Localization Accuracy Improvement in Multistatic ISAC with LoS/NLoS Condition using 5G NR Signals
针对多基地ISAC在LoS/NLoS条件下的定位精度问题，提出利用5G NR的PRS信号并设计新算法抑制异常值，相比LS和IRLS分别提升平均误差28%和20%。
2025-01-24 eess.SP
A Novel Geometric Solution for Moving Target Localization through Multistatic Sensing in the ISAC System
针对ISAC系统中运动目标定位问题，提出融合双基距离、距离变化率及通信端DOA测量的新型几何解法，可减少所需收发对数量，在中等DOA噪声下性能优于传统2SWLS方法。
2024-01-29 cs.SY eess.SP eess.SY
Radio Imaging and Resource Allocation in Frugal Multistatic D-MIMO ISAC Systems
Chalmers University of Technology（查尔姆斯理工大学）；Politecnico di Milano（米兰理工大学）；Universitat Autonoma de Barcelona（巴塞罗那自治大学）
本文针对节俭式多站D-MIMO ISAC系统，提出双时间尺度正交子载波资源分配框架，以通信SE为约束最小化成像熵，实现了更优的感知-通信权衡，明确了相干与非相干成像接收机的性能优势同步机制。
2026-08-28 eess.SP
Tracking-Assisted Robust Secure Transmission Against a Mobile Eavesdropper in Cell-Free ISAC Networks
School of Electrical Engineering, Korea Advanced Institute of Science and Technology (KAIST)（韩国科学技术院电气工程学院）
本文针对无小区ISAC网络，提出跟踪辅助鲁棒安全传输框架，通过EKF与雅可比各向异性椭球模型处理移动窃听者的信道不确定性，联合优化波束成形与感知信号，实现保密性能提升。
2026-08-10 eess.SP
Multi-Static Cell-Free Massive MIMO ISAC: Performance Analysis and Power Allocation
本文针对多站无蜂窝大规模MIMO-ISAC系统，推导通信速率与CRLB闭式表达式，并优化功率分配以最大化通信速率同时满足感知约束，数值验证了方法的有效性。
2024-11-11 eess.SP
Adaptive 5G Resource Allocation for Multistatic ISAC-Based UAV Detection and Tracking
North Carolina State University（北卡罗来纳州立大学）
本文提出一种自适应多基地ISAC框架，通过共享资源分配和软件定义传感器辅助，在5G网络中实现负载感知的无人机检测与跟踪，兼顾通信吞吐量与感知性能。
2026-06-23 cs.SY eess.SP eess.SY
Multistatic Terahertz ISAC for Object Shape Identification
Portland State University（波特兰州立大学）
本文提出基于物理的多站太赫兹ISAC模型，结合PO与PTD等机制，对比2D-CNN和RBF-SVM，实现物体形状识别，20个发射机时准确率达96%-97%，多目标场景受回波干扰限制。
2026-10-12 eess.SP
Multistatic Integrated Sensing and Communication System in Cellular Networks
提出蜂窝网络中多基站MIMO一体化感知与通信系统，利用基站协同感知并引入联合处理方法推导目标位置与速度闭式解，仿真证明其优于单双基站系统，适用于5G-A与6G网络。
2023-05-22 cs.IT eess.SP math.IT
Phase-Coherent Doppler-Only Sensing for D-MIMO ISAC
Chalmers University of Technology（查尔姆斯理工大学）；Volvo Car Corporation（沃尔沃汽车公司）
本文针对带宽受限的sub-6 GHz D-MIMO ISAC，提出相位相干仅多普勒感知方法，利用载波相位提升定位精度，仿真验证其有效性。
2026-09-18 eess.SP
Performance Bounds for Passive Sensing in Asynchronous ISAC Systems -- Appendices
本文作为异步ISAC系统无源感知性能界研究的附录，提供关键公式推导、定理证明及仿真算法细节，以支撑正文的理论结果与方法。
2024-03-29 eess.SP
Characterization of Multi-Link Propagation and Bistatic Target Reflectivity for Distributed Multi-Sensor ISAC
该论文针对分布式多传感器ISAC系统，探讨了多链路传播与双基地目标反射率表征的挑战，并比较了与移动通信传播建模的现有技术，旨在提升ISAC性能预测能力。
2023-05-15 eess.SP
MULTI-SCOUT: Multistatic Integrated Sensing and Communications in 5G and Beyond for Moving Target Detection, Positioning, and Tracking
