Beamforming and Filter Design for Bistatic ISAC under Known and Unknown Transmit Symbols
本文针对已知和未知发射符号场景下的双基站通信感知一体化（ISAC）系统，提出了可处理的联合波束赋形与滤波器设计算法，并证明了在适度通信约束下，符号知识能显著增强多时隙相干积累性能，同时保持接近仅雷达感知能力的性能。
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在现代无线网络拥挤的格局中，每一比特的无线电频谱都是极其珍贵的资源。几十年来，工程师们一直将两项关键功能——向手机发送数据以及探测汽车或无人机等物体——视为独立的业务，每项业务都需要各自的硬件和各自的射频频谱切片。随着对更快速互联网和更精确感知需求的增长，这种分离正变得效率低下。一种被称为“通信感知一体化”的新方法试图融合这两个世界。这项技术不再使用不同的信号来进行交谈和倾听，而是使用单一的共享信号同时完成这两项任务。挑战在于如何设计这种共享信号，使其既能清晰地将信息传输到用户的设备，又能以足够的清晰度从远处物体反射回来，从而被雷达系统检测到。
这项研究背后的研究人员专注于一种特定且实用的配置，称为双基站系统。在传统的雷达设置中，发射机和接收机位于同一位置，这产生了一个棘手的问题：发出的强大信号会淹没接收器，就像是在咆向引擎的轰鸣声旁试图听清耳语一样。为了避免这种情况，双基站系统将发射机和接收机放置在较远的位置。发射机（通常是蜂窝基站）发送出的信号具有两个用途：它为多个用户提供数据传输，同时也照亮环境中的目标。位于不同位置的接收机则捕捉那些从目标反射回来的微弱回波。这项工作的目标是确定如何塑造从基站发送的信号，以及如何处理接收端的信号，从而使通信质量和雷达检测性能在受到严格功率限制的情况下都能达到最优。
该团队通过考虑关于雷达接收器所监听信号的两种截然不同的现实场景，来解决一个复杂的设计问题。在第一种场景中，接收器拥有所传输数据符号的完整知识；它确切地知道发送了什么消息。在第二种更困难的场景中，接收器不知道符号是什么，这可能是由于隐私限制或系统之间缺乏协调。研究人员开发了数学方法，为这两种情况优化信号塑造过程和滤波过程。他们的目标是最大化雷达回波的清晰度，特别是信噪比（即信号与干扰加噪声比），这是一种衡量目标回波相对于背景噪声和其他干扰信号的显著程度的指标，同时确保每个通信用户仍能获得清晰的连接。
当符号已知时，研究人员发现了一种可以通过直接的闭式解来计算接收器最佳滤波器的途径。然后，他们使用迭代过程来优化从发射器发送的信号，在不降低通信链路质量的前提下，逐步提高雷接收机观察目标的能力。当符号未知时，问题变得显著困难，因为接收器无法简单地减去已知信号来寻找回波。在这种情况下，团队采用了分步法，在优化发射器信号和接收器滤波器之间交替进行。他们固定其中一部分，求解另一部分的最佳版本，然后切换回来，重复这个循环，直到系统进入一个稳定的、高性能的状态。
他们在由配备十六根天线的基站和接收器组成的模拟实验中，展示了根据系统观察目标的时间长短而产生的两种场景之间的明显区别。当系统仅在单一时刻进行观察时，无论接收器是否知道符号，其性能表现都非常相似。然而，当系统在较长时间内（具体是在多个时隙内）观察目标时，已知符号带来的优势变得非常显著。在这些多时隙观测中，已知符号允许接收器进行相干叠加，有效地通过堆叠信号来增强其对抗噪声的能力。而在未知符号的情况下，观测过程保持着无序状态，系统无法从长时间的观察中获得同样的收益。模拟结果显示，在四个时隙的观测下，已知符号系统的雷达性能显著优于未知符号系统，同时在通信需求适中时，两种方法都接近于纯雷达系统的性能。
最终，这项研究表明，尽管集成系统即使在没有完全掌握传输数据的情况下也能有效运行，但共享这些信息的能力解锁了强大的长时程感知能力。所提出的设计允许单个网络同时为多个用户提供服务并检测多个目标，只要通信需求不是过高的，其雷达性能就能非常接近专用雷达系统的水平。这项工作为构建未来不仅速度更快，而且能够本质上感知其物理环境的网络提供了切实可行的路线图。
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