极大规模 MIMO 无线电感知的信噪比缩放定律
信号处理
2021-06-11 v1
摘要
移动通信网络原本主要设计用于支持泛在无线通信，但预计在不久的将来也将具备无线电感知能力。大多数先前的雷达感知研究聚焦于远距离目标，通常依赖远场假设与均匀平面波（UPW）模型。然而，随着天线尺寸不断增大，以及对近处目标感知需求的增长，远场假设可能不再成立。本文研究采用极大规模（XL）天线阵列的雷达感知，建立了一种通用模型，该模型同时考虑球面波前与阵列单元间的幅度变化。此外，针对 XL-MIMO 雷达与 XL-相控阵雷达两种模式，推导了感知信噪比（SNR）的新闭式表达式。我们的结果表明，与传统 UPW 模型（其中 MIMO 雷达 SNR 随 N 线性且无界增长，相控阵雷达 SNR 随 MN 线性且无界增长，M 和 N 分别为发射与接收天线数）不同，我们得到了更实际的 SNR 缩放定律。对于采用最优功率分配的 XL-相控阵雷达，SNR 随 M 和 N 增长但收益递减，由称为发射与接收角跨度的新参数所支配。另一方面，对于 XL-MIMO 雷达，虽然 N 方向遵循与 XL-相控阵雷达相同的 SNR 缩放规律，但 SNR 随 M 先增后减。
引用
@article{arxiv.2106.05651,
title = {SNR Scaling Laws for Radio Sensing with Extremely Large-Scale MIMO},
author = {Huizhi Wang and Yong Zeng},
journal= {arXiv preprint arXiv:2106.05651},
year = {2021}
}