基于混合场 ISAC 信号的复杂场景下预测目标到用户关联
信号处理
2025-04-16 v2
摘要
本文提出了一种新颖且鲁棒的目标到用户 (T2U) 关联框架，以支持可靠的车联网 (V2I) 网络，这些网络可能在混合场 (近场和远场) 中运行。为解决复杂车辆机动和用户关联模糊性带来的挑战，本文开发了一种交互式多模型滤波方案，组合协调转向和常速模型用于预测波束赋形。基于此，一种轻量级关联方案利用用户特定的集成感知与通信 (ISAC) 信号，同时采用概率数据关联技术以管理密集交通中的杂乱测量。数值结果表明，所提框架在跟踪精度和关联可靠性方面显著优于传统方法。
引用
@article{arxiv.2501.10676,
title = {Predictive Target-to-User Association in Complex Scenarios via Hybrid-Field ISAC Signaling},
author = {Yifeng Yuan and Miaowen Wen and Xinhu Zheng and Shuoyao Wang and Shijian Gao},
journal= {arXiv preprint arXiv:2501.10676},
year = {2025}
}