Multiple-Satellite Cooperative Information Communication and Location Sensing in LEO Satellite Constellations
针对6G网络下低轨卫星星座的集成感知与通信需求，提出一种双功能框架及多星协同算法，通过联合优化通信波束成形与感知波形，在有限资源下同时提升传输速率与感知精度，仿真验证了其优异性能。
2025-01-13 cs.IT math.IT
Fairness vs. Equality: RSMA-Based Multi-Target and Multi-User Integrated Sensing and Communications
本文研究ISAC系统中感知与通信的权衡，提出基于RSMA的多目标感知增强方案，通过公平性感知波束成形、速率分割与功率分配优化非凸问题，显著提升了系统的感知精度与通信质量。
2025-04-04 cs.IT math.IT
Minimization of Age-of-Information in Remote Sensing with Energy Harvesting
在本文中，时间平均年龄的信息（AoI）的能量收集（EH）源装备遥感设置的最小化。EH源在离散时刻上机会性地对一个或多个过程进行采样，并通过时变无线链路将状态更新发送到汇聚节点。在任何离散时刻，EH节点决定是否使用其存储的能量来探测链路质量，并进一步决定是否对过程进行采样并基于信道探测结果来传送数据。在汇聚节点处可用的信息的新鲜度与源节点的能量缓冲器处的可用能量之间进行权衡。为此，一个无限的地平线马尔可夫决策过程理论是用来制定一个单一的能量收集源节点的时间平均预期AoI的最小化的问题。考虑以下两种场景：（i）在发射机处具有信道状态信息（CSIT）的单个过程，（ii）具有CSIT的多个过程。在每种情况下，探测信道状态，最佳的源节点采样策略是一个阈值策略，涉及的瞬时年龄的过程（ES），在缓冲区中的可用能量，和瞬时信道质量作为决策变量。最后，数值结果提供了展示的政策结构和权衡。
2021-05-06 cs.IT math.IT
Graded Quantization: Democracy for Multiple Descriptions in Compressed Sensing
压缩感知范式允许通过其线性测量有效地表示稀疏信号。然而，这些测量传输到一个接收机的信道上可能容易发生数据包丢失的问题已经收到很少的关注。在本文中，我们提出了新的方法来产生多个描述压缩感知测量，以增加不可靠的信道的鲁棒性。特别是，我们利用压缩测量的民主属性，以一种简单的方式通过划分测量向量和适当分配比特率来生成描述，优于多描述标量量化器等经典方法。此外，我们提出了一个修改后的版本的基追踪去噪恢复过程，是专门针对所提出的方法。实验结果表明，相对于现有的方法显着的性能增益。
2013-10-04 cs.IT math.IT
Continuous Compressed Sensing With a Single or Multiple Measurement Vectors
我们考虑的问题，恢复一个或多个频率稀疏的信号，共享相同的频率分量，从一个子集的定期间隔的样本。该问题被称为连续压缩感知（CCS），其中频率可以在归一化域[0，1]中取任何值。本文基于$\ell_0$ -伪范数形式建立了CCS与低秩矩阵完备化（LRMC）之间的联系，并分析了精确恢复的理论保证。提出了基于链路和凸松弛与非凸松弛的实用有效算法，并通过数值模拟进行了验证。
2014-05-26 cs.IT math.IT
Joint State Sensing and Communication over Memoryless Multiple Access Channels
一个无记忆的状态相关的多址接入信道（MAC）被认为是两个发射机希望传达一个相应的消息，同时通过广义反馈估计相应的信道状态的接收机。该方案是由联合雷达和通信系统，其中雷达和数据应用程序共享相同的带宽。一个可实现的容量失真的折衷区域推导出优于资源共享方案，通过二进制擦除MAC与二进制状态。
2019-02-11 cs.IT math.IT
Reinforcement Learning to Minimize Age of Information with an Energy Harvesting Sensor with HARQ and Sensing Cost
时间平均预期年龄的信息（AoI）的研究从能量收集发射机发送的状态更新与有限容量的电池。在信道和能量收集统计信息已知的情况下，研究了不同反馈机制下的最优调度策略。对于未知环境的情况，提出了一种平均成本强化学习算法，实时学习系统参数和状态更新策略。数值结果验证了所提方法的有效性。
