ISAC波束成形新方法：矩阵邻近度框架降低大规模MIMO计算开销
arXiv最新论文提出一种面向通感一体（ISAC）的波束成形方法，将MIMO雷达感知与多用户MIMO通信联合优化。该方法基于矩阵邻近度问题构建，并结合一种以特征值分解（EVD）为主要计算步骤的高效求解器，通过引入最小信噪比约束保障通信性能，且仅需基站掌握统计信道状态信息。研究还提出在部分迭代中跳过EVD的策略，在大规模MIMO场景下可将计算时间缩短至原来的六分之一。
通感一体（Integrated Sensing and Communication，ISAC）被视为6G及未来无线系统的关键能力之一，其核心挑战在于如何让同一套硬件与波形同时承载通信与感知两类任务，并兼顾性能与实现复杂度。近日发表于arXiv的一项研究针对MIMO雷达与多用户MIMO通信联合设计的波束成形问题，给出了一种新的求解思路。
研究团队将MIMO雷达波束成形问题抽象为矩阵邻近度（matrix nearness）形式，并采用其近期提出的一种高效求解器进行迭代计算。每次迭代的主要计算量来自一次特征值分解（EVD）。在此基础上，作者将原始的雷达设计扩展到ISAC场景，通过引入最小信噪比约束来保证多用户通信链路质量，约束条件的设计使得基站仅需掌握统计意义上的信道状态信息，而不必获取每条链路的瞬时CSI，从而降低了信道反馈与估计开销。
在大规模MIMO阵列下，重复执行EVD仍会带来显著的计算负担。为此，论文进一步提出一种跳过策略：在部分迭代中利用前一次EVD的结果进行更新，避免重复分解。数值实验显示，该策略在大规模MIMO配置下可将整体计算时间压缩至原来的约六分之一，对实时或近实时的通感一体系统部署具有现实意义。
【空音视角】 通感一体是当前6G研究的热门方向，也是WiFi感知走向工程落地的关键技术路径之一。该工作将雷达波束成形转化为矩阵邻近度问题并引入通信约束，提供了一个相对统一的优化框架；其基于统计CSI的设计降低了实际系统对信道反馈的依赖，更贴近真实部署条件。在大规模MIMO场景下，算法计算量的优化直接关系到系统能否在边缘设备或基站侧实时运行，这对于需要同时承载WiFi通信与感知功能的家用及商用终端尤为关键。从空音关注的非接触感知方向看，通感一体框架的成熟有助于把生命体征监测、跌倒识别等感知能力更自然地嵌入到现有无线基础设施中，而无需新增专用传感硬件，这是值得长期跟踪的技术趋势。
—— 本文基于公开报道由空音编辑部 AI 辅助改写 来源：arXiv 信号处理 原文链接：https://arxiv.org/abs/2608.22621
来源：arXiv 信号处理（查看原文）