通信感知一体化混合波束赋形技术.pdf
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1、2023年第49卷第4期无线电通信技术689 doi:10.3969/j.issn.1003-3114.2023.04.013引用格式:朱承浩.通信感知一体化混合波束赋形技术J.无线电通信技术,2023,49(4):689-695.ZHU Chenghao.Hybrid Beamforming for Integrated Sensing and Communication J.Radio Communications Technology,2023,49(4):689-695.通信感知一体化混合波束赋形技术朱承浩(东南大学 吴健雄学院,江苏 南京 210096)摘 要:为解决无线通信与感知的
2、性能日益强大而带来的频谱资源紧缺的问题,通信感知一体化(Integrated Sens-ing and Communication,ISAC)技术逐渐开始受到重视。在目前最有发展潜力的毫米波(millimeter Wave,mmWave)多输入输出(Multiple Input Multiple Output,MIMO)混合波束赋形系统基础上,提出了一种通信感知一体化的波束赋形算法。使用均方误差(Mean Square Error,MSE)衡量该系统的通信和雷达的性能,通过引入权重因子将通信与雷达的性能指标综合考虑,得到通感一体化波束赋形系统的最优解。针对求解过程中的非凸优化问题,提出了基于坐
3、标迭代的交替优化算法对问题进行求解。针对不同权重因子,对通信的频谱效率和雷达的波束方向图进行了仿真,仿真结果验证了所提方案可以实现通信感知一体化系统下通信与感知性能的折中。关键词:通感一体化;毫米波;多输入输出;混合波束赋形;坐标迭代优化法中图分类号:TN929.5 文献标志码:A 开放科学(资源服务)标识码(OSID):文章编号:1003-3114(2023)04-0689-07Hybrid Beamforming for Integrated Sensing and CommunicationZHU Chenghao(Chien-Shiung Wu College,Southeast Un
4、iversity,Nanjing 210096,China)Abstract:In order to solve the shortage of spectrum resources caused by the increasingly powerful performance of wireless commu-nication and sensing,the technology of Integrated Sensing and Communication(ISAC)has gradually begun to receive attention.On the basis of hybr
5、id beamforming system for the millimeter Wave(mmWave)Multiple Input Multiple Output(MIMO)technology which has the most development potential at present,a beamforming algorithm of ISAC in this system is proposed.The Mean Square Error(MSE)is used to measure the performance of communication and radar i
6、n this system,and the weight factor is introduced to comprehensively consider the performance of communication and radar,to achieve the optimal solution of the beamforming system for integrated sensing and communication.To overcome the non-convex optimization problem in the process of solving,an alt
7、ernative optimization algorithm based on coordinate iterative method is proposed.The spectrum efficiency of communication and the beam pattern of radar with different weight factors are simulated.Through the simulation results,it is verified that the scheme can achieve the compromise between commu-n