2019-01-24 cs.IT cs.NI cs.SI
Performance Analysis of Spectrum Sensing With Multiple Status Changes in Primary User Traffic
在这封信中，主用户业务的多个状态变化的频谱感知性能的影响进行了分析。推导出虚警和检测概率的封闭式表达式。数值结果表明，主用户的多个状态的变化会导致相当大的感知性能下降。这种降级取决于变化的数量、主用户业务模型、主用户业务强度和接收信号的信噪比。数值结果还表明，退化量减少时的变化的数量增加，并收敛到一个最小的传感性能，由于有限的传感周期和初级保持时间。
2012-04-11 cs.IT cs.NI math.IT
An Achievable Rate-Distortion Region of Joint Identification and Sensing for Multiple Access Channels
本文针对状态依赖多址信道，提出联合识别与感知（JIDAS）方案，建立容量-失真区域下界，并证明其优于分离式方法。
2024-08-20 cs.IT math.IT
Fundamental Limits of Multiple-Access Integrated Sensing and Communication Systems
针对状态依赖的多址接入集成感知通信系统，推导了结合消息协作与联合压缩的容量-失真域改进内界，以及基于依赖平衡等思想的外界，证明并通过数值验证其严格优于现有结果。
2025-06-18 cs.IT math.IT
Large-Scale Antenna-Assisted Grant-free Non-Orthogonal Multiple Access via Compressed Sensing
支持大规模连接是5G无线通信系统中的重要要求。对于大规模机器类型通信（MTC）场景，由于期望网络容纳具有稀疏短消息的大量MTC设备，因此像当前LTE上行链路的多址方案将不适合。为了减少信令开销，我们考虑了一种免授权多址系统，它要求接收机在不知道活动用户导频的情况下，一次性完成活动检测、信道估计和数据解码。然而，大多数的“一次”通信研究没有考虑大规模MIMO场景。在这项工作中，我们提出了一个多测量模型（MMV）模型为基础的大规模MIMO和利用协方差矩阵的测量，以确认一个高的活动检测率。
2017-01-10 cs.IT math.IT
Sensing-Throughput Tradeoff in Cognitive Radio With Random Arrivals and Departures of Multiple Primary Users
本文分析了在多个主用户随机到达和离开的情况下，一个次用户的感知吞吐量权衡问题。我们首先研究的情况下，PU改变他们的状态，只有在SU的感测期间。然后，我们推广到的情况下，PU改变状态随时在SU帧，并比较后者的情况下与前者的最佳感测时间和SU吞吐量。我们还研究了PU流量参数和PU数量对SU的感知吞吐量权衡的影响。结果表明，虽然PU的数量的增加减少了SU的最佳感测时间，找到一个空闲的PU信道的机会同时减少，反过来，减少SU的吞吐量。最后，我们通过蒙特卡罗模拟验证了分析。
2015-01-13 cs.IT cs.NI math.IT
Toward Multiple Integrated Sensing and Communication Base Station Systems: Collaborative Precoding Design with Power Constraint
多个综合传感与通信基站的协同感知是实现智能交通的重要技术之一。消除ISAC基站间的干扰是实现协同感知的前提。在本文中，我们专注于相互干扰消除问题的多个ISAC基站，可以通过发送ISAC信号进行通信和雷达感测同时进行协同感知。建立了多个ISAC基站间的相互干扰模型，该模型包括通信干扰和雷达感知干扰。此外，我们提出了一种联合优化算法（JOA）来解决总功率约束（TPC）和每天线功率约束（PPC）的协同预编码问题。通过使用JOA在感知和通信性能之间设置适当的权衡系数，可以获得最佳的预编码设计。提出的协同预编码设计算法进行评估，通过考虑传感和通信性能，通过数值结果。本文还比较和仿真了TPC和PPC下协作预编码的JOA算法的复杂度。
2022-06-22 cs.IT cs.NI eess.SP
