Beamforming and Filter Design for Bistatic ISAC under Known and Unknown Transmit Symbols

In het drukke landschap van moderne draadloze netwerken is elke bit aan radiospectrum een kostbare hulpbron. Decennialang hebben ingenieurs twee cruciale functies — het verzenden van gegevens naar telefoons en het detecteren van objecten zoals auto's of drones — behandeld als afzonderlijke operaties, die elk hun eigen hardware en hun eigen deel van het radiofrequentie-spectrum vereisen. Deze scheiding wordt inefficiënt naarmate de vraag naar zowel sneller internet als nauwkeurigere detectie groeit. Een nieuwe benadering, bekend als geïntegreerde sensing en communicatie, streeft ernaar deze twee werelden te versmelten. In plaats van verschillende signalen te gebruiken om te praten en te luisteren, gebruikt deze technologie één enkel, gedeeld signaal om beide taken simultaan uit te voeren. De uitdaging ligt in het ontwerpen van dit gedeelde signaal, zodat het informatie duidelijk overdraagt naar het apparaat van een gebruiker, terwijl het ook met voldoende helderheid van verre objecten afketst om door een radarsysteem te worden gedetecteerd.

De onderzoekers achter deze studie richtten zich op een specifieke en praktische opstelling genaamd een bistatisch systeem. In een traditionele radaropstelling bevinden de zender en de ontvanger zich op dezelfde locatie, wat een moeilijk probleem creëert: het krachtige signaal dat wordt uitgezonden, kan de ontvanger overstemmen, vergelijkbaar met het proberen te horen van een fluistering terwijl je naast een brullende straalmotor staat. Om dit te vermijden, plaatst een bistatisch systeem de zender en de ontvanger ver uit elkaar. De zender, meestal een cellulaire basisstation, zendt een signaal uit dat twee doelen dient: het levert gegevens aan meerdere gebruikers en het verlicht doelwitten in de omgeving. De ontvanger, die op een andere locatie is geplaatst, vangt de zwakke echo's op die van die doelwitten terugkaatsen. Het doel van dit werk was om te bepalen hoe het signaal dat vanuit het basisstation wordt verzonden kan worden gevormd en hoe het signaal bij de ontvanger kan worden verwerkt, zodat zowel de communicatiekwaliteit als de radarprestaties zo goed mogelijk zijn, zelfs wanneer het systeem onder strikte vermogenslimieten werkt.

Het team pakte een complex ontwerpprobleem aan door twee zeer verschillende realistische scenario's te overwegen met betrekking tot wat de radarontvanger weet over het signaal waar het naar luistert. In het eerste scenario heeft de ontvanger volledige kennis van de verzonden datasymbolen; het weet precies welke boodschap is verzonden. In het tweede, moeilijkere scenario, heeft de ontvanger geen idee wat de symbolen zijn, bijvoorbeeld door privacybeperkingen of een gebrek aan coördinatie tussen de systemen. De onderzoekers ontwikkelden wiskundige methoden om de signaalvorming en het filterproces voor beide gevallen te optimaliseren. Hun doel was om de helderheid van de radar-echo's te maximaliseren, specifiek de signaal-ruisverhouding (signal-to-interference-plus-noise ratio), wat een maat is voor hoe onderscheidend de echo van een doelwit is ten opzichte van de achtergrondruis en andere storende signalen, terwijl ervoor wordt gezorgd dat elke communicatiegebruiker nog steeds een heldere verbinding ontvangt.

Wanneer de symbolen bekend zijn, vonden de onderzoekers een manier om de beste filter voor de ontvanger te berekenen via een directe, gesloten oplossing. Ze gebruikten vervolgens een iteratief proces om het signaal dat door de zender wordt verzonden te verfijnen, waarbij ze geleidelijk het vermogen van de radar om doelwitten te zien verbeterden zonder de kwaliteit van de communicatieverbindingen te laten dalen. Wanneer de symbolen onbekend zijn, wordt het probleem aanzienlijk moeilijker omdat de ontvanger het bekende signaal niet simpelweg kan aftrekken om de echo te vinden. In dit geval hanteerde het team een stapsgewijze aanpak, waarbij zij afwisselend de signalvorming van de zender en het filter van de ontvanger optimaliseerden. Ze fixeerden één onderdeel, losten de beste versie van het andere op, en wisselden dan weer om, waarbij ze de cyclus herhaalden totdat het systeem tot een stabiele, hoogwaardige staat kwam.

De resultaten van hun simulaties, uitgevoerd met een basisstation en een ontvanger die elk zijn uitgerust met zestien antennes, toonden een duidelijk onderscheid tussen de twee scenario's afhankelijk van hoeveel tijd het systeem had om de doelwitten te observeren. Wanneer het systeem slechts naar een enkel moment in de tijd keek, was de prestatie verrassend vergelijkbaar of de ontvanger de symbolen nu kende of niet. Echter, het voordeel van het kennen van de symbolen werd spectaculair wanneer het systeem de doelwitten over een langere periode observeerde, specifiek over meerdere tijdsintervallen. Bij deze observaties over meerdere tijdsintervallen kon de kennis van de symbolen de ontvanger in staat stellen de echo's coherent te combineren, waardoor het signaal effectief wordt opgestapeld om het veel sterker te maken tegen de ruis. Zonder deze kennis bleven de observaties ongestructureerd, en kon het systeem niet dezelfde voordelen behalen van het langer observeren. De simulaties toonden aan dat bij vier tijdsintervallen van observatie, het systeem met bekende symbolen een aanzienlijk betere radarprestatie behaalde dan het systeem met onbekende symbolen, terwijl beide benaderingen dicht bij de prestaties van een radar-only systeem bleven wanneer de communicatievereisten gematigd waren.

Uiteindelijk demonstreert de studie dat hoewel geïntegreerde systemen zelfs zonder volledige kennis van de verzonden gegevens effectief kunnen functioneren, het vermogen om die informatie te delen een krachtige capaciteit ontsluit voor sensing over langere duur. De voorgestelde ontwerpen maken het mogelijk dat een enkel netwerk meerdere gebruikers bedient en tegelijkertijd meerdere doelwitten detecteert, waarbij de radarprestaties opmerkelijk dicht bij wat een toegewezen radarsysteem zou kunnen bereiken blijven, mits de communicatiebehoeften niet excessief veeleisend zijn. Dit werk biedt een praktisch stappenplan voor de bouw van toekomstige netwerken die niet alleen sneller zijn, maar ook inherent bewust zijn van hun fysieke omgeving.