8、ication and sensing performance in the integrated sensing and communication system.Keywords:ISAC;mmWave;MIMO;hybrid beamforming;coordinate iterative optimization收稿日期:2023-03-250 引言车联网、人机交互等应用场景对无线通信和雷达感知均提出了很高的要求1。随着无线通信技术和雷达感知技术的不断发展,通信与雷达感知这两个原本较为独立的领域展现出越来越多的联系和共同性。未来移动通信关键技术之一通信感知一体化(Integrated
9、Sensing and Communication,ISAC)技术,即将无线通信和雷达感知在同一系统中进行联合设计与优化,从而提升资源利用率,降低硬件成本,实现高性能通信和高精度感知2。通信感知一体化在实现通信传输的同时,还能通过分析无线点690 Radio Communications TechnologyVol.49 No.4 2023的反射、散射等特性,对目标信息进行定位和识别3。通信与感知的融合可以让二者实现技术共享,在满足高性能通信的同时满足复杂多样的感知需求4。该技术具有超越传统移动通信网络连接的潜力,可以开辟民用无人机、智慧交通等全新业务,因此受到了学界的广泛关注5。波束赋形技术
10、是通信感知一体化的关键技术之一。文献6提出了通信感知一体化的波束赋形方案,在通信目标信噪比的约束下以目标估计误差为优化目标。文献7在相同的约束条件下使发射矩阵接近理想的雷达方向图来提高雷达感知的性能。为了解决射频资源紧缺的问题,5G 将毫米波(millimeter Wave,mmWave)频段写入标准,用于提升传输速率。毫米波通信一般使用大规模多输入多输出(Multiple Input Multiple Output,MIMO)技术来增大信号强度8。随着天线阵列规模的增加,传统的全数字结构成本已经难以承担,因此毫米波通信使用将数字与模拟波束赋形结合起来的混合波束赋形技术。基于毫米波频段的通感一
11、体化波束赋形技术也得到了广泛的关注。文献9提出了通信感知一体化系统的混合波束赋形方案,在满足雷达方向图的条件下,使混合波束赋形矩阵接近理想通信矩阵。该方案具有较低的复杂度,且雷达性能较高。但是在此方案下通信性能受到抑制,无法实现通信和感知性能的权衡。文献10采用正交匹配追踪算法得到最优波束赋形矩阵,该算法迭代速度较快,然而在大数据量情况下复杂度较高,且迭代过程中会产生累积误差并影响最终结果。现有的研究大多将优化算法的目标设计为使混合波束赋形矩阵逼近全数字波束赋形矩阵,并且通常会在约束通信或感知一者的前提下优化另一者的性能。这样做的缺点在于性能上会有所损失,最终求出的结果也不会是最优的。因此,针
12、对毫米波MIMO 下通感一体化的性能要求,本文提出了基于最小均方误差(Mean Square Error,MSE)准则设计的混合波束赋形算法。通过在均方误差指标中引入因子使得优化算法与信道噪声能量相关联,使设计更加准确,同时简化了求解过程。通过引入辅助酉矩阵使理想雷达发射矩阵与一体化下的雷达发射矩阵维度相同,可以直接进行均方误差的计算。优化的目标函数含有多个待优化变量,难以直接求解,因此本文提出了交替迭代优化算法。在假设其他优化目标为最优解的情况下单独优化一个目标,通过不断交替循环实现系统的最优解。在求解模拟波束赋形矩阵时,相移器阵列受恒模约束的影响,该问题是非凸优化问题。针对该问题,本文提出
13、了坐标迭代优化法来求出该优化问题的最优解。仿真结果表明该算法较好地兼顾了通信与感知的性能,实现了二者的融合。1 毫米波通信感知一体化系统理论基础1.1 毫米波大规模 MIMO 技术5G 及今后技术的发展离不开通信速率的不断提高。由奈奎斯特第一准则可知,通信速率与信号的带宽成正比。4G 技术所使用的频段较低,缺乏足够的频带资源继续拓展带宽。因此,为了继续提高通信速率,需要利用更高频段的毫米波段。相比于中低频段,毫米波段拥有数十倍以上的广阔频段,可以解决带宽资源的紧张问题11,在毫米波段下的通信与感知性能也能得到极大的提高12。然而,毫米波也有着不容忽视的缺点,根据弗里斯传输公式13,接收功率与波
14、长成正比,毫米波更短的波长意味着更大的传输损耗。为了弥补这种损耗,在应用中多采用大规模 MIMO 技术对其进行补偿。以一维均匀排布的天线阵列为例,其天线间隔应大于半波长。毫米波的波长极短,因此天线间隔在毫米波段下极小,可以实现大规模 MIMO 传输。1.2 混合波束赋形系统在传统的全数字波束赋形系统下,每根天线都必须配备一条可以任意改变信号幅度和相位的射频链路。然而在大规模 MIMO 系统中,天线的数量激增,已无法负担为每根天线加装射频链路的巨大成本14。因此,有研究者提出了使用混合波束赋形技术。从图 1 可以看出,混合波束赋形系统的特点在于使用数个相移器构成模拟波束赋形矩阵15,减少了数字波