Age of Information Optimization for Status Updates in Integrated Sensing and Communication Systems
CentraleSupélec, University of Paris-Saclay（巴黎萨克雷大学中央理工-高等电力学院）；City St George’s School of Science and Technology, University of London（伦敦大学城市圣乔治科学与技术学院）
针对集成感知与通信系统中的状态更新问题，利用马尔可夫决策过程和Restless多臂赌博机理论，提出最优阈值策略和Whittle索引调度策略以最小化信息时效性与操作成本。
2026-05-23 cs.IT cs.NI math.IT
A Coupled Compressive Sensing Scheme for Unsourced Multiple Access
本文介绍了一种新的范例无源多址通信问题。这种分而治之的方法利用压缩感知和前向纠错的最新进展来产生计算上高效的算法。在所提出的框架内，每个有源设备首先将其数据划分为几个子块，然后使用系统线性块码添加冗余。然后采用压缩感知技术来恢复子块，并且通过使用低复杂度的基于树的算法将片段连接在一起来获得原始消息。数值结果表明，该方案优于其他现有的实际编码方案。测量的性能位于约$4.3$ ~dB远离Polyanskiy可扩展性限制，这是在没有复杂性约束的情况下获得的。
2018-05-31 cs.IT eess.SP math.IT
Spatial-Spectral Sensing using the Shrink & Match Algorithm in Asynchronous MIMO OFDM Signals
认知无线电（CR）系统中的频谱感知（SS）对于接近次用户（SU）的容量极限，同时确保主用户（PU）的传输不受干扰至关重要。在本文中，我们制定了一个认知无线电（CR）系统的频谱感知（SS）的问题，在其中的次用户（SU），多个接收天线，感测多个异步主用户（PU）之间共享的信道发送多输入多输出（MIMO）正交频分复用（OFDM）信号。我们提出的估计SU可用机会的方法结合了阵列处理和压缩信道感测的进步，并利用所谓的“收缩方法”以及PU干扰协方差阵的过完备基础扩展来检测到达和子载波的占用和空闲角度。协方差“收缩”步骤和随后的稀疏建模步骤允许解决当观测稀少时出现的模糊性，降低SU的感测成本，从而与竞争感测方法相比增加其频谱利用能力。仿真证实，利用CR传感中的协方差阵的稀疏表示解析了源的空间和频率谱。
2013-03-28 cs.IT math.IT math.OC
Multiple Signal Classification Based Joint Communication and Sensing System
联合通信与感知（JCS）技术具有频谱利用率高、能量利用率高等优点，已成为移动网络中一种很有前途的技术。到目前为止，移动JCS网络中流行的基于快速傅里叶变换（FFT）的感知方法是基于网格的，网格间隔决定了分辨率。由于移动网络通常在下行链路（DL）时隙中具有有限的连续OFDM符号，因此感测精度受到有限分辨率的限制，特别是对于速度估计。在本文中，我们提出了一种基于多信号分类（MUSIC）的JCS系统，可以实现更高的传感精度的到达角，距离和速度估计，与传统的基于FFT的JCS方法相比。我们进一步提出了一种JCS信道状态信息（CSI）增强方法，利用JCS的感知结果。最后，我们推导出一个理论下限的感知均方误差（MSE），通过使用扰动分析。仿真结果表明，在感知MSE性能方面，建议基于MUSIC的JCS优于基于FFT的一个超过20 dB。此外，使用所提出的JCS CSI增强方法的通信解调的比特出错率（BER）与使用原始估计的CSI的通信相比显著降低。
2022-11-08 cs.IT eess.SP math.IT
Rate-Splitting Multiple Access for 6G -- Part II: Interplay with Integrated Sensing and Communications
