基于NOMA的ISAC系统中感知目标分组技术研究

杨思豪; 王涛; 吕洁; 仝昊楠; 何欣欣; 尹长川

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基于NOMA的ISAC系统中感知目标分组技术研究

首发时间：2024-12-13

杨思豪 ¹
杨思豪（1997-），男，硕士研究生，主要研究方向为通信感知一体化，Email: huasyang@bupt.edu.cn。
王涛 ¹ 吕洁 ² 仝昊楠 ¹ 何欣欣 ¹ 尹长川 ¹
尹长川，教授，主要研究方向为无线通信系统与网络，Email: ccyin@bupt.edu.cn。

1、北京邮电大学信息与通信工程学院，北京100876
2、中国移动通信集团陕西有限公司，西安710077

摘要：\justifying 本文研究基于非正交多址接入（Non-Orthogonal Multiple Access,NOMA）技术的通信与感知一体化（Integrated Sensing and Communication,ISAC）系统,旨在解决系统中感知目标数量增加对通信与感知性能的影响以及基站波束成形设计复杂度增加的挑战。为此,本文提出了一种感知目标分组与基站波束成形联合优化的策略。首先,针对感知目标数目增加导致的性能下降问题,提出对感知目标进行分组的机制,并提出了最大化有效感知功率的问题。为了求解所提非凸的优化问题,本文首先设计了一种分组算法,以减小组内感知目标间的信道相关性。在此基础上,优化每个小组对应的基站波束成形向量,提出了一种基于连续凸逼近（Successive Convex Approximation,SCA）的优化算法,并利用半定松弛（Semidefinite Relaxation,SDR）理论获得非凸问题的局部最优解。仿真结果表明,相比于传统算法提出的联合优化策略,分组优化能够在保证通信性能的同时,提高系统的有效感知功率幅度超过20\%。

关键词：通信感知一体化 NOMA 感知目标分组凸优化

For information in English, please click here

Research on Sensing Target Grouping Technology in NOMA based Integrated Sensing and Communication

YANG Sihao ¹
杨思豪（1997-），男，硕士研究生，主要研究方向为通信感知一体化，Email: huasyang@bupt.edu.cn。
WANG Tao ¹ LV Jie ² LV Jie ¹ HE Xinxin ¹ YIN Changchuan ¹
尹长川，教授，主要研究方向为无线通信系统与网络，Email: ccyin@bupt.edu.cn。

1、School of Information and Communication Engineering, Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing 100876, China
2、China Mobile Group Shaanxi Co., Ltd., Xi’an 710077, China

Abstract：\justifying This study focuses on Integrated Sensing and Communication (ISAC) systems based on Non-Orthogonal Multiple Access (NOMA) technology, aiming to address the negative impact of the increasing number of sensing users on communication and sensing performance, as well as the challenges in base station beamforming design. To this end, this paper proposes a joint optimization strategy for sensing user grouping and base station beamforming. Firstly, in response to the performance degradation caused by the increasing number of sensing users, this paper proposes the idea of grouping sensing targets and presents a grouping algorithm aimed at reducing the channel correlation between sensing targets within each group. Building on this, to optimize the base station beamforming parameters corresponding to each group, this paper develops an optimization algorithm based on Successive Convex Approximation (SCA) and utilizes Semidefinite Relaxation (SDR) technology to obtain feasible solutions. Simulation results demonstrate that the proposed joint optimization strategy can significantly enhance the system's sensing performance by over 20\% than the existed algorithm while ensuring communication performance, thereby validating the application potential of this strategy in NOMA-based ISAC systems.

Keywords： ISAC NOMA Sensing Target Grouping Successive Convex Approximation

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杨思豪，王涛，吕洁，等. 基于NOMA的ISAC系统中感知目标分组技术研究[EB/OL]. 北京：中国科技论文在线 [2024-12-13]. https://www.paper.edu.cn/releasepaper/content/202412-12.

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论文编号	202412-12
论文题目	基于NOMA的ISAC系统中感知目标分组技术研究
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