Digital Twin Assisted Beamforming Design for Integrated Sensing and Communication Systems
本文提出数字孪生辅助的ISAC系统波束成形设计，通过环境电磁模型与射线追踪预测并识别感知信道主导路径，在满足通信SINR约束下最大化感知SNR，仿真验证其在LoS和NLoS场景均接近最优感知性能。
2024-12-10 cs.IT eess.SP math.IT
Joint Beamforming and Offloading Design for Integrated Sensing, Communication and Computation System
针对三层集成感知、通信与计算（ISCC）框架，提出基于多维分式规划的交替优化算法，联合优化波束成形与卸载决策，在感知性能约束下最小化任务执行时延，性能优于现有两层ISCC框架。
2024-01-26 cs.IT eess.SP math.IT
Optimal Beamforming for Bistatic MIMO Sensing
本文研究双基地MIMO-OFDM雷达感知点状散射体的波束赋形优化，以最小化目标位置估计的Cramér-Rao界，并分析了每子载波所需波束数及双向收发端选择问题。
2025-08-25 cs.IT eess.SP math.IT
Hybrid Beamforming Design for Integrated Sensing and Communication Exploiting Prior Information
针对MIMO ISAC系统，本文利用目标角度先验分布并以PCRB为指标，提出单/多RF链混合波束成形优化算法及速率约束下的AO-FPP-SCA方法。
2024-09-06 cs.IT eess.SP math.IT
Optimal Transmit Beamforming for Secrecy Integrated Sensing and Communication
研究了一种保密综合感知与通信（ISAC）系统，在该系统中，多天线基站（BS）的目标是向单天线通信用户（CU）发送保密消息，同时感知多个可能是可疑窃听者的目标。为了在防止窃听的同时确保感测质量，我们认为BS发送专用感测信号（除了机密信息信号之外），其起到用于混淆窃听目标的人工噪声（AN）的双重作用。在这种设置下，我们联合优化发送信息和感测波束形成在BS，以最小化发送波束图案和用于感测的期望波束图案之间的匹配误差，服从CU处的最小保密率要求和BS处的发送功率约束。虽然制定的问题是非凸的，我们提出了一个算法，通过使用半定松弛（SDR）与一维（1D）搜索获得全局最优解。接下来，为了避免由一维搜索引起的高复杂度，我们还分别基于迫零和单独的波束形成设计提出了两种次优解决方案。数值计算结果表明，该设计通过适当调整信息波束和感知波束，平衡了与CU通信、感知目标和迷惑窃听者之间的权衡，从而在保证CU保密率的同时，实现了理想的感知发射波束图。
2021-10-25 cs.IT eess.SP math.IT
Optimal Beamforming for Integrated Sensing and Communication Exploiting Prior Distribution Information: How Many Beams are Needed?
The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学）
研究多目标多用户ISAC系统中含通信与感知波束的通用发射波束成形结构，通过推导周期后验克拉美罗界表征感知性能，利用半定松弛提出最优解构造方法并推界限，数值结果验证了方法有效性。
2026-07-29 cs.IT eess.SP math.IT
Near-field Hybrid Beamforming for Terahertz-band Integrated Sensing and Communications
针对太赫兹大规模阵列近场波束斜视降低ISAC波束成形精度的问题，提出近场太赫兹ISAC混合波束成形交替优化方法及基带波束斜视补偿方案，在无额外硬件下实现良好频谱效率与斜视抑制效果。
2023-09-25 cs.IT eess.SP math.IT
Sensing-based Beamforming Design for Joint Performance Enhancement of RIS-Aided ISAC Systems
针对RIS辅助ISAC中的同步通信与感知难题，提出两阶段传输协议和基于感知的波束成形设计，在保持近纯通信性能的同时实现毫米级定位。
2023-06-08 cs.IT eess.SP math.IT
Covert Beamforming Design for Integrated Radar Sensing and Communication Systems
