一种通感一体化网络感知约束下信道容量计算方法及装置

本发明涉及通信网络，特别是指一种通感一体化网络感知约束下信道容量计算方法及装置。

背景技术：

1、通感一体化技术（integrated sensing and communications，isac）是指通信系统和雷达系统共享频谱资源和物理基础设施，实现高频谱利用率和低能耗的通信技术。它已被确认为2030国际移动通信中第五代无线系统（beyond-5g，b5g）之后和第六代无线系统（sixth generation wireless system，6g）的六种使用场景之一。随着多输入多输出技术（multi-input multiple-output，mimo）的发展，计算通信信道容量一直是工业界和学术界面临的关键问题。

2、在isac中，同时发生的感知功能为mimo通信信道容量计算带来了新的变化。这些变化主要是由通信和感知之间的内在权衡引起的。为了达到满意的感知性能必须牺牲通信性能，将原本用于通信的资源转用于雷达功能，其转化程度取决于感知需求的严格程度。因此，在isac系统中，mimo 通信中的信道容量受到 mimo 雷达要求的限制。由于通信与感知之间存在固有的权衡，理论边界的研究一般集中于通信指标（如信道容量）与感知指标之间的二维帕累托前沿研究。然而，在理论分析框架中，众多的感知指标尚未统一起来，主要包括检测概率、虚警概率、均方误差、cramer-rao边界（cramér-rao bound，crb）和识别准确率等。此外，不仅在通信和感知之间存在复杂的权衡，如确定性-随机性权衡等。通信和感知之间还存在互利关系，这使得容量和感知指标之间的关系变得更加复杂，进一步加大了感知约束下容量计算的难度。

3、在解决isac中信道容量计算问题中。crb可视为估计任务中的感知性能极限，代表所有无偏估计器方差的下限。将crb作为感知指标，并计算在crb指标下的容量计算结果，给出了描述通信感知权衡的二维曲线。证明了isac 系统中存在两方面的权衡，即子空间权衡和确定性-随机性权衡。为了进一步提高感知在边界分析中的指标一致性，提出了感知mi作为定义感知性能极限的候选指标。它具有与通信互信息相似的物理和数学特性。通过感知mi描述了基于随机isac信号的感知互信息，基于感知互信息描述了感知速率约束下的可实现的下行和上行通信速率，即通信容量。其中感知速率被定义为单位时间内的感知mi。为了进一步实现更普遍的边界分析，将大多数感知性能指标通过失真函数推导出来，失真函数的定义是真实值与估计值之间的距离，验证了平均失真的下限为感知mi。利用均方误差失真函数作为感知指标，并计算了无设备和基于设备的isac无记忆信道的容量-失真权衡函数。

4、然而，现有的容量计算方法还需要进一步探讨一种统一的分析框架，即找到合适的感知指标，作为分析与容量间关系的桥梁。现有的容量计算没有考虑容量与一种更加具有普适性的指标，即发射信号协方差矩阵的偏差函数，之间的关系。另外，容量与感知协方差偏差这一指标之间具有复杂的共同增益和权衡的关系，这使得计算该感知约束下的通信容量变得十分困难。

5、在现有技术中，缺乏一种基于感知约束下的普适性的通感一体化网络的信道容量计算方法。

技术实现思路

1、为了解决现有技术存在的在现有通感一体化网络中缺乏具有概括性和普适性的容量计算框架的技术问题，本发明实施例提供了一种通感一体化网络感知约束下信道容量计算方法及装置。所述技术方案如下：

