This paper considers a hybrid reconfigurable intelligent surface (RIS) assisted integrated sensing and communication (ISAC) system, where each RIS element can flexibly switch between the active and passive modes. Subject to the signal-to-interference-plus-noise ratio (SINR) constraint for each communication user (CU) and the transmit power constraints for both the base station (BS) and the active RIS elements, with the objective of maximizing the minimum beampattern gain among multiple targets, we jointly optimize the BS transmit beamforming for ISAC and the mode selection of each RIS reflecting element, as well as the RIS reflection coefficient matrix. Such formulated joint hybrid-RIS assisted ISAC design problem is a mixed-integer nonlinear program, which is decomposed into two low-dimensional subproblems being solved in an alternating manner. Specifically, by using the semidefinite relaxation (SDR) technique along with the rank-one beamforming construction process, we efficiently obtain the optimal ISAC transmit beamforming design at the BS. Via the SDR and successive convex approximation (SCA) techniques, we jointly determine the active/passive mode selection and reflection coefficient for each RIS element. Numerical results demonstrate that the proposed design solution is significantly superior to the existing baseline solutions.


翻译:本文研究一种混合可重构智能表面辅助的集成感知与通信系统,其中每个RIS单元可在有源与无源模式间灵活切换。在满足每个通信用户的信干噪比约束、以及基站与有源RIS单元的发射功率约束条件下,以最大化多个目标间的最小波束方向图增益为目标,我们联合优化了用于ISAC的基站发射波束成形、每个RIS反射单元的模式选择以及RIS反射系数矩阵。该联合混合RIS辅助的ISAC设计问题是一个混合整数非线性规划问题,可分解为两个低维子问题并通过交替方式求解。具体而言,通过采用半定松弛技术结合秩一波束成形构造过程,我们高效地获得了基站处最优的ISAC发射波束成形设计。借助半定松弛与逐次凸逼近技术,我们联合确定了每个RIS单元的有源/无源模式选择及其反射系数。数值结果表明,所提出的设计方案显著优于现有的基线方案。

0
下载
关闭预览

相关内容

Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
82+阅读 · 2020年7月26日
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2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
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+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
46+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
2+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
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
Cold-start Sequential Recommendation via Meta Learner
Arxiv
15+阅读 · 2020年12月10日
Interpretable CNNs for Object Classification
Arxiv
20+阅读 · 2020年3月12日
VIP会员
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2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
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
相关基金
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+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
46+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
2+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
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员