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 (SISO-COM および SIMO-SEN) 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。
最適なレート歪み (R-D) 領域を検討し、いくつかの内部 (IB) 境界と外部 (OB) 境界を調査します。
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と、これらの推定量はベイジアン クラムラーラオ境界 (BCRB) に収束します。
また、達成可能なレート CRB (AR-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にわたるトレードオフを決定することを明確にするために、\textit{i}) 反復 Blahut-Arimoto アルゴリズム (BAA) タイプの手法、および \textit{ii}) の 2 つのアルゴリズムを提案します。
メモリ効率の高いクローズドフォーム (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 (P2P) system with single-input single-output for communication and single-input multiple-output for sensing (SISO-COM and SIMO-SEN) within an integrated sensing and communication (ISAC) framework. We consider the optimal rate-distortion (R-D) region and explore several inner (IB) and outer (OB) bounds. 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-CRB (AR-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: \textit{i}) an iterative Blahut-Arimoto algorithm (BAA)-type method, and \textit{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.

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