重塑 OFDM 信号下的 ISAC 权衡：一种概率星座整形方法
信号处理
2023-12-27 v1
摘要
集成感知与通信 (ISAC) 被视为第六代网络的关键使能技术，其中采用统一波形（如正交频分复用 (OFDM) 信号）来同时促进感知与通信 (S&C)。然而，嵌入 OFDM 信号中的随机通信数据导致其模糊函数 (AF) 的旁瓣出现严重波动，进而导致弱目标漏检和虚假目标误检，从而损害感知性能。因此，在保持通信能力（即随机性）的同时提高感知性能仍是一项具有挑战性的任务。为解决这一问题，我们表征了 OFDM 通信信号的随机 AF，并证明 AF 方差由星座幅度的四阶矩决定。随后，我们提出了一种最优概率星座整形 (PCS) 方法，即在四阶矩、功率和概率约束下最大化可达信息率 (AIR)，其中最优输入分布可通过改进的 Blahut-Arimoto 算法数值确定。为了降低计算开销，我们进一步提出了一种启发式 PCS 方法，通过主动控制四阶矩的值，无需在优化模型中涉及通信指标，尽管 AIR 会随输入分布的变化而被动缩放。数值结果表明，两种方法均在 S&C 之间实现了可扩展的性能权衡，并验证了 PCS 赋能星座优于传统均匀星座。值得注意的是，启发式方法以低得多的计算复杂度实现了与最优方法非常接近的性能。
引用
@article{arxiv.2312.15941,
title = {Reshaping the ISAC Tradeoff Under OFDM Signaling: A Probabilistic Constellation Shaping Approach},
author = {Zhen Du and Fan Liu and Yifeng Xiong and Tony Xiao Han and Yonina C. Eldar and Shi Jin},
journal= {arXiv preprint arXiv:2312.15941},
year = {2023}
}