博士生陈康建在IEEE TVT发表无蜂窝ISAC感知辅助波束跟踪论文

近日，课题组的一篇论文 “Sensing-Assisted Beam Tracking in Cell-Free ISAC” 被 IEEE 车辆技术学会旗舰刊物IEEE Transactions on Vehicular Technology（SCI影响因子7.5）录用。论文的第一作者是博士生陈康建同学，第二作者是陈康建的导师戚晨皓教授，第三作者是加拿大纽芬兰纪念大学Octavia A. Dobre教授。

随着智慧交通、智能制造和低空经济等新兴应用场景的快速发展，未来无线网络不仅需要具备高速可靠的数据传输能力，还要能够完成目标检测、实时定位和环境感知等任务。通信感知一体化（Integrated Sensing and Communication，ISAC）通过在同一系统中融合通信与感知功能，为满足上述需求提供了技术路径。另一方面，无蜂窝无线网络（Cell-Free Network）通过多个接入点（Access Points，APs）协同服务用户，可有效缓解传统蜂窝无线网络（Cellular Wireless Network）中的小区切换和小区间干扰问题。同时，无蜂窝架构中发射AP与接收AP可以协同部署，从不同空间视角采集感知信息，有助于提升用户定位与跟踪精度，并减轻收发共址带来的干扰影响。因此，无蜂窝网络与ISAC结合具有天然的优势。

在ISAC系统中，感知辅助波束跟踪是一项重要技术。该技术利用用户终端回波信息对用户运动状态进行实时跟踪，从而辅助通信波束精准对准，降低传统波束训练所需的交互开销和接入时延。然而，在无蜂窝ISAC系统中开展感知辅助波束跟踪仍面临两方面挑战：一是系统中通常包含多个发射AP、接收AP和移动用户终端，信号处理复杂度较高；二是如何有效融合来自多个发射和接收AP的回波信号，并实现稳定、准确的用户跟踪，仍缺乏高效解决方案。针对上述问题，论文研究了无蜂窝ISAC系统中的感知辅助波束跟踪问题，并提出了一种基于多AP协作的感知辅助波束跟踪方案（Sensing-Assisted Beam Tracking based on Multiple AP Cooperation，SBT-MAPC）。在所考虑的系统中，多个发射AP为移动用户终端提供通信服务，多个接收AP同时接收用户终端的回波信号，并从中提取用户的运动状态信息。无蜂窝ISAC系统示意图如下图1所示。

图1 无蜂窝ISAC系统示意图

在算法设计方面，SBT-MAPC方案基于贝叶斯滤波框架，将用户状态跟踪过程分为状态预测和状态更新两个步骤。在状态预测阶段，该方案利用用户在相邻时刻之间的运动相关性，对用户位置和速度进行先验估计；在状态更新阶段，该方案结合了接收AP获取的最新回波测量信息，对用户状态进行后验修正，从而实现连续波束跟踪。考虑到每个接收AP接收到的信号中可能同时包含多个用户终端的回波成分，首先通过点除操作消除通信符号的影响，并进一步利用二维傅里叶变换将接收信号映射至时延-多普勒域。由于用户回波在时延-多普勒域中具有稀疏特性，该方案能够有效提取目标用户的主导回波分量，并将其他用户回波和噪声合并为等效噪声，从而降低多用户回波混叠对波束跟踪性能的影响。为进一步降低计算复杂度，利用用户回波信号在时延-多普勒域中的能量集中性，仅保留主导能量所在的局部区域参与似然函数计算，舍弃了低功率分量。该方案显著减少了待处理的信号维度，使其能在保证跟踪精度的同时降低复杂度。

图2 不同方案感知辅助波束跟踪性能对比图

仿真结果如图2所示。得益于多AP协作带来的观测多样性、贝叶斯滤波框架对运动状态先验信息的有效利用，以及时延-多普勒域中的低复杂度信号提取，所提出的SBT-MAPC方案相比于其他方案能够稳定跟踪移动用户终端，获得更高的波束成形增益，并且性能更加接近理想上界。该研究为无蜂窝ISAC网络中的实时波束跟踪提供了新的解决思路。