論文の概要: Short-Length Code Designs for Integrated Sensing and Communications: A Deep Learning Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.33605v1
• Date: Sun, 27 Sep 2026 14:19:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-10-05 15:24:45.546297
• Title: Short-Length Code Designs for Integrated Sensing and Communications: A Deep Learning Approach
• Title（参考訳）: 統合センシングとコミュニケーションのための短長符号設計:深層学習アプローチ
• Abstract要約: 統合センシングと通信(ISAC)は、共有波形を用いた共同通信とセンシングを可能にする。 本稿では,ISAC波形設計のための自動エンコーダに基づくフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 60.837951020876204
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Integrated sensing and communication (ISAC) enables joint communication and sensing using a shared waveform, but its signal design is challenging due to the inherent trade-off between the two objectives, particularly in the short blocklength regime. This paper proposes an autoencoder (AE)-based framework for ISAC waveform design in noncoherent settings. We derive a modified Cramér-Rao bound for multi-target delay estimation and analyze the maximum-likelihood decoding rule for noncoherent communication under correlated fading. These results reveal structural connections and trade-offs between communication and sensing objectives in waveform design. Based on this analysis, the AE learns waveform representations that jointly optimize both functionalities, with a tunable parameter controlling the trade-off. Simulation results show that the proposed design outperforms conventional schemes in both communication reliability and sensing accuracy, especially under short blocklength and fading conditions.
• Abstract（参考訳）: 統合センシングと通信(ISAC)は、共用波形を用いた共同通信とセンシングを可能にするが、その信号設計は、2つの目的、特に短絡状態における本質的にのトレードオフのために困難である。 本稿では,非コヒーレントな環境下でのISAC波形設計のためのオートエンコーダ(AE)ベースのフレームワークを提案する。 マルチターゲット遅延推定のための改良されたクラメロ・ラオ境界を導出し、相関フェーディング下での非コヒーレント通信における最大様相復号法を解析する。 これらの結果から、波形設計におけるコミュニケーションと知覚目的との間の構造的接続とトレードオフが明らかとなった。 この分析に基づいて、AEは両方の機能を共同で最適化する波形表現を学習し、トレードオフを制御する調整可能なパラメータを学習する。 シミュレーションの結果,提案手法は通信信頼性と感度の両面で従来の手法よりも優れており,特に短絡時間と短絡時間では性能が優れていた。

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