我们提出了隐蔽波束形成的设计框架，综合雷达传感和通信（IRSC）系统，雷达可以隐蔽地与合法用户的探测波形的覆盖下，而不会被窃听者发现。具体地说，通过联合设计的目标检测波束形成器和通信波束形成器，我们的目标是最大化的雷达检测互信息（MI）（或通信速率）受到隐蔽约束，通信速率约束（或雷达检测MI约束），和总功率约束。对于理想窃听者的信道状态信息（CSI）的情况下，我们转化为一系列的凸子问题的隐蔽波束形成设计问题，利用半定松弛，可以通过二分法搜索方法来解决。考虑到迭代优化的高复杂度，我们进一步提出了一种基于迫零准则的单次迭代隐蔽波束形成器设计方案。对于不完美窃听者的CSI场景，我们开发了一种松弛和限制的方法来解决鲁棒隐蔽波束形成设计问题。仿真结果表明，所提出的隐蔽波束形成方案的有效性，完美和不完美的CSI场景。
2022-08-11 cs.IT eess.SP math.IT
Integrated sensing and full-duplex communication: Joint transceiver beamforming and power allocation
针对具有全双工（FD）感测和半双工（HD）通信的集成感测和通信（ISAC）系统，已经广泛研究了波束成形设计。为了实现更高的频谱效率，在本文中，我们扩展现有的ISAC波束形成设计，考虑FD能力的雷达和通信。具体来说，我们考虑一个ISAC系统，其中基站（BS）执行目标检测，并与多个下行链路用户和上行链路用户重用相同的时间和频率资源进行通信。我们联合优化下行链路双功能发射信号和上行链路接收波束形成器在BS和在上行链路用户的发射功率。该问题被制定为最小化系统的总发射功率，同时保证通信和传感的要求。下行链路和上行链路传输紧密耦合，使得联合优化具有挑战性。为了处理这个问题，我们首先确定接收波束成形器在封闭的形式相对于BS发射波束成形和用户发射功率，然后提出一个迭代的解决方案，其余的问题。我们通过数值计算结果表明，优化的FD通信为基础的ISAC导致功率效率的改善相比，传统的ISAC与HD通信。
2023-02-19 cs.IT eess.SP math.IT
Predictive Beamforming for Integrated Sensing and Communication in Vehicular Networks: A Deep Learning Approach
综合感知和通信（ISAC）的实现高度依赖于利用准确的瞬时信道状态信息（ICSI）的有效波束成形设计。然而，ISAC中的信道跟踪需要大量的训练开销和过大的计算复杂性。为了解决这个问题，在本文中，我们专注于ISAC辅助的车辆网络，并利用深度学习方法来隐式地学习历史信道的特征，并直接预测下一个时隙的波束成形矩阵，以最大化系统的平均可实现的和速率，从而绕过显式信道跟踪的需要，以减少系统信令开销。为此，一般的和速率最大化问题与克拉美-罗下限为基础的传感约束，首先制定所考虑的ISAC系统。然后，基于历史信道的卷积长短期记忆网络被设计用于预测波束形成，该网络可以利用通信信道的空间和时间依赖性来进一步提高学习性能。仿真结果表明，该方法能够满足检测性能要求，且在ICSI条件下，其总速率接近Genie辅助方案的上界。
2022-02-08 cs.IT eess.SP math.IT
Cramér-Rao Bound Analysis and Beamforming Design for Integrated Sensing and Communication with Extended Targets
本文研究多天线ISAC系统对扩展目标的感知与通信，推导了参数估计的Cramér-Rao界，提出基于SDR和迫零的波束成形优化方案，在满足通信约束下最小化感知CRB，兼顾性能与计算效率。
2024-06-04 cs.IT eess.SP math.IT
Joint Maneuver and Beamforming Design for UAV-Enabled Integrated Sensing and Communication
研究了无人机综合感知与通信（ISAC），将无人机作为空中双功能接入点（AP）进行调度，以实现高效的ISAC。特别是，我们考虑的情况下，一个无人机-AP配备了垂直放置的均匀线性阵列（UWB），它发送组合的信息和传感信号，与多个用户进行通信，并同时在地面上感兴趣的区域感测潜在的目标。我们的目标是联合设计的无人机机动发射波束形成优化通信性能，同时确保传感要求。首先，我们考虑准静止无人机的情况下，在整个ISAC任务期间，无人机部署在一个最佳位置。在这种情况下，我们联合优化无人机部署位置，以及发送信息和传感波束形成，以最大化加权和速率吞吐量，受到传感波束方向图增益要求和发送功率约束。虽然上述问题是非凸的，我们找到了一个高质量的解决方案，通过使用SCA和SDR的技术，连同一个2D的位置搜索。接下来，我们考虑完全移动的无人机场景，其中无人机可以在ISAC任务期间飞越不同的位置。在这种情况下，我们优化无人机的飞行轨迹，随着时间的推移，与发射波束形成，以最大限度地提高平均加权和速率吞吐量，受感测波束方向图增益要求和发射功率约束，以及实际的飞行约束。针对无人机联合航迹和波束形成问题的复杂性，提出了一种结合SCA的交替优化算法。最后，数值结果验证了我们提出的设计相比，各种基准计划的优越性。
