面向 RSMA-Enabled 有限块长传输的自动驾驶： Ergodic 性能分析与优化
信号处理
2025-08-19 v1
摘要
率分离多址传输 (RSMA) 因其对不完全信道状态信息 (CSI) 的鲁棒性，成为下一代多址系统的关键技术，尤其适用于高迁移率的自动驾驶场景。在此场景下，超可靠低时延通信 (URLLC) 是必然要求。为满足这些严苛需求，本研究启用 RSMA 有限块长 (FBL) 传输，显式评估其 Ergodic 性能。我们推导了考虑车辆速度、车辆位置、各流功率分配、块长度以及块错误率 (BLER) 等关键因素的 RSMA Ergodic 和-sum-rate 闭式下界。为进一步在满足服务质量 (QoS) 速率约束的前提下提升 Ergodic 和-sum-rate，我们联合优化全局功率系数、私有功率分配和公共速率分割。基于梯度下降，我们首先根据和-sum-rate 解调整全局功率系数。该参数调节公共流的功率状态，从而实现动态激活或去激活：若激活，我们优化私有功率分配并调整公共速率分割以满足最小传输约束；若未激活，我们采用顺序二次规划进行私有功率分配优化。仿真结果表明，我们的 RSMA 方案显著提升了 Ergodic 性能，降低了块长度和 BLER，超越了采用平均私有功率和空间分割多址 (SDMA) 的 RSMA 方案。此外，我们的方法被验证能保证对信道条件最差用户的速率，从而提升网络整体公平性。
引用
@article{arxiv.2508.12012,
title = {Autonomous Driving with RSMA-Enabled Finite Blocklength Transmissions: Ergodic Performance Analysis and Optimization},
author = {Yi Wang and Yingyang Chen and Li Wang and Donghong Cai and Xiaofan Li and Pingzhi Fan},
journal= {arXiv preprint arXiv:2508.12012},
year = {2025}
}
备注
This work has been accepted by IEEE Transactions on Wireless Communications