该研究提出基于5G PRS的多基地ISAC完整信号处理链，通过CAF提取目标参数、融合时延测速、适配多场景多目标并结合卡尔曼滤波平滑轨迹，实现高保真移动目标检测、定位与跟踪。
2025-09-05 cs.DC cs.NI eess.SP
Reliable Doppler Estimation in Asynchronous Moving ISAC Devices via IMU Integration
University of Padova（帕多瓦大学）；DISI, University of Trento（特伦托大学 DISI）
提出一种结合IMU与扩展卡尔曼滤波的ISAC框架，在时钟异步且TX移动的双基地场景中联合估计目标多普勒频率及TX运动状态，鲁棒于无静态路径，仿真验证中位多普勒误差1.2%。
2026-10-01 eess.SP
Performance of UAV-based Cell-free mMIMO ISAC Networks: Tethered vs. Mobile
本文对比无蜂窝mMIMO ISAC网络中的系留式与移动无人机部署，通过联合预编码及PSO位置优化，证明移动方案可获得更高感知SINR。
2024-05-10 eess.SP
Time-Varying Offset Estimation for Clock-Asynchronous Bistatic ISAC Systems
针对双站ISAC系统的时钟异步问题，提出一种利用视距路径几何特性的时变偏移估计框架，通过扩展卡尔曼滤波联合估计定时与载波频率偏移，校正非视距分量定时失准，使估计精度提升60%。
2025-07-12 eess.SP
Multi-Sensor Integrated Sensing and Communication for Critical Infrastructure Protection
Technische Universität Ilmenau（埃尔朗根-纽伦堡工业大学）；Fraunhofer Institute of Integrated Circuits（弗劳恩霍夫集成电路研究所）
提出分布式多传感器ISAC架构，利用多个被动嗅探器与基站协作，通过多基地距离-多普勒估计实现低空无人机监测，相比准单基地架构在覆盖和精度上具有优势。
2026-06-29 eess.SP
Distributed Multisensor ISAC
Technische Universität Ilmenau（伊尔梅瑙工业大学）；Fraunhofer Institute of Integrated Circuits（弗劳恩霍夫集成电路研究所）
本文提出了一种多传感器ISAC架构，用于实现分布式雷达与通信的融合，通过多链路接入、预编码和协同定位技术提升感知与通信性能。
2025-12-19 eess.SP
Bistatic Doppler Frequency Estimation with Asynchronous Moving Devices for Integrated Sensing and Communications
本文首次提出一种在时钟异步且移动的ISAC设备下估计目标双基地多普勒频率的方法，利用接收端无线信号中多径分量间相位偏移的不变性与双基地几何特性解决双重相位干扰问题，仿真验证了其可行性。
2024-08-26 eess.SP
Cooperative Multistatic Target Detection in Cell-Free Communication Networks
本文针对无蜂窝MIMO通信网络中的多基地ISAC目标检测问题，提出一种基于稀疏贝叶斯学习的多RU相干数据融合方法，可直接检测目标全局坐标，并通过成对错误概率分析为系统设计提供理论指导。
2024-10-21 cs.IT eess.SP math.IT
Drone Surveillance via Coordinated Beam Sweeping in MIMO-ISAC Networks
Linköping University（林雪平大学）
本文提出了一种基于MIMO-ISAC网络的无人机监视方案，通过协调波束扫描实现低空无人机的高效检测。
2026-01-13 eess.SP
Modeling Micro-Doppler Signature of Multi-Propeller Drones in Distributed ISAC
Institute for Information Technology and Thuringian Center of Innovation in Mobility, Technische Universität Ilmenau（信息技术研究所与图林根移动创新中心，埃尔朗根-纽伦堡大学）
本文提出一种基于OFDM的双基地微多普勒模型，用于多螺旋桨无人机的微多普勒特征建模，通过改进薄线模型并结合OFDM信号，实现了对无人机旋转螺旋桨等微运动的高效建模与验证。
2025-09-10 eess.SP
Data-Aided Asynchronous OFDM Integrated Sensing and Communications: A Mean-Field Variational Bayes Approach
San Diego State University（圣地亚哥州立大学）；University of California, San Diego（加州大学圣地亚哥分校）
针对异步上行链路OFDM-ISAC系统，提出数据辅助的平均场变分贝叶斯框架，联合推断多类参数，利用检测数据符号细化传感参数，性能优于多种基线方法，凸显同步感知设计的重要性。
2026-09-09 eess.SP
Integrated Sensing and Communication in Coordinated Cellular Networks
针对ISAC中单站雷达的自干扰问题，提出协调蜂窝网络支持的多站雷达架构，通过联合优化收发波束成形最小化感知误差，仿真验证优于传统方案。
