The technical trends for the next-generation wireless network significantly extend the near-field region, necessitating a reevaluation for the performance of integrated sensing and communications (ISAC) to account for the effects introduced by the near field. In this paper, a near-field ISAC framework is proposed with a more accurate channel model than the three conventional models (TCMs): uniform plane wave, uniform spherical wave, and non-uniform spherical wave, in which the effective aperture of the antenna is considered. Based on the proposed model, sensing and communication (S&C) performance in both downlink and uplink scenarios are analyzed. For the downlink case, three distinct designs are studied: the communications-centric (C-C) design, the sensing-centric (S-C) design, and the Pareto optimal design. Regarding the uplink case, the C-C design, the S-C design and the time-sharing strategy are considered. Within each design, sensing rates (SRs) and communication rates (CRs) are derived. To gain further insights, high signal-to-noise ratio slopes and rate scaling laws concerning the number of antennas are also examined. Finally, the attainable SR-CR regions of the near-field ISAC are characterized. Numerical results reveal that 1) as the number of antennas grows, the SRs and CRs of the proposed model converges to constants, while those of the TCMs increase unboundedly; 2) ISAC achieves a more extensive rate region than the conventional frequency-division S&C in both downlink and uplink cases.


翻译:下一代无线网络的技术趋势显著扩展了近场区域,这要求重新评估集成感知与通信(ISAC)的性能,以考虑近场引入的影响。本文提出了一种近场ISAC框架,其信道模型比三种传统模型(TCMs):均匀平面波、均匀球面波和非均匀球面波更为精确,在该模型中考虑了天线的有效孔径。基于所提出的模型,分析了下行链路和上行链路场景中的感知与通信(S&C)性能。对于下行链路情况,研究了三种不同设计:以通信为中心(C-C)设计、以感知为中心(S-C)设计以及帕累托最优设计。对于上行链路情况,考虑了C-C设计、S-C设计以及时分策略。在每种设计中,推导了感知速率(SRs)和通信速率(CRs)。为获得更深入的见解,还研究了高信噪比斜率以及关于天线数量的速率缩放定律。最后,刻画了近场ISAC的可达SR-CR区域。数值结果表明:1)随着天线数量增加,所提模型的SRs和CRs收敛于常数,而TCMs的对应值无限增长;2)在下行链路和上行链路情况下,ISAC均实现了比传统频分S&C更广泛的速率区域。

0
下载
关闭预览

相关内容

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
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9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
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12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
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25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
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
4+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
47+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
3+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
2+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
13+阅读 · 2021年5月25日
Learning in the Frequency Domain
Arxiv
11+阅读 · 2020年3月12日
VIP会员
最新内容
ICML 2026 | SARDI:扩散语言模型的自增强检索
专知会员服务
3+阅读 · 6月6日
《国防领域安全采用大语言模型的战略蓝图》
专知会员服务
5+阅读 · 6月6日
ICML 2026 | 演化选择的因果建模
专知会员服务
6+阅读 · 6月5日
综述|学习式3D表征最新进展与趋势
专知会员服务
6+阅读 · 6月5日
人工智能重塑威慑:算法优势的兴起
专知会员服务
7+阅读 · 6月5日
AgentOps综述:智能体系统运维框架
专知会员服务
17+阅读 · 6月4日
《美陆军最新条令:兵力防护》
专知会员服务
14+阅读 · 6月4日
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
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12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
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25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
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
4+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
47+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
3+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
2+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员