Estimating Target Doppler in Unsynchronized Multistatic ISAC Deployments with Mobile Nodes

Sintesi Tecnica: Stima del Doppler del Bersaglio in Deployments ISAC Multistatici Non Sincronizzati con Nodi Mobili

Enunciato del Problema
La Sensing e Comunicazione Integrata (ISAC) è una pietra angolare delle future reti 6G, tuttavia la caratterizzazione accurata dei bersagli in scenari reali incontra ostacoli significativi. Sebbene i sistemi radar monostatici siano ben compresi, i deploy ISAC pratici spesso si basano su configurazioni bistatiche o multistatiche che coinvolgono Trasmettitori (TX) e Ricevitori (RX) fisicamente separati. Questi scenari diventano particolarmente impegnativi quando i nodi sono mobili e non sincronizzati.

In tali ambienti, la stima dello spostamento Doppler del bersaglio è distorta da due fattori principali:

1. Asincronia degli Orologi: La mancanza di sincronizzazione tra il TX e i multipli RX introduce Offset Temporali (TO), Offset di Frequenza di Portante (CFO) e Offset di Fase (PO). Questi agiscono come termini di disturbo che oscurano lo spostamento di frequenza indotto dal bersaglio.
2. Mobilità dei Nodi: Quando il TX (ad esempio, un dispositivo utente mobile) si muove, introduce un componente Doppler aggiuntivo e dinamico che si combina in modo non banale con lo spostamento Doppler proprio del bersaglio.

La letteratura esistente ha affrontato questi problemi prevalentemente separatamente (ad esempio, dispositivi statici con asincronia o radar monostatici mobili) o ha fatto affidamento sulla presenza di percorsi in Linea di Vista (LoS) insieme a riflettori statici esterni per risolvere le ambiguità. Questo articolo colma il vuoto nella stima del Doppler del bersaglio in una configurazione multistatica mobile e asincrona senza sfruttare alcun riflettore esterno.

Metodologia
Il metodo proposto mira a uno scenario con un TX mobile e multipli RX statici (ad esempio, settori di un gNB 5G o componenti Cloud RAN). Si assume che gli RX siano sincronizzati in fase a banda base ma possiedano front-end RF indipendenti, risultando in CFO e PO unici per ciascun ricevitore. L'algoritmo opera in quattro fasi distinte:

1. Rimozione degli Offset (CFO e PO):
   Il metodo sfrutta l'invarianza di CFO e PO su tutti i componenti multipath ricevuti da un singolo RX. Sottraendo la fase del percorso LoS diretto (da TX a RX) dalla fase del percorso del bersaglio (da TX a Bersaglio a RX) in ciascun RX, i termini di offset comuni ($\Psi^o_n$) vengono eliminati. Ciò lascia una differenza di fase dipendente solo dalla geometria del percorso e dagli spostamenti Doppler.

2. Eliminazione del Termine di Fase Statico:
   La differenza di fase rimanente contiene ancora termini statici relativi alla lunghezza del percorso ($\Delta \angle A_n$). Calcolando la differenza nel dominio del tempo tra istanti temporali consecutivi (derivazione temporale della fase), questi termini di fase statici legati all'ampiezza vengono rimossi, isolando i componenti Doppler dinamici.

3. Semplificazione Geometrica:
   Il sistema di equazioni risultante mette in relazione le differenze di fase misurate con le velocità del TX e del bersaglio, nonché vari angoli geometrici (angolo bistatico, vettori di velocità rispetto alla linea di vista). Inizialmente, questo sistema è sottodeterminato. Gli autori riducono il numero di incognite sfruttando le posizioni note dei Ricevitori e le misurazioni dell'Angolo di Arrivo (AoA):

   • Le posizioni note degli RX e gli AoA permettono la triangolazione delle posizioni del TX e del bersaglio.
   • Queste posizioni stimate permettono il calcolo degli angoli bistatici ($\beta_n$).
   • Vengono stabilite relazioni geometriche ricorsive tra gli angoli degli RX adiacenti ($\zeta_{n+1}$ e $\gamma_{n+1}$), riducendo le incognite angolari indipendenti.
   • Vincolo Chiave: Attraverso queste semplificazioni, il sistema diventa risolvibile solo se sono disponibili almeno quattro RX ($N_{rx} \ge 4$).

