Optical ISAC: Fundamental Performance Limits and Transceiver Design

要約

この論文では、統合センシングおよび統合型センシング・システム内の通信用の単入力単出力 (SISO) とセンシング用の単入力複数出力 (SIMO) を備えた光ポイントツーポイント システムにおける最適な容量と歪み (C-D) のトレードオフを特徴付けます。
コミュニケーション (ISAC) フレームワーク。
最適なレート歪み (R-D) 領域を検討し、いくつかの内部境界 (IB) と外部境界 (OB) を調査します。
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。
センシング アンテナの数が増加するにつれて、これらの推定量はベイジアン クラムアーラオ境界 (BCRB) に収束します。
また、達成可能な Rate-Cram\’er-Rao Bound (R-CRB) が最適な C-D 領域の OB として機能し、不偏推定器と漸近的に多数の受信アンテナの両方に有効であることも確立します。
入力分布が C-D 領域のパレート境界全体のトレードオフを決定することを明確にするために、2 つのアルゴリズムを提案します。i) 反復 Blahut-Arimoto Algorithm (BAA) タイプの方法、および ii) メモリ効率の高いClosed-Form (CF)
） アプローチ。
CF アプローチには、高い光信号対雑音比 (O-SNR) 条件に対する CF 最適分布が含まれています。
さらに、決定論的ランダム トレードオフ (DRT) をこの光学 ISAC コンテキストに適応させて改良します。

要約(オリジナル)

This paper characterizes the optimal Capacity-Distortion (C-D) tradeoff in an optical point-to-point system with Single-Input Single-Output (SISO) for communication and Single-Input Multiple-Output (SIMO) for sensing within an Integrated Sensing and Communication (ISAC) framework. We consider the optimal Rate-Distortion (R-D) region and explore several Inner (IB) and Outer Bounds (OB). 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. As the number of sensing antennas increases, these estimators converge to the Bayesian Cram\’er-Rao Bound (BCRB). We also establish that the achievable Rate-Cram\’er-Rao Bound (R-CRB) serves as an OB for the optimal C-D region, valid for both unbiased estimators and asymptotically large numbers of receive antennas. To clarify that the input distribution determines the tradeoff across the Pareto boundary of the C-D region, we propose two algorithms: i) an iterative Blahut-Arimoto Algorithm (BAA)-type method, and ii) a memory-efficient Closed-Form (CF) approach. The CF approach includes a CF optimal distribution for high Optical Signal-to-Noise Ratio (O-SNR) conditions. Additionally, we adapt and refine the Deterministic-Random Tradeoff (DRT) to this optical ISAC context.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google