面向细胞免疫学的异构图神经网络在细胞-free MIMO 系统中的协作 ISAC 波束赋形
信号处理
2024-10-15 v1
摘要
集成感知与通信（ISAC）是第六代（6G）无线网络的一个使用场景。在本文中，我们研究细胞-free 多输入多输出（MIMO）系统中的协作 ISAC，其中多个 MIMO 接入点（AP）协同提供通信服务并执行多站点感知。我们对 ISAC 波beamforming 设计进行优化问题建模，旨在最大化可实现总速率，同时满足感知信噪比（SNR）要求和总功率约束。学习方法被视为解决此非凸优化问题的有前景的途径。考虑到细胞-free MIMO 系统的拓扑结构，我们提出了一种异构图神经网络（GNN），称为 SACGNN，用于 ISAC 波beamforming 设计。所提出的 SACGNN 框架将细胞-free MIMO 系统建模为异构图，并采用基于 transformer 的异构消息传递方案捕获感知和通信信道的重要信息，并通过图网络进行信息传递。仿真结果表明，所提出的 SACGNN 框架优于基于零空间投影的常规方案和基于深度神经网络（DNN）的基线方案。
引用
@article{arxiv.2410.09963,
title = {Heterogeneous Graph Neural Network for Cooperative ISAC Beamforming in Cell-Free MIMO Systems},
author = {Zihuan Wang and Vincent W. S. Wong},
journal= {arXiv preprint arXiv:2410.09963},
year = {2024}
}
备注
This paper has been accepted for publication in Proc. of 3rd ACM MobiCom Workshop on Integrated Sensing and Communications Systems (ISACom), Washington, DC, Nov. 2024