4. Ottimizzazione Non Lineare:
   Il sistema ridotto, contenente quattro incognite (modulo della velocità del TX, modulo della velocità del bersaglio e due angoli iniziali), viene risolto come un problema di Minimi Quadrati (LS) non lineare utilizzando l'algoritmo di Levenberg–Marquardt. Una media mobile viene applicata alle soluzioni per migliorare la qualità della stima.

Contributi Chiave
Il documento rivendica tre contributi principali:

1. Primo Metodo per il Doppler Multistatico Mobile/Asincrono: Presenta la prima tecnica per stimare il Doppler del bersaglio in uno scenario ISAC multistatico in cui sia il TX che il bersaglio sono in movimento e i nodi non sono sincronizzati, senza richiedere riflettori esterni.
2. Modellazione Hardware Realistica: L'approccio tiene esplicitamente conto del caso impegnativo ma realistico in cui ogni RX esibisce CFO e PO distinti a causa di front-end RF separati, una condizione spesso ignorata nei modelli teorici ma critica per l'accuratezza del sensing.
3. Validazione tramite Simulazione: La soluzione è valutata attraverso simulazioni numeriche in vari scenari, dimostrandone la validità per la stima degli spostamenti Doppler in deploy multistatici realistici.

Risultati delle Simulazioni
Gli autori hanno valutato il metodo utilizzando i Segnali di Riferimento per la Demodulazione (DM-RS) del Canale Condiviso di Uplink Fisico (PUSCH) 5G NR a 28 GHz. Le scoperte chiave includono:

• Sensibilità al Rumore AoA: Il metodo è robusto a piccoli rumori AoA (Deviazione Standard $\le 3^\circ$), producendo un Errore Assoluto Medio (MAE) $\le 100$ Hz. Le prestazioni degradano significativamente con errori AoA più grandi ($10^\circ$–$20^\circ$).
• Distanzamento dei Ricevitori: Una maggiore diversità spaziale (maggiore distanza inter-RX) migliora le prestazioni. Quando gli RX sono troppo vicini, le similarità dei percorsi rendono più difficile risolvere le dinamiche della scena.
• Limitazioni di Portata: Con un deploy RX localizzato (simile a un singolo settore gNB), il metodo funziona bene a brevi distanze (compatibile con scenari di strade strette, ad esempio distanza TX $\le 10$ m). Le prestazioni degradano a distanze maggiori a meno che gli RX non siano distribuiti su un'area più ampia (ad esempio, lati opposti di una strada larga), il che aumenta la diversità spaziale ma anche la complessità di implementazione.
• Invarianza alla Velocità: L'accuratezza del metodo è invariante rispetto alla velocità del bersaglio, performando in modo coerente attraverso velocità di pedoni, biciclette e veicoli.

Significato e Rivendicazioni
Il documento rivendica modestamente di fornire un approccio valido per un problema precedentemente irrisolto nell'ISAC: la stima del Doppler del bersaglio in assenza di sincronizzazione e riflettori esterni in un contesto multistatico mobile. Dimostra che il problema è matematicamente risolvibile con un minimo di quattro ricevitori sfruttando invarianti geometriche e relazioni di fase.

Gli autori posizionano questo lavoro come un passo verso tessuti di sensing basati sulle radio pervasivi nel 6G, dove il sensing è incorporato direttamente nell'infrastruttura di comunicazione. Riconoscono che, sebbene l'attuale deploy localizzato funzioni bene per scenari a corto raggio, è necessario un lavoro futuro per ottimizzare il posizionamento degli RX per una copertura più ampia e per validare sperimentalmente la metodologia in condizioni reali.