2023-05-16 cs.IT eess.SP math.IT
AsyMov: Integrated Sensing and Communications with Asynchronous Moving Devices
University of Padova（帕多瓦大学）
AsyMov通过联合估计设备运动和时钟异步性，提升ISAC系统中移动目标的多普勒频移和速度估计性能。
2026-01-09 eess.SP
Cooperative ISAC for Joint Localization and Velocity Estimation in Cell-Free MIMO Systems
The University of British Columbia（不列颠哥伦比亚大学）；Friedrich-Alexander University of Erlangen-Nuremberg（埃尔朗根-纽伦堡弗里德里希·亚历山大大学）
本文提出了一种基于D-VQVAE的协同ISAC框架，用于无基站MIMO系统中实现高精度的目标定位与速度估计，同时显著降低前 haul信令开销。
2026-02-23 eess.SP
Fusion of Cellular ISAC and Passive RF Sensing for UAV Detection and Tracking
North Carolina State University（北卡罗来纳州立大学）
本文提出了一种融合被动RF传感和雷达的无人机检测与跟踪系统，通过卡尔曼滤波器整合异步观测结果，提升跟踪精度和覆盖范围。
2025-12-16 eess.SP
Coordinated Beamforming for Networked Integrated Communication and Multi-TMT Localization
National Mobile Communications Research Laboratory, Southeast University（东南大学国家移动通信重点实验室）；Purple Mountain Laboratories（紫金山实验室）；School of Electrical Engineering and Telecommunications, University of New South Wales（新南威尔士大学电气与电信工程学院）；Department of Electrical and Computer Engineering, the University of Texas at Dallas（德克萨斯大学达拉斯分校电气与计算机工程系）
针对网络化集成感知与通信系统中基于到达时间的多目标监测终端定位问题，提出基于闭式克拉美罗下界的协调波束成形设计，并开发了全局最优和高效近似算法，揭示了通信与定位之间的内在权衡。
2026-05-30 eess.SP
A Computationally Efficient Joint Maximum Likelihood Estimator for Passive Localization in OFDM Distributed Antenna Systems with Pilots and Unknown Data Payloads
ICTEAM, UCLouvain（UCLouvain ICTEAM）
该研究针对OFDM分布式天线系统，提出无需数据解码的联合最大似然定位估计器，性能优于决策导向基线，计算复杂度低于非数据辅助方法，可高效实现被动定位。
2026-08-18 eess.SP
Ambiguity-Resolved Micro-Doppler Construction for Asynchronous Bistatic Sensing
School of Electrical and Data Engineering, University of Technology Sydney（悉尼科技大学电气与数据工程学院）
针对双基地感知中收发器时钟异步问题，开发微多普勒构建框架，通过循环差分和设计流水线抑制残留副产物，解决镜像模糊，在大规模 WiFi 手势数据集上表现出色，准确率达 90.1% - 98.2%，优于基线。
2026-07-23 eess.SP
CARTS: Cooperative and Adaptive Resource Triggering and Stitching for 5G ISAC
CARTS通过融合5G上行DMRS与SRS两路CSI流，结合信道拼接补偿与实时SRS触发算法，在不增加无线资源的情况下提升ISAC的CSI可用性，支持用户数翻倍并保持较低估计误差和较高跟踪精度。
2025-07-18 cs.NI eess.SP
Cross-domain Learning Framework for Tracking Users in RIS-aided Multi-band ISAC Systems with Sparse Labeled Data
College of Computing and Data Science, Nanyang Technological University（南洋理工大学计算与数据科学学院）
针对 RIS 辅助多频段 ISAC 中 CSI 多模态、异步流量及标注稀疏问题，提出基于 transformer 与对抗学习的跨域 X2Track 框架，实现分米级跟踪并仅需 5% 标注数据。
2024-05-10 cs.AI eess.SP
Cooperation Based Joint Active and Passive Sensing with Asynchronous Transceivers for Perceptive Mobile Networks
本文针对感知移动网络中异步收发机在非视距场景下的感知难题，提出基于互相关协作感知的联合有源与无源感知方案及低复杂度到达角估计算法，并通过仿真验证其性能优势。
2023-10-12 cs.IT cs.PF eess.SP
