基于5G NR信号的低空经济两阶段ISAC框架
信号处理
2025-11-19 v1
摘要
下一代无线网络的演进推动了低空经济（LAE）的快速发展。为支持这一新兴领域且保持与现有网络架构的兼容，基于5G新无线电（NR）的集成 sensing 与通信（ISAC）被视为有前景的解决方案。然而，仅利用标准5G NR信号，如同步信号区块（SSB），在感知分辨率方面存在根本性局限。为此，本文提出了两个阶段的粗到精感知框架，利用标准5G NR初始接入信号辅以自定义稀疏导师结构（SPS）实现高精度无人机（UAV）感知。在阶段I中，首先融合SSB、类型#0-PDCCH和系统信息块1（SIB1）的信息，以确保初始目标检测。在阶段II中，引入精细估计算子，以克服这些信号的分辨率局限。灵感来自稀疏阵列理论，本阶段采用新型SPS插入至CORSET#0带宽内的资源区块（RB）中。为准确提取这些稀疏导师中的非格点距离和速度参数，本文基于加权未包装相位（WUP）技术和RELAX基迭代方法开发了相应的高分辨率算法。最后，采用基于密度的空间聚类（DBSCAN）算法对因波束重叠导致的冗余检测进行修剪。综合仿真结果表明，所提框架在估计精度和计算效率方面均优于其他技术。
引用
@article{arxiv.2511.14529,
title = {A Two-Stage ISAC Framework for Low-Altitude Economy Based on 5G NR Signals},
author = {Haisu Wu and Hong Ren and Cunhua Pan and Boshi Wang and Jun Tang and Haoyang Weng and Feng Shu and Jiangzhou Wang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2511.14529},
year = {2025}
}