15、束赋形矩阵中射频链路的数量,在很大程度上降低了建设成本。其中,传输信号维度为 Ns,使用了 NRF条射频链路,发送天线数量为 Nt,满足关系 NsNRFNt。2023年第49卷第4期无线电通信技术691 图 1 毫米波 MIMO 系统混合波束赋形方案Fig.1 Hybrid beamforming scheme for mmWave MIMO system1.3 通信感知一体化波束赋形技术在通信感知一体化系统中,同一种波形被同时运用于通信传输和雷达感知,这二者的功能都能通过 MIMO 混合波束赋形系统实现。因此,在求解相应的波束赋形矩阵时,可以做到同时优化通信和感知的性能,这实现了通信与感知性
16、能的兼顾与折中,与一体化的思想一致。2 基于最小 MSE 准则的一体化波束赋形设计2.1 通信模型在混合波束赋形系统中,用户接收到的信号yCNs1可以表示为:y=WHHFRFFBBs+WHn,(1)式中:sCNs1为发送的数据信号向量,满足关系E(ssH)=INs,FBBCNRFNs为数字波束赋形矩阵,FRFCNtNRF为模拟波束赋形矩阵,该矩阵仅提供相位变化,因此所有元素的模为 1。HCNrNt为信道矩阵,Nr为接收端的天线数量,WCNrNs为接收端的全数字波束赋形矩阵,nCNr1为信道噪声矢量,服从均值为 0、方差为 2的复高斯分布。对于均匀线阵,其阵列响应矢量为:a()=1N1,ejkd
17、sin(),ej2kdsin(),ej(N-1)kdsin()T,(2)式中:k=2,d 为阵元间隔,通常取 d=/2,N 为天线数,为到达角或离开角。在毫米波频段下,信道矩阵为 Saleh-Valenzuela模型16,可以表示为:H=NtNrLLl=1lar(r,l)aHt(t,l),(3)式中:L 为多径数,l为第 l 条传输路径的信道增益,服从标准复高斯分布,r,l为第 l 条传输路径的到达角,t,l为第 l 条传输路径的离开角。2.2 感知模型MIMO 的雷达发射波束方向图为17:P()=aHt()Rsat(),(4)式中:RsCNtNt为发射信号的协方差矩阵,可以表示为:Rs=E(
18、FRFFBBssHFHBBFHRF)=FRFFBBE(ssH)FHBBFHRF=FRFFBBFHBBFHRF。(5)假设雷达感知的目标数量为 K,相对于基站的离开角为t,1,t,2,t,K。由式(3)可知,信道矩阵表示为 L 个不同离开角和到达角的散射路径的求和。信道的前 K 个散射路径即为雷达感知 K 个目标的路径。因此信道前 K 个路径的离开角应为雷达感知的离开角,即为t,1,t,2,t,K,剩下的L-K 个离开角和 L 个到达角均服从-/2,/2的均匀分布。2.3 通信感知一体化的最小 MSE 模型在一体化系统的设计过程中,衡量通信系统性能的主要标准为误比特率(Bit Error Rat
19、io,BER)等。在传统波束赋形设计中,通常通过降低 MSE 来达到降低误比特率的目的。本文将这一指标运用到一体化混合波束赋形的应用范围内,目的也是通过降低通信和雷达感知的均方误差来优化通信和感知的各项性能。通信性能的 MSE 定义为接收信号与原始信号的均方误差:MSEc=E(-1y-s2F)=E(-1(WHHFRFFBBs+WHn)-s2F)=tr(-2WHHFRFFBBFHBBFHRFHHW-1WHHFRFFBB-1FHBBFHRFHHW+2-2WHW+INs)(6)式中:引入的 因子可以将之后在功率约束下的优化求解问题大大简化,变成以 为优化目标的子问题。由雷达感知的波束图公式可知,雷达
20、的波束设计等价于设计雷达的协方差矩阵。理想的全数字雷达发射矩阵 FradCNtK为:692 Radio Communications TechnologyVol.49 No.4 2023Frad=at(t,1),at(t,2),at(t,K)。(7)然而,混合波束赋形系统中的雷达发射矩阵为FRFFBBCNtNs,与理想的发射矩阵维度不一致,因此二者不能直接进行 MSE 的计算。为使二者维度一致,可以引入一个辅助酉矩阵 FuCKNs,其满足关系 FuFHu=IK,这样,理想雷达的发射矩阵可以表示为 Fr=FradFuCNtNs。可以看到,引入辅助酉矩阵后,理想雷达的发射矩阵与混合波束赋形中的发射
21、矩阵维度一致,并且原来理想雷达的方向没有改变,维持了原始的性能。辅助酉矩阵可以通过以下的优化问题解出:minFuFc-FradFu2Fs.t.FuFHu=IK,(8)式中:Fc为理想的通信全数字波束赋形矩阵。对信道矩阵进行奇异值分解:H=U VH。(9)取 V 的前 Ns列即为通信全数字波束赋形矩阵Fc。该优化问题表明构造辅助酉矩阵应尽可能减小全数字波束赋形下通信与雷达感知的差异,提高一体化的性能。该问题类似于正交普鲁克问题,可以求得 Fu的闭式解为18:Fu=U1CVH1,(10)式中:U1和 V1来自于 FHradFc的奇异值分解 FHradFc=U11VH1,C=IK,OK(Ns-K)。
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