IRS辅助毫米波ISAC系统的联合位置感知与信道估计
信号处理
2023-11-15 v1
摘要
本文研究了一种自感知智能反射面(IRS)辅助的毫米波(mmWave)集成感知与通信(ISAC)系统。与传统的纯无源IRS不同，自感知IRS能有效降低感知相关链路的路径损耗，因而在ISAC系统中具有优势。为在所考虑系统中联合感知目标/散射体/用户位置并估计感知与通信(SAC)信道，我们提出了一种两阶段传输方案，其中粗略和精细的感知/信道估计(CE)结果分别在第一阶段(使用基于扫描的IRS反射系数)和第二阶段(使用优化后的IRS反射系数)获得。针对每个阶段，我们开发了一种基于角度的感知turbo变分贝叶斯推断(AS-TVBI)算法，该算法结合了VBI、消息传递和期望最大化(EM)方法，用于求解所考虑的联合位置感知与CE问题。所提算法有效利用了SAC信道中固有的部分重叠结构(POS)稀疏性和二维(2D)块稀疏性以提升整体性能。基于第一阶段的估计结果，我们构建了用于优化IRS反射系数的Cramér-Rao界(CRB)最小化问题，并通过适当重构，提出了一种低复杂度的基于流形的优化算法来求解该问题。仿真结果验证了所提传输方案及相关算法的优越性。
引用
@article{arxiv.2311.08201,
title = {Joint Location Sensing and Channel Estimation for IRS-Aided mmWave ISAC Systems},
author = {Zijian Chen and Ming-Min Zhao and Min Li and Fan Xu and Qingqing Wu and Min-Jian Zhao},
journal= {arXiv preprint arXiv:2311.08201},
year = {2023}
}