通过背景减除增强杂乱室内环境中的感知辅助通信
信号处理
2024-01-12 v1
摘要
集成感知与通信 (ISAC) 有望成为即将到来的第六代 (6G) 时代的原生技术，其重点在于通过集成感知信息来增强通信性能的潜力，即感知辅助通信 (SAC)。然而，现有的 SAC 研究主要将其关注点局限于杂波和障碍物极少的场景，很大程度上忽略了室内环境，尤其是工业环境中的室内环境，在这些环境中传播信道具有高杂波密度。为解决这一研究空白，我们针对单基地感知回波提出了背景减除方法，该方法有效解决了杂波去除问题，并有助于在具有 SAC 的杂乱室内环境中检测和跟踪用户设备 (UE)。我们使用射线追踪 (RT) 数据，并遵循第三代合作伙伴计划 (3GPP) 室内工厂 (InF) 信道模型的场景布局，对所引入的 SAC 策略进行了实际评估。仿真结果表明，所提出的方法能够实现精确的预测性波束赋形，且基本不受杂波回波的影响，从而在有效数据速率方面显著优于现有的 SAC 基准，并表现出非常接近理想情况（即 UE 位置完全已知）的性能。
引用
@article{arxiv.2401.05763,
title = {Enhancing Sensing-Assisted Communications in Cluttered Indoor Environments through Background Subtraction},
author = {Andrea Ramos and Musa Furkan Keskin and Henk Wymeersch and Saul Inca and Jose F. Monserrat},
journal= {arXiv preprint arXiv:2401.05763},
year = {2024}
}
备注
7 pages, 5 figures, 1 table, 1 algorithm