面向 ISAC 的扩展目标自适应波束赋形：基于预测误差椭圆的视角
信息论
2026-01-13 v1 math.IT
摘要
利用通信信号提取运动参数已成为车联网（V2X）中的关键方向。准确建模通信信号与感知性能之间的关系对于推动此类系统的发展至关重要。不同于以定性分析为主的先前工作，本文推导了针对正交频分复用（OFDM）波形和均匀平面阵列（UPA）配置的雷达参数估计的克拉默-罗伯逊下界（CRB）。认识到车辆可能作为扩展目标，本文提出两种面向 V2X 兼容的波束赋形方案，针对通信过程的不同阶段进行设计。在初始波束建立阶段，我们 developed 一种基于预测误差椭圆联合的波束赋形方法，通过时序辅助波束训练增强散射器定位。在波束调整阶段，我们引入一种利用散射器位置和通信接收器（CR）位置的自适应窄束策略，实现低复杂度的有效跟踪。采用最小包围椭圆算法和量身定制的天线控制方法来解决波束设计问题。仿真结果验证了所提出方法，表明在相同信噪比条件下，使用 32×32 发射天线阵列可实现最高可达率提升 32.4%，使用 8×8 天线阵列可实现 5.2% 的提升。
引用
@article{arxiv.2601.06125,
title = {Extended Target Adaptive Beamforming for ISAC:A Perspective of Predictive Error Ellipse},
author = {Shengcai Zhou and Luping Xiang and Yi Wang and Kun Yang and Kai Kit Wong and Chan-Byoung Chae},
journal= {arXiv preprint arXiv:2601.06125},
year = {2026}
}