Waveform Design for MIMO-OFDM Integrated Sensing and Communication System: An Information Theoretical Approach
针对集成感知与通信系统中感知与通信性能指标差异的波形设计难题，采用互信息作为统一度量，推导考虑子载波和空间相关性的互信息，提出三类最优波形设计方案并经仿真验证，为性能均衡的 MIMO-OFDM ISAC 系统提供闭式设计依据。
2023-10-09 cs.IT eess.SP math.IT
Cell-Free ISAC MIMO Systems: Joint Sensing and Communication Beamforming
本文研究无小区ISAC MIMO系统中的联合感知与通信波束成形设计，提出基于最大最小公平性的最优JSC波束成形结构和功率分配方法，在保持通信SINR和感知SNR的同时获得显著性能增益。
2024-02-23 cs.IT eess.SP math.IT
Multi-Objective Optimization-Based Waveform Design for Multi-User and Multi-Target MIMO-ISAC Systems
针对多用户多目标MIMO-ISAC系统的波形设计问题，结合建设性干扰机制消除多用户干扰，提出基于加权切比雪夫的多目标优化变换方法以平衡通信与感知性能，为不同偏好下的灵活波形设计提供参考。
2024-07-13 cs.IT eess.SP math.IT
Target Detection for OTFS-Aided Cell-Free MIMO ISAC System
本文针对OTFS辅助的无蜂窝MIMO ISAC系统，提出以感知为中心的功率分配方案，在保障通信QoS和AP功率预算下最大化感知SNR，显著优于以通信为中心的方法。
2024-08-23 cs.IT eess.SP math.IT
Cell-Free Massive MIMO for ISAC: Access Point Operation Mode Selection and Power Control
本文针对无蜂窝大规模MIMO ISAC系统，提出AP操作模式选择与功率控制方法，在满足感知约束下最大化用户最小频谱效率，显著提升通信性能。
2023-10-13 cs.IT eess.SP math.IT
Secure ISAC MIMO Systems: Exploiting Interference With Bayesian Cramér-Rao Bound Optimization
针对兼具通信与感知功能的MIMO ISAC系统的安全需求，本文通过优化贝叶斯克拉美罗界、利用建设性干扰保障通信QoS并压制窃听目标解码性能，提出定制连续凸逼近方法求解非凸问题，性能优于块级预编码。
2024-01-30 cs.IT eess.SP math.IT
Fundamental Limits of MIMO ISAC: An Antenna Array Architecture Perspective
National Yang Ming Chiao Tung University（国立阳明交通大学）
研究高动态ISAC中MIMO-OTFS和MIMO-OFDM基本限制，比较SA与ULA，利用随机主化框架分析遍历信道容量和CRB，发现SA在通信容量和感知精度上更优，指出空间几何是性能提升主要驱动因素。
2026-09-15 cs.IT eess.SP math.IT
SCNR Maximization for MIMO ISAC Assisted by Fluid Antenna System
Purple Mountain Laboratories（紫金山实验室）；University College London（伦敦大学学院）；Yonsei Frontier Lab, Yonsei University（延世大学延世前沿实验室）
针对FAS辅助MIMO ISAC系统，提出通过迭代算法最大化SCNR下界（针对预编码矩阵和天线位置），解决非凸性问题，显著提升SCNR且优于基线方案。
2025-04-02 cs.IT eess.SP math.IT
Mutual Information Metrics for Uplink MIMO-OFDM Integrated Sensing and Communication System
针对上行集成感知与通信系统，提出以互信息为统一度量，推导通信与感知互信息上下界并通过最大化加权和优化波形，仿真验证其综合性能优于其他方案。
2023-10-10 cs.IT eess.SP math.IT
MSE-Based Training and Transmission Optimization for MIMO ISAC Systems
本文针对MIMO ISAC系统提出两种训练与传输联合设计方案，通过最小化通信MSE与雷达TRM估计MSE的加权和，分别利用瞬时CSI和统计CSI实现鲁棒传输优化，仿真验证了其在通信和感知性能上的各自优势。
2024-06-06 cs.IT eess.SP math.IT
Integrated Sensing and Communication with mmWave Massive MIMO: A Compressed Sampling Perspective