2021-10-06 cs.IT eess.SP math.IT
Hybrid Beamforming Design for RSMA-enabled Near-Field Integrated Sensing and Communications
提出基于速率分割多址的混合波束成形方案，联合优化收发机与感知波束，在近场集成感知与通信中实现多目标感知与通信速率最大化，性能优于传统方案。
2025-04-21 cs.IT eess.SP math.IT
ISAC with Backscattering RFID Tags: Beamforming and Codebook Design
Arizona State University（亚利桑那州立大学）
本文研究了整合感知与通信的系统，通过反向散射RFID标签实现波束成形与码本设计，以优化标签探测与通信性能。
2026-04-16 cs.IT eess.SP math.IT
Uplink-Downlink Duality for Beamforming in Integrated Sensing and Communications
University of Toronto（多伦多大学）
本文研究了在集成感知与通信中同时利用通信信号进行感知的波束成形和功率优化问题，提出通过最大化特定感知方向的波束成形功率来最小化贝叶斯Cramér-Rao界，并扩展了经典上行-下行对偶性理论以适应ISAC场景，引入额外条件以处理负噪声功率。
2026-05-13 cs.IT eess.SP math.IT
Integrated Sensing and Communication with Delay Alignment Modulation: Performance Analysis and Beamforming Optimization
延迟对准调制（DAM）最近已经被提出来实现可操纵的信道延迟扩展以用于高效的单载波或多载波通信。特别地，利用完美的延迟对准，即使利用单载波（SC）传输也可以消除符号间干扰（ISI），而不依赖于复杂的信道均衡。DAM的核心思想是延迟预补偿和基于路径的波束形成，使得所有多径信号分量可以同时到达接收机并且相长地叠加，而不是引起有害的ISI。与经典的正交频分复用（OFDM）传输相比，DAM使能的SC通信具有几个吸引人的优点，包括低峰均功率比（PAPR）和对多普勒频移的高容忍度，这使得DAM也吸引雷达感测。因此，在本文中，DAM的通感一体化（ISAC）系统进行了研究。首先研究了无ISI SC通信和雷达感知的输出信噪比（SNR），然后推导了基于DAM感知的模糊函数（AF）和综合旁瓣比（ISR）的闭合表达式。此外，我们研究了基于DAM的ISAC的波束形成设计问题，以最大化通信SNR，同时保证感知SNR和ISR方面的感知性能。最后，我们提供了性能比较DAM和OFDM ISAC，它表明，DAM信号可以实现更好的通信和感知性能，由于其低PAPR，减少保护间隔开销，以及更高的容忍多普勒频移。仿真结果显示了DAM在ISAC中的巨大潜力。
2022-07-08 cs.IT eess.SP math.IT
Training-Free Energy Beamforming Assisted by Wireless Sensing
针对WPT系统中CSI获取依赖训练反馈的问题，提出无线雷达感知辅助的两阶段免训练能量波束成形方法，通过联合优化感知与供能资源，性能接近完美CSI上界。
2023-08-18 cs.IT eess.SP math.IT
Beamforming Design for Integrated Sensing and Communication with Extended Target
针对 ISAC 系统中的扩展目标，本文基于截断傅里叶轮廓模型推导方向估计 CRB，并在通信、覆盖和功率约束下用 SDR 及秩一提取优化波束成形，实现更低 CRB。
2023-12-17 cs.IT eess.SP math.IT
Deep CLSTM for Predictive Beamforming in Integrated Sensing and Communication-enabled Vehicular Networks
