Integrated sensing and communication: beam-space approaches for detection and parameter estimation
Creators: name: Khalili Dehkordi, Saeid
Publisher: name: Technische Universität Berlin
Year: 2023
Subjects: subject: 600 Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften::620 Ingenieurwissenschaften::620 Ingenieurwissenschaften und zugeordnete Tätigkeiten
subject: integrated sensing
subject: integrated communication
subject: beam-space
subject: hybrid digital-analog
subject: 6G

description: Future communication networks beyond the current 5G standard will be required to support significantly increased throughput. To achieve this, operation in the mmWave frequency band has been heavily investigated and gained momentum over the last years. Although the higher frequency bands can offer large bandwidths, the isotropic path loss poses a challenge. Beamforming techniques, typically obtained by deploying large antenna arrays, have therefore been suggested as a viable solution to combat this issue. As a consequence of directional beams, user localization becomes critical. Fortunately, accurate localization can be achieved by the high angular resolution of the antenna arrays and the high timing resolution of the large bandwidth. Under those circumstances, the notion of Integrated Sensing and Communication (ISAC) has evolved as one of the major research directions for future networks. To achieve optimal communication and sensing performance in ISAC systems, the choice of the modulation scheme plays an integral role, where particular focus has been placed on multi-carrier digital modulation schemes such as OFDM and OTFS. This choice can be instrumental in determining the robustness of the system to effects such as frequency selectivity as well as energy efficiency and achievable data rate, and most significantly the complexity required to achieve the optimal performance. This dissertation aims to provide a framework for detection and parameter estimation in the ISAC context, with a particular focus on Multi-User MIMO architectures implemented via energy and hardware-efficient Hybrid Digital-Analog (HDA) arrays. We introduce a beam-space approach for parameter estimation which is compatible with HDA architectures and codebook-based schemes. More specifically, we devise a dual-stage scheme that consists of an initial sensing-based user acquisition, followed by a communication stage where the acquired users receive communication streams and the radar receiver simultaneously performs high-resolution Maximum Likelihood (ML) parameter estimation of the users. To improve the performance of each of the two stages, we propose an active sensing strategy for the initial stage and compressed sensing frameworks for the high-resolution estimation stage. We further expand our target modeling to realistic extended-target models and propose a joint hierarchical sparsity scheme to tackle the spectral leakages resulting from basis mismatch in multi-carrier formats. Motivated by the increasing complexity of high-resolution estimation schemes, which are often ill-posed in the presence of very closely spaced scattering points in extended target models, we then provide a learning-based framework for the parameter estimation problem which provides a macroscopic solution. More specifically, we present a model that learns to predict the spatial distribution of extended targets, rather than recovery of individual scattering points. We then expand the ML parameter estimation framework to multi-static configurations. Considering that the large arrays used in the higher frequency bands lead to expanded near-field regions, we propose a two-stage ML estimation scheme to localize targets in the near or far-field with high accuracy. Here, an optimization framework is proposed to synthesize near-field beamfocusing codebooks that can maintain a relatively constant gain in an extended area of coverage in the near-field. Finally, we introduce a new modulation format for ISAC which does not require pilot signals and enables fully integrated sensing and communication functionalities. We conclude with a discussion on further use cases of this new waveform for challenging ISAC applications.
