Optical ISAC: Fundamental Performance Limits and Transceiver Design

要約

この論文では、通信用の単一入力単一出力とセンシング用の単一入力複数出力を備えた光ポイントツーポイント (P2P) システムにおける最適な容量と歪み (C-D) のトレードオフ (SISO-SIMO-C/S) を特徴付けます。
) 統合センシングおよび通信 (ISAC) フレームワーク内で。
ターゲット距離に対する実用的で漸近的に最適な最大事後推定器 (MAP) と最尤推定器 (MLE) を導入し、非線形の測定と状態の関係と非共役事前分布に対処します。
我々の結果は、センシングアンテナが増加するにつれて、これらの推定量がベイジアン・クラマー・ラオ限界（BCRB）に収束することを示しています。
また、達成可能な速度 CRB (AR-CRB) が最適な C-D 領域の外側境界 (OB) として機能することも示します。
C-D 領域のパレート境界全体にわたる入力分布を最適化するために、反復ブラハット・アリモト アルゴリズム (BAA) タイプの方法と、メモリ効率の高い閉形式 (CF) アプローチの 2 つのアルゴリズムを提案します。
光信号対雑音比 (O-SNR) 条件。
さらに、決定論的ランダム トレードオフ (DRT) をこの光学 ISAC コンテキストに拡張および変更します。

要約(オリジナル)

This paper characterizes the optimal capacity-distortion (C-D) tradeoff in an optical point-to-point (P2P) system with single-input single-output for communication and single-input multiple-output for sensing (SISO-SIMO-C/S) within an integrated sensing and communication (ISAC) framework. We introduce practical, asymptotically optimal maximum a posteriori (MAP) and maximum likelihood estimators (MLE) for target distance, addressing nonlinear measurement-to-state relationships and non-conjugate priors. Our results show these estimators converge to the Bayesian Cramer-Rao bound (BCRB) as sensing antennas increase. We also demonstrate that the achievable rate-CRB (AR-CRB) serves as an outer bound (OB) for the optimal C-D region. To optimize input distribution across the Pareto boundary of the C-D region, we propose two algorithms: an iterative Blahut-Arimoto algorithm (BAA)-type method and a memory-efficient closed-form (CF) approach, including a CF optimal distribution for high optical signal-to-noise ratio (O-SNR) conditions. Additionally, we extend and modify the Deterministic-Random Tradeoff (DRT) to this optical ISAC context.

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