集成传感和通信（ISAC）为实现未来无线系统开辟了许多改变游戏规则的机会。在本文中，我们提出了一个ISAC处理框架依赖于毫米波（mmWave）大规模多输入多输出（MIMO）系统。具体而言，我们提供了一个压缩采样（CS）的角度来促进ISAC处理，这不仅可以恢复高维信道状态信息或/和雷达成像信息，而且还显着减少导频开销。首先，为雷达接收机量身定制了一种节能的宽间隔阵列（WSA）结构，以提高雷达感知的角分辨率，但代价是角模糊。然后，我们提出了一个ISAC帧结构的时变ISAC系统考虑不同的时间尺度。通过综合考虑CS理论和混合波束形成（HBF）架构所引起的硬件约束，明智地设计了导频波形。接下来，我们设计了专用的字典WSA，作为一个构建块制定的ISAC处理稀疏信号恢复问题。针对角模糊存在的问题，提出了支持度细化正交匹配追踪（OMP-SR）算法。我们还提供了一个框架，估计多普勒频率在有效载荷数据传输，以保证通信性能。仿真结果表明，在所提出的ISAC框架下，通信和雷达感知性能良好。
2022-09-09 cs.IT eess.SP math.IT
Ubiquitous Integrated Sensing and Communications for Massive MIMO LEO Satellite Systems
本文探讨在大规模 MIMO LEO 卫星系统中部署 ISAC，综述系统基础、研究进展、挑战与关键使能技术，并提出未来研究方向。
2024-07-06 cs.IT eess.SP math.IT
Destructive and constructive RIS beamforming in an ISAC-multi-user MIMO network
本文研究了多用户MIMO ISAC网络中RIS的双重作用，提出交替优化算法最大化感知SNR并设计相移优化算法最小化感知SNR，仿真显示RIS提升与破坏潜力相当且受元件故障影响。
2025-01-24 cs.IT eess.SP math.IT
Hybrid Beamforming Optimization for MIMO ISAC based on Prior Distribution Information
The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学）
本文提出了一种基于先验分布信息的混合波束成形优化方法，用于提升MIMO ISAC系统的感知与通信性能。
2026-02-02 cs.IT eess.SP math.IT
Beam Squint-Aware Integrated Sensing and Communications for Hybrid Massive MIMO LEO Satellite Systems
空-空-地-海一体化网络在提供全球覆盖方面发挥着重要作用。为了提高卫星地面导航定位系统中频谱资源和硬件资源的有效利用率，综合传感与通信（ISAC）技术受到了广泛的关注。现有的ISAC工作大多集中在地面网络，不能直接应用于卫星系统，由于显着不同的电磁波传播特性。在这项工作中，我们研究了ISAC在大规模多输入多输出（MIMO）低地球轨道（LEO）卫星系统中的应用。我们首先通过考虑光束斜视角效应来表征统计波传播特性。基于此分析，我们提出了一个波束倾斜感知ISAC技术的混合模拟/数字大规模MIMO低轨卫星系统利用统计信道状态信息。仿真结果表明，该方法能够同时进行无线通信和目标感知，具有良好的性能，并能有效地抑制典型低轨卫星系统中的波束倾斜效应。
2022-03-01 cs.IT eess.SP math.IT
Optimal Transmit Beamforming for MIMO ISAC with Unknown Target and User Locations
The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学）
本文研究MIMO ISAC系统中未知目标和用户位置的最优发射波束成形，通过分析概率分布信息，提出优化方法以提升感知与通信性能。
2026-02-09 cs.IT eess.SP math.IT
Joint Access Point Activation and Power Allocation for Cell-Free Massive MIMO Aided ISAC Systems
针对无小区大规模 MIMO 辅助的 ISAC 系统，本文提出一种半监督异构图神经网络（HetGNN），结合 Branch-and-Bound 基线指导接入点激活与功率分配，以优化能效，实现 20-25% 的功耗降低并大幅提升运行速度。
2025-07-12 cs.IT eess.SP math.IT
Sparsity Exploitation via Joint Receive Processing and Transmit Beamforming Design for MIMO-OFDM ISAC Systems
针对MIMO-OFDM ISAC系统，提出联合接收回波处理与发射波束成形设计，利用压缩感知利用回波稀疏性，在满足功率和SNR约束下最大化多用户总速率，并通过MM、FP和neADMM算法高效求解。
2023-12-29 cs.IT eess.SP math.IT