2、一方面，提供了一种通感一体化网络感知约束下信道容量计算方法，该方法由信道容量计算设备实现，该方法包括：

3、基于双功能发射器，采集通感一体化网络数据，获取通信发射信息；所述通信发射信息包括发射波形、波形长度和发射功率；

4、根据所述通信发射信息构建协方差矩阵偏差；

5、根据所述协方差矩阵偏差、预设偏差门限和所述通信发射信息进行约束构建，获得瞬时协方差约束；

6、根据预设的信道矩阵以及所述发射波形进行模型构建，获得信道输出模型；

7、根据所述瞬时协方差约束以及所述发射波形进行约束集合构建，获得第一协方差约束集合；

8、在高信噪比的通信环境中，基于奇异值分解法，根据所述信道输出模型、所述发射波形和预设信道矩阵进行模型构建，获得第二信道容量计算模型；

9、根据所述通信发射信息、预设信道矩阵秩和所述第一协方差约束集合，对所述第二信道容量计算模型进行优化，获得第三信道容量计算模型；

10、将所述通信发射信息、预设信道矩阵秩和奇异值矩阵输入所述第三信道容量计算模型进行计算，得到最优信道容量。

11、可选地，所述根据所述通信发射信息构建协方差矩阵偏差，包括：

12、基于所述发射功率，根据所述发射波形进行计算，得到协方差矩阵；

13、根据所述通信发射信息，通过预设的优化发射波形法，获得最优感知协方差矩阵；

14、根据所述协方差矩阵以及所述最优感知协方差矩阵构建协方差矩阵偏差。

15、可选地，所述根据所述协方差矩阵偏差、预设偏差门限和所述通信发射信息进行约束构建，获得瞬时协方差约束，包括：

16、根据所述协方差矩阵偏差以及预设偏差门限构建偏差约束；

17、根据所述发射波形进行计算，得到瞬时信号协方差矩阵；

18、根据所述瞬时信号协方差矩阵以及所述偏差约束，获得瞬时协方差约束。

19、可选地，所述根据所述瞬时协方差约束以及所述发射波形进行约束集合构建，获得第一协方差约束集合，包括：

20、根据所述发射波形得到发射波形矩阵；

21、将所述发射波形矩阵进行功率归一化处理，获得处理后发射波形矩阵；

22、基于所述瞬时协方差约束，根据所述处理后发射波形矩阵进行约束集合构建，获得第一协方差约束集合。

23、可选地，所述在高信噪比的通信环境中，基于奇异值分解法，根据所述信道输出模型、所述发射波形和预设信道矩阵进行模型构建，获得第二信道容量计算模型，包括：

24、在高信噪比的通信环境中，根据所述信道输出模型以及所述发射波形进行模型构建，获得第一信道容量计算模型；

25、根据预设信道矩阵秩，采用奇异值分解法，对预设的信道矩阵进行分解，获得奇异值矩阵、左奇异向量矩阵和右奇异向量矩阵；

26、根据所述奇异值矩阵以及所述左奇异向量矩阵，对所述第一信道容量计算模型进行近似简化，获得第二信道容量计算模型。

27、可选地，所述根据所述通信发射信息、预设信道矩阵秩和所述第一协方差约束集合，对所述第二信道容量计算模型进行优化，获得第三信道容量计算模型，包括：

28、根据所述第一协方差约束集合以及所述右奇异向量矩阵，获得第二协方差约束集合。

29、根据所述通信发射信息、预设信道矩阵秩和第二协方差约束集合，通过蒙特卡洛实验进行计算，得到体积比；

30、根据所述体积比以及所述第二信道容量计算模型，获得第三信道容量计算模型。

31、其中，所述第三信道容量计算模型的数学表达式如下式（1）所示：

32、（1）

33、其中，为信道容量；为第二协方差约束集合；为预设信道矩阵秩；为信号长度；为根据预设信道矩阵秩以及信号长度设计的样本集合；为发射功率；为奇异值矩阵；表示体积计算；表示阶乘运算符号。

34、另一方面，提供了一种通感一体化网络感知约束下信道容量计算装置，该装置应用于通感一体化网络感知约束下信道容量计算方法，该装置包括：

35、通信发射信息获取模块，用于基于双功能发射器，采集通感一体化网络数据，获取通信发射信息；所述通信发射信息包括发射波形、波形长度和发射功率；

36、协方差矩阵偏差构建模块，用于根据所述通信发射信息构建协方差矩阵偏差；

37、瞬时协方差约束构建模块，用于根据所述协方差矩阵偏差、预设偏差门限和所述通信发射信息进行约束构建，获得瞬时协方差约束；

38、信道输出模型构建模块，用于根据预设的信道矩阵以及所述发射波形进行模型构建，获得信道输出模型；

39、第一协方差约束集合构建模块，用于根据所述瞬时协方差约束以及所述发射波形进行约束集合构建，获得第一协方差约束集合；

40、第二信道容量计算模型构建模块，用于在高信噪比的通信环境中，基于奇异值分解法，根据所述信道输出模型、所述发射波形和预设信道矩阵进行模型构建，获得第二信道容量计算模型；