这封信是一个三部分教程的第二部分，重点是6 G的速率分割多路访问（RSMA）。作为教程的第二部分，这封信解决了RSMA和综合雷达传感和通信（ISAC）之间的相互作用。特别是，我们介绍了一个通用的RSMA辅助ISAC架构，其中ISAC平台具有双重能力，同时与下行链路用户和探测探测信号的移动目标进行通信。然后，分别介绍了雷达感知和通信的指标，其次是RSMA辅助ISAC波形设计的例子，联合最小化的Cramer-Rao界（CRB）的目标估计和最大化的最小公平率（MFR）之间的通信用户受到每天线功率约束。仿真结果验证了RSMA辅助ISAC在地面和卫星场景下的优越性。RSMA被证明是一个强大的多址接入和干扰管理策略的ISAC，并提供了一个更好的通信感知权衡与传统的基准策略相比。因此，RSMA是下一代多址接入（NGMA）和未来网络（如6 G及以后）的一项有前途的技术。
2022-05-05 cs.IT eess.SP math.IT
NOMA for Integrating Sensing and Communications towards 6G: A Multiple Access Perspective
本文从多址接入视角研究6G感知通信一体化，提出多种基于NOMA的上下行ISAC设计方案，可灵活协调干扰、分配资源，性能优于传统方案。
2022-06-01 cs.IT eess.SP math.IT
Cognitive Access Protocol for Alleviating Sensing Errors in Cognitive Multiple-Access Systems
这封信研究了主用户（PU）和次用户（SU）共享相同信道资源的时隙多址系统。我们提出了一种新的二次接入协议，它消除了感知错误，并以最高的检测能力检测主信道的可用性。在所提出的协议下，SU可以在时隙内的预定义时刻之一接入信道，每个预定义时刻与基于感测结果而改变的某个接入概率相关联。还存在在没有信道感测的情况下在时隙的开始处接入信道的可能性。该优化问题的目标是在主队列稳定且主队列延迟受到约束的情况下使次队列吞吐量最大化。数值结果表明，所提出的协议在二级吞吐量方面的有益收益。
2016-10-29 cs.IT cs.NI math.IT
Rate-Splitting Multiple Access for Simultaneous Multi-User Communication and Multi-Target Sensing
研究单静态ISAC系统中的RSMA波形优化，通过联合提升通信MMF速率并最小化多目标参数估计CRB矩阵最大特征值，证明其相较SDMA具有更优的通感折中与检测性能。
2024-03-04 cs.IT eess.SP math.IT
Accelerating Multi-UAV Collaborative Sensing Data Collection: A Hybrid TDMA-NOMA-Cooperative Transmission in Cell-Free MIMO Networks
本研究针对多无人机协同感知数据收集场景，采用无蜂窝MIMO网络管控干扰，提出融合TDMA、NOMA与协作传输的混合策略，通过联合优化任务拆分比例与传输方案，有效缩短感知任务完成时间。
2024-11-04 cs.IT eess.SP math.IT
NOMA Inspired Interference Cancellation for Integrated Sensing and Communication
研究了一种基于非正交多址接入（NOMA）的集成传感与通信（ISAC）系统。双功能基站（BS）通过发送通信和感测信号的非正交叠加来服务于多个通信用户，同时感测多个目标。提出了一种受NOMA启发的干扰消除方案，其中专用感测信号的一部分被视为虚拟通信信号，以经由连续干扰消除（SIC）在每个通信用户处被减轻。基于该框架，在满足通信用户最小速率要求和SIC条件的前提下，对发送的通信信号和感知信号进行联合优化，以匹配期望的感知波束图。然后，制定的非凸优化问题求解调用连续凸逼近（SCA），以获得一个近最优解。数值结果表明，建议的NOMA启发ISAC系统可以实现更好的性能比传统的ISAC系统和性能相当的理想ISAC系统，其中所有的感知干扰被假定为无条件地删除。
2021-12-16 cs.IT eess.SP math.IT
Exploiting Sensing Signal in ISAC: A NOMA Inspired Scheme