Integrated Communication, Localization, and Sensing in 6G D-MIMO Networks
本文研究6G D-MIMO网络中的通信感知一体化，通过分析不同架构与部署方式揭示冲突与协同，并结合仿真演示阐明实现ISAC的机遇与挑战。
2024-03-28 cs.IT eess.SP math.IT
Joint Transceiver Optimization for MmWave/THz MU-MIMO ISAC Systems
针对毫米波/太赫兹多用户MIMO ISAC系统的联合收发机设计非凸优化问题，提出基于BCD的低复杂度算法及推广块对角化的解析解，可在通信与感知间实现良好性能折中。
2024-01-31 cs.IT eess.SP math.IT
Joint Detection and Velocity Estimation in OFDM-ISAC Cell-Free Massive MIMO Networks
Consorzio Nazionale Interuniversitario per le Telecomunicazioni（意大利国立电信联盟）；DIEI, Universita degli Studi di Cassino e del Lazio Meridionale（卡西诺及南拉齐奥大学 DIEI）
本文提出一种考虑多普勒效应的传感框架，用于基于OFDM的ISAC无细胞大规模MIMO网络，通过3D双静态多普勒几何和用户目标导向的AP关联方法，结合粗网格搜索、梯度优化和粒子群优化策略，实现目标速度估计，提升准确性和复杂度平衡。
2026-09-11 cs.IT eess.SP math.IT
Integrated Sensing and Communications over Hierarchical Cellular and Cell-Free MIMO Systems
German Research Center for Artificial Intelligence (DFKI)（德国人工智能研究中心）；University of Kaiserslautern (RPTU)（凯泽斯劳滕工业大学）
本文提出分层蜂窝与无小区MIMO系统的集成感知与通信架构，通过中央基站协同处理通信与感知、分布式AP作为双基地接收机，降低前传开销，同时提升总吞吐量与感知精度。
2026-08-20 cs.IT eess.SP math.IT
Secure Spatial Signal Design for ISAC in a Cell-Free MIMO Network
School of Electrical Engineering and Computer Science (EECS), KTH Royal Institute of Technology（电气工程和计算机科学学院，皇家理工学院）
针对无小区MIMO网络中的集成感知与通信系统，提出一种包含人工噪声的波形模型，通过求解约束克拉美-罗界最小化问题优化预编码和噪声协方差，以降低窃听者信道质量，并揭示感知与通信性能间的权衡。
2026-05-25 cs.IT eess.SP math.IT
Uplink Signal Detection For Large-Scale MIMO-ISAC Systems
School of Information Science and Engineering, Southeast University（东南大学信息科学与工程学院）；School of Electrical and Electronics Engineering, Nanyang Technological University（南洋理工大学电气与电子工程学院）
本文提出基于投影的邻域搜索辅助交替方向乘子法方案，解决MIMO-ISAC系统的信号检测问题，证明其与最大似然检测具有相同的接收分集阶数，并通过仿真验证其在BER和NMSE方面具有显著优势。
2026-04-21 cs.IT math.IT
Joint Communication and Sensing Security in MIMO-OFDM ISAC Systems via Artificial Noise and Ghosts
Imperial College London（帝国理工学院）
本文提出双层双重安全ISAC框架，通过注入人工噪声和生成人工鬼影，同时保护通信和感知安全，无需信道状态信息。
2026-10-14 cs.IT eess.SP math.IT
Communication-Sensing Region for Cell-Free Massive MIMO ISAC Systems
本文研究无蜂窝大规模MIMO ISAC系统的波束成形设计，推导了信道误差统计量并定义通信-感知区域，通过仿真验证了所提方案在通信与感知权衡上的优势。
2023-07-30 cs.IT cs.NI eess.SP
Fundamental Limits of Quantized MIMO ISAC under Gaussian Signaling
LTCI, Télécom Paris, Institut Polytechnique de Paris（巴黎理工大学电信学院 LTCI）；SAMOVAR, Télécom SudParis, Institut Polytechnique de Paris（巴黎理工大学南巴黎电信学院 SAMOVAR）；Université Paris-Saclay, CNRS, CentraleSupélec, Laboratoire des Signaux et Systèmes（巴黎萨克雷大学、法国国家科学研究中心、中央理工-高等电力学院 信号与系统实验室）
