ISAC中约束资源分配的黎曼流形方法
信息论
2024-04-09 v1 信号处理
math.IT
摘要
本文为集成感知与通信（ISAC）系统引入了一种新的资源分配框架，该系统预计将成为第六代网络的基本方面。特别地，我们开发了一个增广拉格朗日流形优化（ALMO）框架，旨在最大化通信总速率，同时满足感知波束方向图增益目标和基站（BS）发射功率限制。ALMO应用黎曼流形优化（MO）原理，以在资源分配问题复杂、非凸的求解空间中进行导航。它高效地利用增广拉格朗日方法来确保对约束的遵守。我们给出了全面的数值结果来验证我们的框架，这说明了ALMO方法在增强ISAC系统中通信与感知双重功能方面的卓越能力。例如，在12根天线和30 dBm BS发射功率下，我们提出的ALMO算法比基准的基于优化的算法提供了10.1%的总速率增益。这项工作展示了系统性能的显著改善，并为ISAC资源管理贡献了新的算法视角。
引用
@article{arxiv.2404.05173,
title = {A Riemannian Manifold Approach to Constrained Resource Allocation in ISAC},
author = {Shayan Zargari and Diluka Galappaththige and Chintha Tellambura and Vincent Poor},
journal= {arXiv preprint arXiv:2404.05173},
year = {2024}
}
备注
13 pages, 11 figures, submitted to an IEEE Transactions Journal