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Avancer la détection intégrée et la communication avec la technologie mmWave

Explorer la synergie entre la communication et la détection en utilisant des systèmes mmWave.

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L'intégration de la communication et de la détection fait de plus en plus parler d'elle, surtout avec le développement de la technologie des ondes millimétriques (mmWave). Cette technologie a le potentiel d'offrir de meilleures capacités de communication et de détection en utilisant du matériel et des bandes de fréquence existants, ce qui permet une utilisation efficace du spectre. L'idée ici est de créer un système qui permet à la communication et à la détection de travailler ensemble sans accroc, appelé Sensing et Communication Intégrés (ISAC).

État actuel de la technologie mmWave

Au cours des dix dernières années, la technologie mmWave a fait des avancées significatives. Elle offre des largeurs de bande plus larges et plus d'antennes par rapport aux anciennes technologies, permettant une communication rapide adaptée aux applications exigeantes comme le streaming vidéo 4K et la réalité virtuelle. De plus, la détection mmWave offre une résolution spatiale précise, ce qui la rend idéale pour des appareils intelligents comme les véhicules et les robots. Traditionnellement, la communication et la détection ont progressé séparément, mais il y a maintenant un effort pour fusionner ces fonctions pour une meilleure performance et une utilisation des ressources plus efficace.

Défis de la combinaison communication et détection

Bien qu'il y ait eu des propositions théoriques pour combiner communication et détection, les mises en œuvre pratiques font souvent face à des défis. La plupart des systèmes ajoutent simplement la détection sur les infrastructures de communication existantes sans profiter pleinement des capacités combinées. Cette combinaison peut entraîner des limites de performance, où la détection ne fonctionne que dans des conditions spécifiques, comme avoir des unités émettrices et réceptrices séparées.

Un gros obstacle est la Gestion des interférences provenant de l'émetteur lors de la détection d'objets à proximité. Dans les systèmes mmWave, la haute fréquence peut provoquer des interférences significatives, surtout lorsque l'émetteur et le récepteur sont proches l'un de l'autre. Ce problème devient encore plus marqué dans les environnements intérieurs où la distance est courte.

Conception d'un système ISAC mmWave intégré

Pour créer un système ISAC mmWave efficace, on doit s'attaquer à trois principaux défis :

  1. Gestion des interférences : Pour une détection efficace, il faut trouver des moyens de réduire les interférences de l'émetteur.
  2. Planification pour une utilisation efficace des faisceaux : Cela implique de s'assurer que le système alloue ses motifs de faisceau intelligemment pour soutenir à la fois la détection et les fonctions de communication.
  3. Fusion d'informations dynamique : Étant donné que la détection peut se faire sous différents modes (comme monostatique et multi-statique), on doit combiner les informations de ces modes pour améliorer la performance globale.

Composants clés du système

Pour relever ces défis, notre système comprend plusieurs composants critiques :

1. Annulation des interférences

Une méthode pour annuler l'interférence de l'émetteur est cruciale. On utilise une approche intelligente qui ajuste les signaux en fonction de leurs caractéristiques pour permettre une réception plus claire des signaux désirés.

2. Planification de faisceau intelligente

Au lieu de traiter la communication et la détection comme des tâches séparées, notre système utilise une technique de planification unifiée. Son but est d'allouer les ressources efficacement en considérant les deux fonctions en même temps. Cela signifie que le système peut passer facilement entre différentes tâches selon les besoins à tout moment.

3. Cadre de fusion d'informations

Les informations provenant des deux modes de détection-monostatique (source unique) et bistatique (multiples sources)-doivent être combinées pour créer une compréhension complète de l'environnement. On a conçu notre cadre pour fusionner efficacement les données des différents modes, permettant ainsi une plus grande précision et fiabilité dans la détection.

Évaluation du système

Pour tester notre système, on a créé un prototype basé sur la technologie mmWave à 60 GHz. Cela a impliqué l'utilisation de matériel sophistiqué pour évaluer la performance du système dans des situations réelles. L'évaluation s'est concentrée sur la manière dont le système pouvait gérer la communication et la détection en même temps.

