毫米波V2I网络中的公平时间功率分配策略

本文档探讨了在感通融合系统(ISAC)中，如何通过时间与功率的合理分配来保障公平性。特别是在毫米波基站与多个车辆组成的V2I（Vehicle-to-Infrastructure）网络环境中，作者提出了一个创新的资源分配策略。针对多用户之间性能公平性的挑战，该方法引入了通信公平度和感知公平度的概念，并结合系统感通MMSE（Minimum Mean Square Error）加权和，构建了一个优化模型。 文章首先定义并推导了通信公平度、感知公平度和系统感通MMSE加权和的数学表达式。这些指标旨在平衡通信效率和感知性能，确保所有用户都能得到相对均衡的服务。接着，作者提出了一个以这三者加权和最小为目标的优化问题，其中自变量包括感通子帧的时长比例和多用户的功率分配。为了解决这个复杂的优化问题，文档中介绍了一种改进的交替迭代算法，它能够在保证公平性的前提下，快速找到接近最优的资源分配方案。 仿真结果显示，提出的方案在一定程度上牺牲了系统的总通感“和”性能，但显著提高了用户间的公平度。同时，由于采用了改进的优化方法，求解速度得到了提升，这对于实时性和动态性强的V2I网络至关重要。 文章指出，随着信息技术的发展，V2X、云VR等新应用对网络提出了更高的要求。传统的通信与感知分离方式不再适用，毫米波技术因其高带宽和感知能力成为了通感一体化设计的理想选择。然而，由于毫米波的路径损耗特性，距离不同的用户会体验到显著的性能差异。现有的以速率或估计率衡量的感通融合方法并不完全准确，因此，文献引用了MMSE失真度量来更精确地评估通信和感知性能，提出了感通MMSE加权和这一新的性能指标。 文献[11-12]针对V2V（Vehicle-to-Vehicle）场景，通过划分感知和通信的独立时间段来实现感通融合，而文献[13]则将其扩展到V2I场景，并利用空间分隔来处理多用户问题。在基站向多个用户发送一体化信号后，通信接收机接收数据，同时雷达接收机通过用户的反射信号进行感知。 本文档为感通融合系统中的资源分配提供了一种新的视角，强调了公平性的重要性，并提出了一个实用的解决方案。这种方法不仅提高了用户之间的公平性，还展示了在实际应用中实现高效和快速优化的可能性，对于未来智能交通系统和无线网络的设计具有指导意义。