description: Zukünftige Kommunikationsnetze, die über den aktuellen 5G-Standard hinausgehen, müssen einen deutlich höheren Datendurchsatz unterstützen. Um dies zu erreichen, wurde der Betrieb im mmWave-Frequenzband in den letzten Jahren intensiv untersucht und hat an Dynamik gewonnen. Obwohl die höheren Frequenzbänder große Bandbreiten bieten können, stellt der isotrope Pfadverlust eine Herausforderung dar. Beamforming-Techniken, die in der Regel durch den Einsatz großer Antennen-Arrays erreicht werden, wurden daher als praktikable Lösung zur Bekämpfung dieses Problems vorgeschlagen. Als Folge der gerichteten Strahlen wird die Lokalisierung des Benutzers kritisch. Glücklicherweise kann eine genaue Lokalisierung durch die hohe Winkelauflösung der Antennengruppen und die hohe zeitliche Auflösung der großen Bandbreite erreicht werden. Unter diesen Umständen hat sich das Konzept der integrierten Sensing und Kommunikation (ISAC) als eine der wichtigsten Forschungsrichtungen für zukünftige Netze entwickelt. Um eine optimale Kommunikations- und Sensingleistung in ISAC-Systemen zu erreichen, spielt die Wahl des Modulationsschemas eine wesentliche Rolle, wobei ein besonderer Schwerpunkt auf digitale Mehrträgermodulationsverfahren wie OFDM und OTFS gelegt wurde. Die Wahl des Modulationsschemas kann entscheidend sein für die Robustheit des Systems gegenüber Effekten wie Frequenzselektivität, Energieeffizienz und erreichbare Datenrate und vor allem für die Komplexität, die zum Erreichen der optimalen Leistung erforderlich ist. Diese Dissertation zielt darauf ab, einen Rahmen für die Erkennung und Parameterschätzung im ISAC-Kontext zu schaffen, mit einem besonderen Fokus auf Multi-UserMIMO-Architekturen, die über energie- und hardwareeffiziente Hybrid-Digital-Analog (HDA)-Arrays implementiert werden. Wir führen einen Beam-Space-Ansatz für die Parameterschätzung ein, der mit HDA-Architekturen und Codebuch-basierten Verfahren kompatibel ist. Genauer gesagt, entwickeln wir ein zweistufiges Verfahren, das aus einer anfänglichen sensing-basierten Benutzererfassung besteht, gefolgt von einer Kommunikationsphase, in der die erfassten Nutzer Kommunikationsströme empfangen und der Radarempfänger gleichzeitig eine hochauflösende Maximum-Likelihood (ML)-Parameterschätzung der Nutzer vornimmt. Um die Leistung jeder der beiden Phasen zu verbessern, schlagen wir eine Active-Sensing-Strategie für die Anfangsphase und eine komprimierte Abtastung für die hochauflösende Schätzungsphase vor. Wir erweitern unsere Zielmodellierung auf realistische erweiterte Zielmodelle und schlagen ein gemeinsames hierarchisches Sparsity-Schema vor, um den spektralen Leck-Effekt zu bekämpfen, der sich aus der Nichtbereinstimmung der Basen in Mehrträgerformaten ergibt. Motiviert durch die zunehmende Komplexität von hochauflösenden Schätzverfahren, die bei sehr eng beieinander liegenden Streupunkten in erweiterten Zielmodellen oft schlecht gelöst sind, bieten wir einen lernbasierten Rahmen für das Parameterschätzungsproblem, der eine makroskopische Lösung bietet. Genauer gesagt stellen wir ein Modell vor, das lernt, die räumliche Verteilung von erweiterten Zielen vorherzusagen, anstatt die Wiederherstellung von einzelnen Streupunkten. Anschließend erweitern wir den ML- Parameterschätzungsrahmen auf multistatische Konfigurationen. In Anbetracht der Tatsache, dass die in den höheren Frequenzbändern verwendeten großen Arrays zu erweiterten Nahfeldregionen führen, schlagen wir ein zweistufiges ML-Schätzverfahren vor, um Ziele im Nah- oder Fernfeld mit hoher Genauigkeit zu lokalisieren. Hier wird ein Optimierungsrahmen vorgeschlagen, um Codebücher für die Strahlfokussierung im Nahfeld zu synthetisieren, die eine relativ konstante Verstärkung in einem erweiterten Abdeckungsbereich im Nahfeld beibehalten können. Schließlich stellen wir ein neues Modulationsformat für Integrated Sensing and Kommunikation vor, das keine Pilotsignale benötigt und vollständig integrierte Sensing und Kommunikationsfunktionen ermöglicht. Wir schließen mit einer Diskussion über weitere Anwendungsfälle dieser neuen Wellenform für anspruchsvolle ISAC-Anwendungen.