This paper studies the transmit beamforming in a downlink integrated sensing and communication (ISAC) system, where a base station (BS) equipped with a uniform linear array (ULA) sends combined information-bearing and dedicated radar signals to simultaneously perform downlink multiuser communication and radar target sensing. Under this setup, we maximize the radar sensing performance (in terms of minimizing the beampattern matching errors or maximizing the minimum weighted beampattern gains), subject to the communication users' minimum signal-to-interference-plus-noise ratio (SINR) requirements and the BS's transmit power constraints. In particular, we consider two types of communication receivers, namely Type-I and Type-II receivers, which do not have and do have the capability of cancelling the interference from the {\emph{a-priori}} known dedicated radar signals, respectively. Under both Type-I and Type-II receivers, the beampattern matching and minimum weighted beampattern gain maximization problems are globally optimally solved via applying the semidefinite relaxation (SDR) technique together with the rigorous proof of the tightness of SDR for both Type-I and Type-II receivers under the two design criteria. It is shown that at the optimality, radar signals are not required with Type-I receivers under some specific conditions, while radar signals are always needed to enhance the performance with Type-II receivers. Numerical results show that the minimum weighted beampattern gain maximization leads to significantly higher beampattern gains at the worst-case sensing angles with a much lower computational complexity than the beampattern matching design. We show that by exploiting the capability of canceling the interference caused by the radar signals, the case with Type-II receivers results in better sensing performance than that with Type-I receivers and other conventional designs.


翻译:本文研究下行综合感知与通信(ISAC)系统的发射波束成形,其中,一个配备有均匀线性阵列(ULA)的基站(BS)向多个用户同时发送信息和专用雷达信号,以实现下行多用户通信和雷达目标感知。在这种设置下,我们在通信用户的最小信噪比(SINR)要求和BS的发射功率约束下,最大化雷达感知性能(以最小化波束图匹配误差或最大化最小加权波束增益为标准)。特别地,我们考虑两种类型的通信接收器,即Type-I接收器和Type-II接收器,它们分别没有和有取消已知专用雷达信号干扰能力。在Type-I和Type-II接收器下,波束图匹配和最小加权波束增益最优化问题通过应用半定松弛(SDR)技术和对两个设计标准下SDR牢固性证明进行全局优化解决。结果显示,在最优化情况下,在某些特定条件下,Type-I接收器不需要雷达信号,而使用Type-II接收器时则总是需要雷达信号以提高性能。数值结果表明,最小加权波束增益最大化可在较低的计算复杂度下导致最坏情况下感知角度的显著较高波束增益,同时优于波束图匹配设计。我们表明,通过利用取消雷达信号引起的干扰的能力,Type-II接收器的情况比Type-I接收器和其他传统设计具有更好的感知性能。

0
下载
关闭预览

相关内容

【硬核书】稀疏多项式优化:理论与实践,220页pdf
专知会员服务
66+阅读 · 2022年9月30日
7 Papers & Radios | IJCAI 2022杰出论文;苹果2D GAN转3D
机器之心
0+阅读 · 2022年7月31日
开源工具推荐:高性能计算辅助工具MegPeak
PaperWeekly
1+阅读 · 2022年7月29日
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
征稿 | International Joint Conference on Knowledge Graphs (IJCKG)
开放知识图谱
2+阅读 · 2022年5月20日
自动驾驶毫米波雷达物体检测技术-算法
CVer
13+阅读 · 2020年5月10日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
25+阅读 · 2019年5月18日
【SIGIR2018】五篇对抗训练文章
专知
12+阅读 · 2018年7月9日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
6+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
VIP会员
相关VIP内容
【硬核书】稀疏多项式优化:理论与实践,220页pdf
专知会员服务
66+阅读 · 2022年9月30日
相关资讯
7 Papers & Radios | IJCAI 2022杰出论文;苹果2D GAN转3D
机器之心
0+阅读 · 2022年7月31日
开源工具推荐:高性能计算辅助工具MegPeak
PaperWeekly
1+阅读 · 2022年7月29日
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
征稿 | International Joint Conference on Knowledge Graphs (IJCKG)
开放知识图谱
2+阅读 · 2022年5月20日
自动驾驶毫米波雷达物体检测技术-算法
CVer
13+阅读 · 2020年5月10日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
25+阅读 · 2019年5月18日
【SIGIR2018】五篇对抗训练文章
专知
12+阅读 · 2018年7月9日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
6+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员