利用压缩感知赋能基于5G PRS的通信感知一体化
信号处理
2024-07-19 v1
摘要
为使通信感知一体化（ISAC）在未来通信系统中得到广泛应用，易于集成是一项重要要求。实现这一目标的一种可行方法是利用现有的通信参考信号进行感知，例如5G定位参考信号（PRS）。现有研究已证明，将PRS与经典信号处理技术结合使用可取得有前景的结果。然而，这种方法因资源分配稀疏而存在信噪比损失。在本工作中，我们通过将5G PRS与压缩感知方法相结合，改进了现有结果。我们证明，与现有工作相比，我们的方法具有更好的噪声鲁棒性，并具备超分辨率特性，使其成为即使在噪声环境中也能进行距离-多普勒图生成和目标检测的理想选择。
引用
@article{arxiv.2407.13478,
title = {Empowering 5G PRS-Based ISAC with Compressed Sensing},
author = {Esen Ozbay and Pradyumna Kumar Bishoyi and Marina Petrova},
journal= {arXiv preprint arXiv:2407.13478},
year = {2024}
}
备注
Accepted to SPAWC 2024. 5 pages, 6 figures, 1 table