提出了一种基于非正交多址接入（NOMA）的集成传感和通信（ISAC）框架，其中双功能基站（BS）发送复合通信和传感信号。与将感测信号视为对通信的有害干扰相比，在这项工作中，基于NOMA的概念，利用感测信号的多个波束来传送额外的信息流。然后，每个通信用户借助于连续干扰消除（SIC）来检测额外信息流和现有传统信息流。基于所提出的框架，一个多目标优化问题（MOOP）制定的通信吞吐量和感测波束准确性之间的权衡特征。对于一般的多用户场景，制定MOOP首先转换为一个单目标优化问题，通过e-约束方法。然后，提出了一个双层块坐标下降（BCD）算法，采用分式规划和逐次凸逼近找到一个高质量的次优解。对于特殊的单用户场景，通过将MOOP转化为凸二次半定规划，可以得到全局最优解。此外，严格证明了：1）在多用户场景中，所提出的受NOMA启发的ISAC框架通过进一步利用感测信号来递送额外的信息流而始终优于最新的感测干扰消除（SenIC）ISAC框架; 2）在特殊的单用户场景下，所提出的受NOMA启发的ISAC框架实现了与现有SenIC ISAC框架相同的性能，这表明在这种情况下不一定需要感测干扰的协调。数值结果验证了理论结果。
2022-07-31 cs.IT eess.SP math.IT
Uplink Sensing Using CSI Ratio in Perceptive Mobile Networks
感知移动网络（PMN）中的上行链路感测使用上行链路通信信号来感测基站周围的环境，其面临着具有挑战性的问题，即时钟周期性和发送器与接收器之间的视线（LOS）路径的要求。针对信道状态信息（CSI）比仅限于单动态路径下的多普勒估计的问题，提出了一种改进的参数估计方法，该方法可以提取多个动态参数，包括多普勒频率、到达角和时延，并完成对多个运动目标的定位。我们的方案是基于多元泰勒级数的CSI比，将传感参数的非线性函数转换为线性形式，使传统的传感算法的应用。使用截断泰勒级数，我们开发了新的多信号分类网格搜索算法估计多普勒频率和AoA，并使用最小二乘法获得延迟。实验和仿真结果表明，我们所提出的方案可以实现良好的性能，检测单个和多个动态路径，而不需要存在的LOS路径。
2022-11-07 cs.IT eess.SP math.IT
A Coded Compressed Sensing Scheme for Uncoordinated Multiple Access
本文介绍了一种新的通信方案，称为编码压缩感知，无源多址通信。所提出的分而治之的方法利用压缩感知和前向纠错的最新进展，产生一种新的非协调访问范式，以及计算效率高的解码算法。在此框架内，每个活动设备将其数据划分为几个子块，随后使用系统线性块码添加冗余。然后采用压缩感知技术来恢复子块直到它们的顺序的置换，并且通过使用基于树的算法将片段拼接在一起来获得原始消息。这种访问模式的错误概率和计算复杂性的特点。一个优化框架，它利用性能和计算复杂度之间的权衡，开发分配奇偶校验位的每个子块。此外，两个象征性的奇偶校验比特分配策略进行了检查，并分析了其性能的限制，作为活动用户的数量和相应的有效载荷趋于无穷大。所需的信道使用的数量和与这些分配策略相关联的计算复杂性建立了各种缩放制度。数值结果表明，编码压缩感知优于其他现有的实际访问策略在一系列的操作场景。
2019-06-25 cs.IT eess.SP math.IT
Multiple-Target Detection in Cell-Free Massive MIMO-Assisted ISAC
针对无蜂窝大规模MIMO辅助ISAC，提出分布式实现方案，通过联合模式选择与功率控制最大化UE公平性并保障感知性能，所提方案在不同网络设置下实现100%感知成功率且UE公平性良好。
2025-02-12 cs.IT eess.SP math.IT
Compressed Sensing Inspired User Acquisition for Downlink Integrated Sensing and Communication Transmissions
本文针对下行多用户MIMO-OFDM系统，提出基于MUSIC时延估计和LASSO波束空间响应估计的两阶段雷达辅助用户获取方法，并通过成对错误概率分析揭示多波束同时探测优于单波束功率集中。
2024-07-01 cs.IT eess.SP math.IT
Eigenvalue-based Cyclostationary Spectrum Sensing Using Multiple Antennas
在本文中，我们提出了一个信号选择性频谱感知方法的认知无线电网络，专门针对接收机的多天线能力。该方法利用接收信号的循环协方差矩阵的特征值来检测主用户的存在与否。特别地，循环相关显著性检验用于通过利用其循环频率的知识来检测特定的感兴趣信号。分析阈值实现恒定的虚警率使用这种检测方法，通过仿真验证，并被证明是独立的样本数和噪声方差，有效地消除了依赖于准确的噪声估计。该方法还示出，通过数值模拟，优于现有的多天线基于循环平稳的频谱感知算法在准静态瑞利衰落信道下，在空间相关和不相关的噪声环境。该算法还具有明显低于这些其他方法的计算复杂性。
2012-10-30 cs.IT cs.PF math.IT