预测波束形成设计是实现高移动性通感一体化（ISAC）的一项重要任务，它高度依赖于信道预测（CP）的准确性，即，预测用户的角度参数。然而，CP的性能高度依赖于估计的历史信道状态信息（CSI）的估计误差，导致大多数传统的CP方法的性能下降。为了进一步提高预测精度，本文重点研究了车辆网络中的ISAC，提出了一种卷积长短期（CLSTM）递归神经网络（CLRNet）来预测车辆的角度，用于预测波束形成的设计。在开发的CLRNet中，采用卷积神经网络（CNN）模块和LSTM模块来利用车辆估计历史角度的空间特征和时间依赖性，以促进角度预测。最后，数值结果表明，开发的CLRNet为基础的方法是鲁棒的估计误差，可以显着优于国家的最先进的基准，实现了优异的和速率性能的ISAC系统。
2022-09-26 cs.IT eess.SP math.IT
Vehicular Behavior-Aware Beamforming Design for Integrated Sensing and Communication Systems
通信和传感是互联和自动驾驶车辆（CAV）的两个重要特征。在传统的车载设备中，通信和传感模块存在，但以隔离的方式存在，导致硬件资源和无线频谱的浪费。在本文中，以应付上述效率低下，我们提出了一种车辆行为感知的通感一体化（VBA-ISAC）波束成形设计的车载发射机与多个天线。在这项工作中，根据车辆行为来引导波束以辅助驾驶，同时在路边单元（RSU）的帮助下提供频谱高效的上行链路数据服务。具体来说，我们首先预测感兴趣的区域（AoI）的基础上感兴趣的车辆的轨迹。然后，我们制定了一个VBA-ISAC波束成形设计问题，以感测的AoI，同时最大限度地提高上行链路通信的频谱效率，其中的权衡因素被引入到平衡的通信和感测性能。提出了一种基于半定松弛的波束失配最小化（SDR-BMM）算法。为了降低硬件成本和功耗，我们进一步改进了所提出的VBA-ISAC波束形成设计，通过引入混合模拟数字（HAD）结构。数值结果验证了VBA-ISAC方案的有效性，并表明所提出的波束形成设计在频谱效率和雷达波束图优于基准。
2023-02-27 cs.CE cs.IT eess.SP
Location Sensing and Beamforming Design for IRS-Enabled Multi-User ISAC Systems
本文探讨了智能反射面（IRS）在利用相同的时频资源实现多用户并发通信和定位方面的潜力。具体来说，我们提出了一个IRS使能的多用户集成传感和通信（ISAC）框架，其中一个分布式半被动IRS协助从多个用户到基站（BS）的上行链路数据传输，并进行多用户定位，同时。我们首先设计了一个ISAC传输协议，其中整个传输周期由两个周期组成，即，用于同时上行链路通信和多用户定位的ISAC时段，以及用于仅上行链路数据传输的纯通信（PC）时段。对于ISAC期间，我们提出了一种多用户位置感知算法，它利用未知的IRS的上行链路通信信号，从而消除了在传统的位置感知方法的专用定位参考信号的要求。基于感知用户的位置，我们提出了两种新的波束形成算法的ISAC周期和PC周期，分别，它可以工作在离散相移和不需要信道状态信息（CSI）的捕获。数值结果表明，所提出的多用户位置感知算法可以实现高达毫米级的定位精度，表明了支持IRS的ISAC框架的优势。此外，所提出的波束形成算法与感知的位置信息和离散的相移可以实现性能相当的基准考虑完美的CSI捕获和连续的相移，演示了位置信息如何可以确保通信性能。
2022-08-10 cs.IT eess.SP math.IT
Joint Beamforming for RIS Aided Full-Duplex Integrated Sensing and Uplink Communication
本文针对全双工上行ISAC系统，提出联合优化波束赋形、RIS配置和用户功率分配的迭代算法，利用MM和PDD方法求解，并通过数值结果验证RIS对自干扰抑制和感知性能的提升。
2023-09-21 cs.IT eess.SP math.IT
Beamforming Design for Integrated Sensing and Communications Using Uplink-Downlink Duality
本文提出一种基于上下行对偶的优化框架，将集成感知与通信的波束成形设计转化为易处理形式，显著降低计算复杂度，同时最小化感知贝叶斯克拉美-罗界并满足通信服务质量约束。
2024-04-20 cs.IT eess.SP math.IT
Joint Transmit and Reflective Beamforming for Multi-Active-IRS-Assisted Cooperative Sensing
针对多主动IRS协作感知中目标位于非视距区域的问题，联合优化基站发射与IRS反射波束赋形以最小化最大CRB，提出基于交替优化、连续凸逼近和半定松弛的高效算法，数值验证其优于被动IRS方案。
2024-04-21 cs.IT eess.SP math.IT
Hybrid Beamforming for Millimeter Wave MIMO Integrated Sensing and Communications
