基于OTFS的无人机网络中的联合通信与感知
信息论
2025-02-18 v2 信号处理
math.IT
摘要
我们考虑在三维空间中精确地对 架无人机(UAV)进行定位的问题,其中这些无人机属于一个集群,并通过正交时频空(OTFS)调制信号相互通信。OTFS通信系统工作在时延-多普勒域,能够以零额外代价同时提供信道中散射体的距离和速度信息。每架接收无人机估计由视距(LoS)传输以及来自其余 架无人机的单次反射所构成的每条链路上的多径无线信道。估计得到的信道时延剖面被传送至边缘服务器,以根据LoS与非LoS路径之间的相对回波时延(RED)测量值来估计无人机的位置和速度。为准确获得此类估计,我们提出了一种称为Turbo迭代定位(TIP)的方案,由信念传播方法初始化。在支持完全冷启动(无初始位置先验知识)的情况下,信念传播首先提供将每个回波关联到反射无人机的映射。随后,通过迭代交替进行梯度下降优化以及无人机与回波之间关联映射的细化,推导出 架无人机的定位。鉴于OTFS接收机还能获取各路径的多普勒频移,无人机的速度可与通信联合感知。我们的数值结果(部分基于真实世界轨迹获得)表明,即便在有限的时延-多普勒分辨率下,多径链路也有利于为所有无人机实现非常精确的位置和速度估计。我们方案的鲁棒性由其性能逼近Cramer-Rao界得以证明。
引用
@article{arxiv.2311.17742,
title = {Joint Communication and Sensing in OTFS-based UAV Networks},
author = {Alessandro Nordio and Carla Fabiana Chiasserini and Emanuele Viterbo},
journal= {arXiv preprint arXiv:2311.17742},
year = {2025}
}
备注
Accepted for publication on IEEE Transactions on Vehicular Technology