面向海空网络的 ISAC：海况扰动下的预测波束跟踪

在由无人机(UAV)与无人艇(USV)组成的海空通信网络中，USV 的扩展目标特性及在海况扰动下的三自由度运动会导致 UAV 跟踪 USV 时的波束失准。为解决这些问题，本文提出一种基于集成感知与通信(ISAC)的面向海空网络的预测波束跟踪方案。我们开发了基于子阵列选择的宽窄波束切换方案，其中优化一个时间分配因子以平衡宽波束模式下的鲁棒状态感知与窄波束模式下的高速率通信。具体而言，宽波束模式提供 USV 全覆盖与状态感知，而窄波束模式利用估计状态与安装在 USV 上的通信接收机(CR)进行高增益通信。为刻画 CR 运动，通过联合考虑 USV 的纵荡、横荡、偏航及海况扰动推导了海空状态演化模型。针对扩展目标 USV，由多散射体观测构建测量方程，对海杂波引起的测量噪声建模，并开发了基于扩展卡尔曼滤波(EKF)的 CR 状态预测与估计方法。此外，将海杂波对感知精度的影响纳入时间分配优化问题以调整宽波束模式时长。仿真结果表明，所提方案比最先进的基准方案实现了更高的跟踪精度。