在这封信中，我们认为毫米波（mmWave）MIMO通感一体化（ISAC）的混合波束成形。以目标雷达波束方向图为目标，在满足通信用户信干噪比（SINR）和双功能雷达通信基站总发射功率的约束下，设计了双功能雷达通信基站的发射波束。为了提供额外的自由度的波束设计问题，我们引入了一个相位矢量的目标波束方向图，并提出了一个交替的最小化方法来迭代优化发射波束和相位矢量，其中涉及二阶锥规划和约束最小二乘估计，分别。然后基于设计的发射波束，在毫米波MIMO中移相器网络的恒包络约束下，仍然采用交替最小化方法，确定模拟波束形成器和数字波束形成器。仿真结果表明，在相同的通信用户信干噪比约束条件下，较大的天线阵列可以获得更好的雷达波束质量。
2022-03-12 cs.IT eess.SP math.IT
Integrated Sensing and Communication with Millimeter Wave Full Duplex Hybrid Beamforming
近年来，集成传感和通信（ISAC）已经吸引了大量的注意力，用于频谱效率的提高，使硬件和频谱共享的同时感测和信令操作。带内全双工（FD）由于其同时发送和接收能力而被认为是ISAC应用的关键使能技术。在本文中，我们提出了一种基于频域的ISAC系统工作在毫米波（mmWave）频率，其中一个大规模的多输入多输出（MIMO）基站（BS）节点采用混合模拟和数字（A/D）波束成形通信与下行链路（DL）多天线用户和相同的波形是利用在BS接收机的雷达目标在其覆盖环境中的感测。我们开发了一种传感算法，能够估计到达方向（DoA），距离和相对速度的雷达目标。提出了一种用于设计A/D发射和接收波束形成器以及自干扰（SI）消除的联合优化框架，其目标是最大化可实现的DL速率和雷达目标感知性能的精度。考虑第五代（5G）正交频分复用（OFDM）波形，我们的仿真结果验证了我们的方法在估计多个雷达目标的DoA、距离和速度方面的高精度，同时最大化DL通信速率。
2022-01-13 cs.IT eess.SP math.IT
Joint Beamforming Design in DFRC Systems for Wideband Sensing and OFDM Communications
双功能雷达通信（DFRC）系统通过使用一个共同的波形进行感知和通信（S&C），可以有效地利用拥挤的频谱和昂贵的硬件资源，引起了越来越多的关注。正交频分复用（OFDM）技术在支持高质量通信的同时，也在提高雷达感知性能和提供灵活的S&C方面具有巨大的潜力。在本文中，我们提出了联合设计的双功能发射信号占用几个子载波，实现多用户OFDM通信和检测一个运动目标的存在杂波。同时，可以以类似的方式优化其他频率子载波中的信号以执行其他任务。发射波束形成和接收滤波器联合优化，以最大化雷达输出信号与干扰加噪声比（SINR），同时满足通信SINR要求和功率预算。一个优化最小化（MM）方法为基础的算法来解决由此产生的非凸优化问题。数值结果表明，通过联合设计不同子载波上的发射信号，可以获得显著的宽带感知增益，验证了所提方案的优越性和算法的有效性。
2022-08-05 cs.IT eess.SP math.IT
Secure Cell-Free Integrated Sensing and Communication in the Presence of Information and Sensing Eavesdroppers
针对同时存在信息与感知窃听者的安全无蜂窝ISAC系统，提出联合信息与感知发射波束成形优化，并基于SDR获得全局最优解。
2023-12-07 cs.IT eess.SP math.IT
IRS-Based Integrated Location Sensing and Communication for mmWave SIMO Systems
在本文中，我们建立了一个集成的传感和通信（ISAC）系统的基础上分布式半被动智能反射表面（IRS），它允许位置传感和数据传输同时进行，共享相同的频率和时间资源。设计了基于ISAC的ISAC系统的详细工作流程，包括传输协议、位置检测和波束形成优化。具体地，每个相干块由两个周期组成，具有两个时间块的ISAC周期和纯通信（PC）周期。在ISAC周期的每个时间块期间，同时执行数据传输和用户定位。在第一时间块中估计的用户位置将用于第二时间块中的波束成形设计。在PC时段期间，通过调用在ISAC时段的第二时间块中估计的用户位置来进行波束成形设计，仅进行数据传输。{ \color{black}}仿真结果表明，所提出的位置感知方案可以达到毫米级的定位精度，证明了所提出的基于ISAC的IRS框架的优势。此外，本文提出的两种基于位置估计的波束形成方案与基于理想信道状态信息的基准波束形成方案的性能相当，验证了利用位置感知信息进行波束形成设计的有效性。
2022-08-10 cs.IT eess.SP math.IT
Joint Transmit Signal and Beamforming Design for Integrated Sensing and Power Transfer Systems