研究量化MIMO ISAC系统，推导信道容量上下界，发现低SNR时紧致、高SNR时饱和，并给出LMMSE闭式表达式。
2026-10-12 cs.IT eess.SP math.IT
Power Allocation for Cell-Free Massive MIMO ISAC Systems with OTFS Signal
本研究探索在CF-ISAC系统中采用OTFS信号，推导下行链路SE表达式并引入可达SE下界，提出一种在保证感知SINR和AP功率约束下最大化最小通信SINR的功率分配算法，验证了OTFS信号的显著优越性。
2024-05-30 cs.IT eess.SP math.IT
A Broadcast Channel Framework for MIMO-OFDM Integrated Sensing and Communication
本文将通信感知一体化视为广播信道，提出统一框架，通过引入虚拟感知用户应用DPC和FDM等多路复用方案，并针对MIMO系统设计叠加编码与波形优化算法，有效解决了6G网络中通信与感知功能联合设计缺乏统一框架的挑战。
2025-09-13 cs.IT eess.SP math.IT
Performance Analysis of Holographic MIMO Based Integrated Sensing and Communications
本文提出基于全息MIMO的ISAC框架，推导了上下行不同设计下的速率、中断概率闭式表达式，分析了性能极限与帕累托/时分速率区域，验证其性能优于传统MIMO ISAC和频分感知通信系统。
2025-01-14 cs.IT eess.SP math.IT
Learning-Aided Short Code Design for ISAC based on MIMO-OFDM
The University of Sydney（悉尼大学）；Technische Universität Berlin（柏林工业大学）；La Trobe University（拉筹伯大学）；Data 61, CSIRO（CSIRO数据61）
本文提出一种基于深度学习的编码波形设计方法，用于MIMO-OFDM架构下的ISAC系统，通过Transformer编码器联合优化误码率与测距精度，实现通信与感知性能的灵活权衡。
2026-09-10 cs.IT math.IT
Holographic MIMO Empowered NOMA-ISAC for 6G: Rate-Splitting Enhanced Near-Field Modeling, Multi-Objective Optimization, and Statistical Performance Validation
本文提出了一种超大规模MIMO赋能的NOMA-ISAC框架，通过速率分割增强近场建模、多目标优化和统计验证，提升了6G通信与感知的性能。
2025-11-29 cs.IT cs.NI math.IT
Low-Complexity Hybrid Precoding for Cell-Free Massive MU-MIMO ISAC Systems
Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学）
针对无小区大规模MU-MIMO ISAC系统，提出一种低复杂度混合预编码框架，通过部分连接架构降低前传开销和计算复杂度，并设计交替优化算法解决带PEB约束的和速率最大化问题。
2026-06-24 cs.IT eess.SP math.IT
A MIMO ISAC System for Ultra-Reliable and Low-Latency Communications
提出双站MIMO ISAC系统，通过DPC技术减轻eMBB与感知信号干扰，在有限块长机制下实现URLLC消息优先传输，并在满足约束下显著提升eMBB速率。
2025-02-01 cs.IT math.IT
Network-level ISAC: An Analytical Study of Antenna Topologies Ranging from Massive to Cell-Free MIMO
该研究提出结合CoMP传输与多基地感知的ISAC协同架构，分析不同天线拓扑及三种定位方法的性能，推导了对应定位精度的缩放定律并解释了差异成因。
2025-06-11 cs.IT eess.SP math.IT
In-Band Full-Duplex MIMO Systems for Simultaneous Communications and Sensing: Challenges, Methods, and Future Perspectives
本文提出了一种基于低复杂度模拟消去FD MIMO架构的通信感知一体化框架，针对双重功能优化参数而非抑制自干扰，梳理了该领域的挑战、研究现状并指出未来方向。
2024-10-09 cs.ET cs.IT eess.SP