41、第三信道容量计算模型获取模块，用于根据所述通信发射信息、预设信道矩阵秩和所述第一协方差约束集合，对所述第二信道容量计算模型进行优化，获得第三信道容量计算模型；

42、最优信道容量计算模块，用于将所述通信发射信息、预设信道矩阵秩和奇异值矩阵输入所述第三信道容量计算模型进行计算，得到最优信道容量。

43、可选地，所述协方差矩阵偏差构建模块，进一步用于：

44、基于所述发射功率，根据所述发射波形进行计算，得到协方差矩阵；

45、根据所述通信发射信息，通过预设的优化发射波形法，获得最优感知协方差矩阵；

46、根据所述协方差矩阵以及所述最优感知协方差矩阵构建协方差矩阵偏差。

47、可选地，所述瞬时协方差约束构建模块，进一步用于：

48、根据所述协方差矩阵偏差以及预设偏差门限构建偏差约束；

49、根据所述发射波形进行计算，得到瞬时信号协方差矩阵；

50、根据所述瞬时信号协方差矩阵以及所述偏差约束，获得瞬时协方差约束。

51、可选地，所述第一协方差约束集合构建模块，进一步用于：

52、根据所述发射波形得到发射波形矩阵；

53、将所述发射波形矩阵进行功率归一化处理，获得处理后发射波形矩阵；

54、基于所述瞬时协方差约束，根据所述处理后发射波形矩阵进行约束集合构建，获得第一协方差约束集合。

55、可选地，所述第二信道容量计算模型构建模块，进一步用于：

56、在高信噪比的通信环境中，根据所述信道输出模型以及所述发射波形进行模型构建，获得第一信道容量计算模型；

57、根据预设信道矩阵秩，采用奇异值分解法，对预设的信道矩阵进行分解，获得奇异值矩阵、左奇异向量矩阵和右奇异向量矩阵；

58、根据所述奇异值矩阵以及所述左奇异向量矩阵，对所述第一信道容量计算模型进行近似简化，获得第二信道容量计算模型。

59、可选地，所述第三信道容量计算模型获取模块，进一步用于：

60、根据所述第一协方差约束集合以及所述右奇异向量矩阵，获得第二协方差约束集合。

61、根据所述通信发射信息、预设信道矩阵秩和第二协方差约束集合，通过蒙特卡洛实验进行计算，得到体积比；

62、根据所述体积比以及所述第二信道容量计算模型，获得第三信道容量计算模型。

63、其中，所述第三信道容量计算模型的数学表达式如下式（1）所示：

64、（1）

65、其中，为信道容量；为第二协方差约束集合；为预设信道矩阵秩；为信号长度；为根据预设信道矩阵秩以及信号长度设计的样本集合；为发射功率；为奇异值矩阵；表示体积计算；表示阶乘运算符号。

66、另一方面，提供一种信道容量计算设备，所述信道容量计算设备包括：处理器；存储器，所述存储器上存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令被所述处理器执行时，实现如上述通感一体化网络感知约束下信道容量计算方法中的任一项方法。

67、另一方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述存储介质中存储有至少一条指令，所述至少一条指令由处理器加载并执行以实现上述通感一体化网络感知约束下信道容量计算方法中的任一项方法。

68、本发明实施例提供的技术方案带来的有益效果至少包括：

69、本发明提出一种通感一体化网络感知约束下信道容量计算方法，采用瞬时协方差偏差描述感知性能，将网络最佳感知性能偏差的容忍度数值化。最佳协方差可以根据任意常用的感知指标进行计算得到。基于瞬时协方差偏差约束条件计算网络的高信噪比的信道容量，即在功率资源有限的情况下，协方差偏差小于特定的感知门限。将信道容量最优问题转换成多目标优化问题，共同优化信道容量和瞬时协方差偏差获得通感一体化网络的帕累托前沿。本发明是一种基于感知约束下的普适性的通感一体化网络的信道容量计算方法。