本文针对集成感知与功率传输系统，联合优化矩形脉冲发射信号与波束赋形向量，在非线性能量采集模型下最大化多接收机加权采集功率，同时保证感知测距精度，并显著优于线性EH基准方案。
2024-01-20 cs.IT eess.SP math.IT
Robust Transmit Beamforming for Secure Integrated Sensing and Communication
研究了一种下行链路安全综合感知与通信（ISAC）系统，在该系统中，多天线基站（BS）向单天线通信用户（CU）发送机密消息，同时对可能充当可疑窃听者的目标进行感知。为了保证目标感知的质量，同时防止其潜在的窃听，BS将发送的机密信息信号与附加的专用感知信号相结合，其起到人工噪声（AN）的双重作用，用于降低窃听信道的质量。在这种设置下，我们联合设计的发射信息和传感波束形成，以最小化的加权和的波束模式匹配误差和互相关模式的传感受到安全的通信约束的目标。鲁棒性设计考虑了两种实际信道状态信息（CSI）错误场景下窃听者的信道状态信息（CSI）不确定性。首先，我们考虑的情况下，有界的CSI错误的窃听者，在最坏情况下的保密率约束，以确保安全的通信性能。在这种情况下，我们提出了最坏情况下的保密率约束的传感波束图优化问题的最佳解决方案，通过采用S-过程，半定松弛（SDR），和一维（1D）搜索的技术，其中SDR的紧密性是严格证明的。接下来，我们考虑的情况下与高斯CSI错误的窃听，其中采用的秘密中断概率约束。在这种情况下，我们提出了一个有效的算法来解决更具挑战性的保密中断约束的传感波束图优化问题，利用凸约束技术的基础上的伯恩斯坦型不等式，连同SDR和一维搜索。
2022-07-28 cs.IT eess.SP math.IT
Coordinated Beamforming for RIS-Empowered ISAC Systems over Secure Low-Altitude Networks
本文提出一种RIS赋能的ISAC协调波束成形框架，通过联合优化DFBS主动预编码与RIS被动波束成形，在满足雷达感知与功率约束下最大化合法UAV总速率，并设计低复杂度算法验证其优于分离优化基准。
2025-05-30 cs.IT eess.SP math.IT
Multi-User ISAC with Heterogeneous Unknown Parameters: Optimal Beamforming based on Distribution Information
South-Central Minzu University（中南民族大学）；The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学）
本文研究了多天线基站与多个单天线用户下行通信并感知目标随机角度信息的ISAC系统，针对异质未知参数场景，通过周期后验Cramer-Rao界优化波束成形以最小化感知误差。
2026-04-24 cs.IT eess.SP math.IT
ISAC with Backscattering RFID Tags: Joint Beamforming Design
针对带反向散射RFID标签的ISAC系统，研究联合波束成形设计，通过将非凸约束转化为凸二阶锥约束求解，相比迫零方法提升了不同通信SINR要求下的检测距离。
2024-01-31 cs.IT eess.SP math.IT
Dual-Scale Channel Estimation in Sensing-Assisted Communication Systems: Joint Time Allocation and Beamforming Design
University of Macau（澳门大学）；Donghua University（东华大学）；Zhejiang University（浙江大学）；Illinois Institute of Technology（伊利诺伊理工学院）；University of Waterloo（滑铁卢大学）
本文提出了一种基于感知与通信融合的双尺度通道估计方法，通过联合时间分配与波束成形设计，提升通信效率。
2026-01-01 cs.IT eess.SP math.IT
3D Extended Target Sensing in ISAC: Cramér-Rao Bound Analysis and Beamforming Design
Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学）；ZTE Corporation（中兴通讯）
本文针对通感一体化系统中的三维扩展目标感知问题，构建目标表面模型并推导运动参数克拉美罗界，提出两类优化波束成形方案及基于图神经网络的ISACBeam-GNN方法，实现更优的通感性能权衡与高效计算。