α-Fair Multistatic ISAC Beamforming for Multi-User MIMO-OFDM Systems via Riemannian Optimization
Hanbat National University（韩北国立大学）；Chungnam National University（忠南国立大学）
本文提出一种基于Riemannian优化的α-公平多静态ISAC框架，用于多用户MIMO-OFDM系统，通过优化每个目标的CRLB实现传感公平性与通信的平衡。
2026-03-31 cs.IT cs.SY eess.SY
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
Energy-Efficient MIMO Integrated Sensing and Communications with On-off Non-transmission Power
本文研究考虑开关非传输功率的MIMO通感一体化系统，通过联合优化发射协方差矩阵和主动传输“开启”持续时间，在满足通信速率和感知估计CRB约束下最小化基站能耗，其半闭式最优解统一了频效与能效设计，显著降低了系统能耗。
2023-06-27 cs.IT eess.SP math.IT
Optimal Beamforming Design for Multi-user MIMO Near-Field ISAC Systems with Movable Antennas
National Sun Yat Sen University（国立中山大学）；Memorial University of Newfoundland（纽芬兰纪念大学）；University College Dublin（都柏林大学学院）
本文针对近场ISAC系统提出最优波束成形设计，通过交替优化通信和感知参数，提升通信速率并满足最小感知要求。
2025-12-27 cs.IT math.IT
Energy Saving in Cell-Free Massive MIMO ISAC for Ultra-Reliable Target-Aware Actuation
KTH Royal Institute of Technology（皇家理工学院）；Bilkent University（比尔肯特大学）
本文针对无蜂窝大规模MIMO ISAC系统，提出联合功率与块长分配算法，结合FPP-SCA等技术优化，可降低能耗并提升检测能力，感知杂波检测器还能进一步节能。
2026-07-31 cs.IT eess.SP math.IT
A Poincaré Lower Bound Approach for Performance Trade-offs in MIMO ISAC Systems with Blockage
针对MIMO ISAC系统，提出感知MSE的Poincaré下界，在含阻塞的衰落信道中建立速率-感知权衡的可达内界，并给出渐近最优感知策略。
2025-01-22 cs.IT math.IT
Tri-Hybrid Beamforming Design for Large-Scale MIMO ISAC Systems
University of Oulu（奥卢大学）；Korea University（高丽大学）；Korea Advanced Institute of Science and Technology（韩国科学技术院）
针对大规模MIMO ISAC系统，提出三混合波束成形架构，通过加权多目标优化联合提升通信和速率与感知互信息，以低复杂度迭代算法求解，显著提高能效，仅轻微牺牲性能。
2026-09-18 cs.IT math.IT
Near-Field Fading Channel Modeling for ELAAs: From Communication to ISAC
本文提出面向通信与 ISAC 的 ELAA 近场衰落信道生成框架及 3D URA 信道模型，可刻画 LoS/NLoS 混合、球面波、非平稳阴影衰落和感知对象影响，并基于 3GPP 参数支持标准化。
2024-01-30 cs.IT eess.SP math.IT
Multi-Static Target Detection and Power Allocation for Integrated Sensing and Communication in Cell-Free Massive MIMO
本文针对无蜂窝大规模MIMO集成感知与通信系统，提出基于最大后验比率检验的多基地目标检测器和兼顾通信需求的功率分配算法，在有无杂波环境下均优于基准方案。
2024-03-27 cs.IT eess.SP math.IT
Integrated Sensing and Communication for Network-Assisted Full-Duplex Cell-Free Distributed Massive MIMO Systems
本文提出结合网络辅助全双工与分布式雷达感知的ISAC系统，通过功率分配算法优化通信与感知性能，实现更稳定感知和更优通信。
2023-11-13 cs.IT eess.SP math.IT
Frequency Range 3 for ISAC in 6G: Potentials and Challenges
本文探讨了6G中频率范围3在集成感知与通信中的潜力，强调超大规模MIMO与极大规模天线阵列的重要性，并提出统一信道模型以支持高效ISAC。