Expériences réalisées

  1. Tests d'annulation des interférences : On a mesuré à quel point notre système pouvait atténuer les interférences de l'émetteur tout en détectant des objets à proximité. Les résultats étaient prometteurs, montrant une réduction significative de l'interférence, ce qui a conduit à des résultats de détection plus précis.

  2. Performance conjointe de communication et de détection : On a réalisé des tests pour voir à quel point le système pouvait gérer la communication tout en détectant en même temps. Ici, on a observé que notre système de planification fournissait effectivement un équilibre entre un débit de communication élevé et une détection précise.

  3. Diversité dans les modes de détection : Enfin, on a exploré comment le système pouvait utiliser différentes techniques de détection simultanément. En intégrant les résultats des modes monostatiques et bistatiques, on a pu obtenir de meilleurs résultats de détection que si on s'était fié à une seule méthode.

Résultats et conclusions

Les expériences montrent que le système ISAC mmWave peut fonctionner efficacement dans des conditions réelles. Il annule efficacement les interférences, optimise les motifs de faisceau pour des fonctions doubles et combine les données de différents modes de détection. Les points clés tirés de l'évaluation sont :

  1. Amélioration de la performance de détection : Le système a montré une nette amélioration de la qualité des données détectées lorsque l'interférence était efficacement gérée.
  2. Utilisation optimisée des ressources du système : Le système de planification a permis des transitions sans faille entre les fonctions de communication et de détection, ce qui a conduit à une efficacité accrue du système.
  3. Amélioration de la précision des données : En utilisant plusieurs méthodes de détection ensemble, la précision globale des informations détectées a été augmentée.

Conclusion

L'intégration de la communication et de la détection grâce à la technologie mmWave représente une voie prometteuse pour faire avancer les technologies intelligentes. Avec un design et une mise en œuvre soignés, il est possible de créer des systèmes qui répondent non seulement aux besoins de communication à grande vitesse, mais qui fournissent également la précision requise pour une détection efficace. Le travail décrit met en avant le potentiel pour de futurs développements dans ce domaine, ouvrant la voie à des systèmes intelligents plus avancés et efficaces. En continuant à explorer cette fusion de fonctions, on peut débloquer de nouvelles applications et améliorer les solutions existantes dans des domaines comme le transport intelligent, la robotique, et au-delà.

Source originale

Titre: Gemini: Integrating Full-fledged Sensing upon Millimeter Wave Communications

Résumé: Integrating millimeter wave (mmWave)technology in both communication and sensing is promising as it enables the reuse of existing spectrum and infrastructure without draining resources. Most existing systems piggyback sensing onto conventional communication modes without fully exploiting the potential of integrated sensing and communication (ISAC) in mmWave radios (not full-fledged). In this paper, we design and implement a full-fledged mmWave ISAC system Gemini; it delivers raw channel states to serve a broad category of sensing applications. We first propose the mmWave self-interference cancellation approach to extract the weak reflected signals for near-field sensing purposes. Then, we develop a joint optimization scheduling framework that can be utilized in accurate radar sensing while maximizing the communication throughput. Finally, we design a united fusion sensing algorithm to offer a better sensing performance via combining monostatic and bistatic modes. We evaluate our system in extensive experiments to demonstrate Gemini's capability of simultaneously operating sensing and communication, enabling mmWave ISAC to perform better than the commercial off-the-shelf mmWave radar for 5G cellular networks.

Auteurs: Yilong Li, Zhe Chen, Jun Luo, Suman Banerjee

Dernière mise à jour: 2024-10-22 00:00:00

Langue: English

Source URL: https://arxiv.org/abs/2407.04174

Source PDF: https://arxiv.org/pdf/2407.04174

Licence: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

Changements: Ce résumé a été créé avec l'aide de l'IA et peut contenir des inexactitudes. Pour obtenir des informations précises, veuillez vous référer aux documents sources originaux dont les liens figurent ici.

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