2024-12-24 cs.IT eess.SP math.IT
Optimal Beamforming for Secure Integrated Sensing and Communication Exploiting Target Location Distribution
针对目标位置随机且分布已知的安全ISAC系统，提出基于PCRB约束和人工噪声的最优波束成形，通过两阶段方法及SDR紧松弛最大化最坏情况保密速率，并给出低复杂度次优方案。
2023-12-21 cs.IT eess.SP math.IT
Beamforming Design for ISAC Systems with Suppressed Range-Angle Sidelobes
本文提出一种基于模糊函数的ISAC波束成形方法，通过在功率、通信与感知约束下最小化积分旁瓣电平比并采用半定松弛求解，显著降低距离-角度域旁瓣。
2025-02-26 cs.IT eess.SP math.IT
Optimal Coordinated Transmit Beamforming for Networked Integrated Sensing and Communications
本文研究网络化ISAC系统中多基站协同发射波束成形设计，在保证通信用户SINR约束下最大化目标区域最小检测概率，并通过SDR技术最优求解非凸QCQP问题。
2023-07-11 cs.IT eess.SP math.IT
UAV Trajectory and Beamforming Optimization for Integrated Periodic Sensing and Communication
无人机（UAV）有望为综合传感和通信（ISAC）系统带来变革性的改进。然而，由于共享的频谱资源，实现这两个集成功能之间的关键权衡是具有挑战性的。为了解决这个问题，我们在本文中提出了一个新的集成\emph{periodic}传感和通信机制的无人机使能ISAC系统。具体地，用户可实现的速率通过联合优化UAV轨迹、发射预编码器和感测开始时刻来最大化，受到感测频率和波束方向图增益约束。尽管这个问题是高度非凸的，涉及到无限多的变量，我们得到了最佳的发射预编码器，并推导出最佳的可实现速率在任何给定的无人机位置，以方便无人机轨迹设计的封闭形式。此外，我们首先证明了最优解之间的结构对称性在不同的ISAC框架没有位置约束，然后提出了一个高品质的无人机轨迹和传感器的优化算法一般的位置约束的情况下。仿真结果证实了所提出的设计的有效性，也揭示了一个更灵活的权衡在ISAC系统的基准计划。
2022-03-19 cs.IT eess.SP math.IT
Joint optimal beamforming and power control in cell-free massive MIMO
我们推导出一个快速和最佳的算法，解决实际的加权最大最小信干噪比问题，在无小区的大规模MIMO网络。该优化问题首次同时考虑了非理想协作下的长期功率控制和分布式波束形成设计。特别是，我们认为以用户为中心的接入点集群合作的基础上，可能有限的信道状态信息共享。我们的优化算法融合了强大的功率控制工具的基础上，干扰演算与最近开发的团队理论框架的分布式波束形成设计。此外，我们提出了一个变化，在实践中表现出更快的收敛。
2022-08-31 cs.IT eess.SP math.IT
Joint Distributed Precoding and Beamforming for RIS-aided Cell-Free Massive MIMO Systems
针对下行链路RIS辅助无小区网络，提出联合分布式预编码与波束成形框架，通过去中心化交替优化求解非凸优化问题，有效降低了复杂度并提升了可扩展性。
2023-11-22 cs.IT eess.SP math.IT
UAV-Enabled Secure ISAC Against Dual Eavesdropping Threats: Joint Beamforming and Trajectory Design
针对无人机通感一体化系统中的双重窃听威胁，本文联合设计轨迹与波束成形，采用AO、SCA和SDR方法，在满足感知与安全约束下提升平均保密速率。
2025-05-27 cs.IT eess.SP math.IT
Multi-Active-IRS-Assisted Cooperative Sensing: Cramér-Rao Bound and Joint Beamforming Design
本研究提出多主动IRS辅助协作感知框架，推导目标到达方向估计的闭式CRB，并通过联合优化BS发射与IRS反射波束成形最小化最大CRB，以克服NLoS感知路径损耗。
2024-07-18 cs.IT eess.SP math.IT
Receiver Selection and Transmit Beamforming for Multi-static Integrated Sensing and Communications