2026-03-03 cs.IT math.IT
Co-Designing Statistical MIMO Radar and In-band Full-Duplex Multi-User MIMO Communications -- Part III: Multi-Target Tracking
本文针对带内全双工多用户MIMO通信与分布式MIMO雷达的协同设计，提出基于Barzilai-Borwein梯度算法和混合整数线性规划的低复杂度方法，并适配联合概率数据关联与扩展卡尔曼滤波器，实现多目标检测、定位与跟踪。
2024-03-28 cs.IT eess.SP math.IT
Cooperative Sensing and Communication for ISAC Networks: Performance Analysis and Optimization
本文提出一种结合CoMP联合传输与分布式MIMO雷达的协同网络化ISAC方案，利用随机几何分析证明部署N个ISAC收发机可按ln²N标度律提升感知性能，并在仿真中相比时分方案提高数据速率、降低定位CRLB。
2024-06-11 cs.IT eess.SP math.IT
Interplay between Sensing and Communication in Cell-Free Massive MIMO with URLLC Users
针对含URLLC用户的无蜂窝大规模MIMO下行ISAC系统，提出基于连续凸逼近的能效最大化功率分配算法及兼顾感知与URLLC的网络可用性定义，证明其可同时满足两类要求并揭示块长度等因素的影响。
2024-01-18 cs.IT eess.SP math.IT
Integrated Sensing and Communications with Joint Beam Squint and Beam Split for Massive MIMO
通感一体化（Integrated Sensing and Communication，ISAC）技术在未来的第六代无线通信系统中引起了极大的关注。为了提高传输速率和感知精度，利用大规模多输入多输出（MIMO）技术与大的传输带宽。然而，随着传输带宽和天线阵列尺寸的不断增大，波束倾斜效应的产生对通信造成了很大的影响。此外，传统的传感算法的时间开销是禁止的实际系统。本文提出了一种结合大规模多输入多输出正交频分复用（OFDM）系统的用户方向感知方法，该方法不需要消除宽带波束倾斜效应，而是利用波束倾斜和波束分裂效应的联合效应。具体地，利用波束偏斜效应，BS利用真实时间延迟（TTD）线将不同OFDM子载波的波束同时转向不同方向。用户将具有最大阵列增益的子载波频率反馈给BS。然后，BS基于副载波频率反馈来计算方向。此外，通过扩大天线间距引入的波束分裂效应被用来扩大传感范围。所提出的感测方法在频域上操作，并且预期的感测范围被所有子载波同时覆盖，这显著地减少了传统感测的时间开销。仿真结果表明了所提出的ISAC方案的有效性和优越的性能。
2022-07-19 cs.IT eess.SP math.IT
NOMA-ISAC: Performance Analysis and Rate Region Characterization
本文分析了多用户综合传感和通信（ISAC）系统的性能，其中采用非正交多址（NOMA）来减轻用户间干扰。封闭形式的表达式推导出评估中断概率，遍历通信速率，和感测率。此外，渐近分析进行揭示的多样性订单和高信噪比（SNR）的斜率所考虑的NOMA-ISAC系统。作为进一步的进展，ISAC的可实现的传感通信速率区的特点。事实证明，ISAC系统比传统的频分传感和通信（FDSAC）系统能够实现更大的速率范围。
2022-05-27 cs.IT eess.SP math.IT
Dual-Functional MIMO Beamforming Optimization for RIS-Aided Integrated Sensing and Communication
针对RIS辅助双功能ISAC系统的通信与雷达性能折衷，提出SUST与MUMT场景下的BS预编码和RIS相移优化算法，并通过仿真验证性能。
2023-07-17 cs.IT eess.SP math.IT
Integrated Sensing, Communication, and Computation Over-the-Air: MIMO Beamforming Design
为了支持物联网（IoT）应用的空前增长，物联网设备需要收集大量数据并将其发送到服务器进行进一步计算。综合传感和通信（ISAC）技术利用相同的信号进行雷达传感和数据通信，打破了物理层中数据汇集和传输之间的障碍。通过利用多接入信道中的模拟波添加，空中计算（AirComp）使得能够经由物理层中的传输进行函数计算。ISAC和AirComp的良好性能激发了当前开发一个称为集成传感，通信和计算的框架（ISCCO）的工作。雷达感知和AirComp的性能指标分别由估计的目标响应矩阵和接收的计算结果的均方误差来评估。MIMO ISCCO的设计挑战在于物联网设备和服务器上用于感知、通信和计算的波束形成器的联合优化，这会导致非凸问题。针对这一问题，提出了一种基于半定松弛技术的算法解决方案。仿真结果表明了该算法在目标位置估计中的优越性。
2022-02-22 cs.IT eess.SP math.IT
