論文の概要: Rethinking the Tradeoff in Integrated Sensing and Communication:
Recognition Accuracy versus Communication Rate
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.09621v1
- Date: Tue, 20 Jul 2021 17:00:35 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-07-21 14:43:04.745566
- Title: Rethinking the Tradeoff in Integrated Sensing and Communication:
Recognition Accuracy versus Communication Rate
- Title（参考訳）: 統合センシングとコミュニケーションにおけるトレードオフの再考:認識精度と通信速度
- Authors: Guoliang Li, Shuai Wang, Jie Li, Rui Wang, Fan Liu, Meihong Zhang,
Xiaohui Peng, and Tony Xiao Han
- Abstract要約: ISAC(Integrated Sensistance and Communication)は、バンド利用効率を向上させるための有望な技術である。
センシング性能と通信性能の間にはトレードオフがある。
本稿では、認識精度と通信データレートを同時に最大化する多目的最適化問題を定式化し、解決する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.149708253108788
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Integrated sensing and communication (ISAC) is a promising technology to
improve the band-utilization efficiency via spectrum sharing or hardware
sharing between radar and communication systems. Since a common radio resource
budget is shared by both functionalities, there exists a tradeoff between the
sensing and communication performance. However, this tradeoff curve is
currently unknown in ISAC systems with human motion recognition tasks based on
deep learning. To fill this gap, this paper formulates and solves a
multi-objective optimization problem which simultaneously maximizes the
recognition accuracy and the communication data rate. The key ingredient of
this new formulation is a nonlinear recognition accuracy model with respect to
the wireless resources, where the model is derived from power function
regression of the system performance of the deep spectrogram network. To avoid
cost-expensive data collection procedures, a primitive-based autoregressive
hybrid (PBAH) channel model is developed, which facilitates efficient training
and testing dataset generation for human motion recognition in a virtual
environment. Extensive results demonstrate that the proposed wireless
recognition accuracy and PBAH channel models match the actual experimental data
very well. Moreover, it is found that the accuracy-rate region consists of a
communication saturation zone, a sensing saturation zone, and a
communication-sensing adversarial zone, of which the third zone achieves the
desirable balanced performance for ISAC systems.
- Abstract（参考訳）: ISAC(Integrated Sensor and Communication)は、レーダーと通信システム間のスペクトル共有やハードウェア共有を通じて、バンド利用効率を向上させるための有望な技術である。
共通の無線資源予算は両方の機能によって共有されるため、センシングと通信性能の間にトレードオフが存在する。
しかし、このトレードオフ曲線は現在、深層学習に基づく人間の動作認識タスクを持つISACシステムでは未知である。
このギャップを埋めるために,認識精度と通信データレートを同時に最大化する多目的最適化問題を定式化し,解決する。
この新定式化の鍵となる要素は、無線リソースに対する非線形認識精度モデルであり、このモデルは、ディープスペクトログラムネットワークのシステム性能の電力関数回帰から導かれる。
費用対効果のあるデータ収集の手順を回避するため,仮想環境における人間の動作認識のためのデータセット生成の効率的なトレーニングとテストを容易にするプリミティブベース自己回帰ハイブリッド(PBAH)チャネルモデルを開発した。
その結果,提案する無線認識精度とpbahチャネルモデルが実際の実験データと非常によく一致することがわかった。
さらに, 高精度領域は, 通信飽和領域, センシング飽和領域, 通信感知対向領域からなり, 第三ゾーンはISACシステムに対して望ましいバランス性能を達成する。
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