本文针对单基地ISAC系统自干扰问题，提出多基地ISAC系统，通过推导时延与多普勒频移联合估计的CRB，并设计基于极小极大联动的接收机选择方法和连续凸近似发射波束赋形算法，在协作接收机较多时实现优于单基地的感知通信性能。
2024-10-23 cs.IT eess.SP math.IT
Sensing-Then-Beamforming: Robust Transmission Design for RIS-Empowered Integrated Sensing and Covert Communication
本文提出了一种基于RIS的鲁棒隐蔽传输设计，通过感知后再波束成形技术提升隐蔽通信效率。
2025-12-08 cs.IT eess.SP math.IT
Distortion-Aware Hybrid Beamforming for Integrated Sensing and Communication
本文针对非线性功率放大失真下的部分连接ISAC系统，提出失真感知混合波束成形设计，通过流形优化、闭式解和分解算法联合最大化通信速率与感知互信息，数值结果验证其性能优于传统方法。
2025-07-18 eess.SP
Hybrid Beamforming for Integrated Sensing and Communications With Low Resolution DACs
本文提出一种针对低分辨率 DAC 的混合波束成形方法（HANDBALL），通过贪婪搜索设计模拟波束成形器并考虑量化失真，在频谱效率和感知波束图方面实现令人满意的性能。
2024-11-05 cs.IT eess.SP math.IT
Beamforming in Hybrid RIS assisted Integrated Sensing and Communication Systems
在本文中，我们考虑了一种混合可重构智能表面（RIS），包括有源和无源元件，以帮助通感一体化（ISAC）系统服务于多个用户和目标。混合RIS中的有源元件包括放大器和移相器，而无源元件仅包括移相器。我们联合设计发射波束形成器和RIS系数，即，放大器增益和相移，以最大化最坏情况下的目标照明功率，同时确保通信链路的期望的信号与干扰加噪声比，并约束由于有源元件引起的RIS噪声功率。由于这个设计问题不是凸的，我们提出了一个基于交替优化的求解器来设计发射波束形成器和RIS系数。通过数值模拟，我们表明，所提出的混合RIS辅助ISAC系统的性能是显着优于被动RIS辅助ISAC系统，以及ISAC系统没有RIS，即使只有一小部分的混合RIS包含有源元件。
2022-03-11 cs.IT eess.SP math.IT
Microwave Linear Analog Computer (MiLAC)-Aided MIMO Radar Sensing: Transmit Beamforming Design and DoA Estimation
Imperial College London（帝国理工学院）
本文研究了利用微波线性模拟计算机（MiLAC）辅助MIMO雷达感知的问题，提出了一种基于MiLAC的发射波束成形设计和基于二维离散傅里叶变换（2D-DFT）的方向估计方法，并证明了MiLAC辅助和全数字波束成形在CRB和方向估计性能上具有相同效果，同时降低了硬件成本和功耗。
2026-05-20 cs.IT eess.SP math.IT
Optimal Joint Beamforming and Power Control in Cell-Free Massive MIMO Downlink
提出了一种新的无小区大规模MIMO（CFmMIMO）系统下行链路联合波束赋形和功率控制优化模型。所提出的优化模型的目标是最大限度地减少用户干扰，同时满足服务质量（QoS）的约束和功耗限制。所提出的最小-最大优化模型是作为一个混合整数非线性规划，这是直接听话。数值结果表明，所提出的联合波束成形和功率控制方案是有效的，并优于竞争方案的数据率，功耗和能源效率。
2021-07-22 cs.IT eess.SP math.IT
Revealing the Impact of Beamforming in ISAC
本文提出先进波束赋形设计并分析其对多天线ISAC系统性能的影响，推导了三种场景的闭式波束赋形器，揭示了波束赋形对分集阶数和高信噪比功率偏移的影响及ISAC相比传统FDSAC的优势。
2023-07-27 cs.IT eess.SP math.IT
Predictive Beamforming with Distributed MIMO
本研究将感知辅助通信扩展至多分布式 RSUs 和分布式 MIMO 场景，推导状态演化模型并构建扩展卡尔曼滤波方程以实现预测波束成形，仿真证明其感知性能、覆盖与速率优于共置大规模 MIMO。
2025-01-29 cs.IT eess.SP math.IT
