Integrated sensing and communications (ISAC) has been extensively studied from the perspective of communication-sensing performance tradeoffs. In MIMO communication systems, the diversity-multiplexing tradeoff (DMT) fundamentally characterizes the tradeoff between communication reliability and multiplexing gain, and DMT-optimal space-time codes achieve this optimal tradeoff without instantaneous channel state information at the transmitter (CSIT), making them particularly attractive for ISAC scenarios where accurate CSIT is difficult to acquire or maintain. In this work, we propose an analytical framework for characterizing the sensing behavior and communication-sensing gain tradeoff of DMT-optimal space-time codes in ISAC systems. Under a single-target detection model, we propose the sensing diversity order as the high-SNR sensing reliability metric. We further show that a class of DMT-optimal space-time codes, exemplified by Perfect codes, eliminates sensing blind spots for all nonzero codewords, thereby achieving joint DMT-sensing-diversity (DMTS) optimality. Furthermore, using the Perfect code as a representative DMT-optimal construction, we show that its isotropic average transmit covariance limits the achievable sensing gain when the target angular region is narrow. We therefore develop a full-rank spatial precoding framework and a low-complexity surrogate precoder that preserve joint DMTS optimality while shaping the transmit beampattern. Simulation results show that, for a target angular region of $θ\in[-π/10,π/10]$, the proposed design achieves approximately 3 dB sensing-gain improvement over the unprecoded Perfect code.


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
【CPS】社会物理信息系统(CPSS)及其典型应用
产业智能官
16+阅读 · 2018年9月18日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
论文浅尝 | Improved Neural Relation Detection for KBQA
开放知识图谱
13+阅读 · 2018年1月21日
读书报告 | CN-DBpedia: A Chinese Knowledge Extraction System
科技创新与创业
19+阅读 · 2018年1月4日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
20+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
VIP会员
最新内容
人工智能在军事教育中的应用:若干视角与经验
“星链”减速与不断适应的乌克兰
专知会员服务
2+阅读 · 11月6日
美国中期选举之后:帕兰提尔面临不确定性?
专知会员服务
3+阅读 · 11月6日
《面向国防领域的大语言模型基准测试与适配》
专知会员服务
17+阅读 · 10月28日
世界模型入门:从序贯决策到通用智能体
专知会员服务
19+阅读 · 10月24日
相关VIP内容
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
20+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员