Este protocolo describe un método basado en simulación para optimizar la asignación de potencia en sistemas de sensado y comunicación integrados mediante un modelo de optimización multiobjetivo y un Algoritmo Mejorado de Optimización de Mariposas, con el fin de equilibrar la capacidad de comunicación y el rendimiento en la detección de objetivos bajo diferentes condiciones de operación.
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Artículo de investigación
Asignación de potencia basada en simulación para sistemas integrados de detección y comunicación que equilibran la capacidad de comunicación y la detección de objetivos
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11 de septiembre de 2026
En este artículo
Resumen
Resumen
Los sistemas de Sensores y Comunicaciones Integrados (ISAC) requieren una asignación eficiente de potencia para equilibrar la calidad de la comunicación y el rendimiento del sensorio, operando bajo recursos limitados de espectro y potencia. Los métodos convencionales de asignación igual de potencia suelen no lograr un equilibrio efectivo entre la capacidad del canal de comunicación y la probabilidad de detección de objetivos (PDP), ya que no consideran adecuadamente los objetivos diferentes de la comunicación y el sensorio. Este estudio propone una estrategia de asignación de potencia basada en simulación para un sistema ISAC basado en Multiplexación por División de Frecuencia Ortogonal (OFDM), utilizando un marco de optimización multiobjetivo normalizado. Se emplea un Algoritmo Mejorado de Optimización de Mariposa (BOA), que incorpora estrategias de Probabilidad de Conmutación Dinámica y Mutación Gaussiana de Varianza Dinámica, para mejorar la capacidad de búsqueda global, la velocidad de convergencia y la diversidad de soluciones. Se realizaron simulaciones numéricas bajo diferentes factores de ponderación de comunicación, configuraciones de antenas, números de subportadoras y relaciones señal-ruido para evaluar el enfoque propuesto. La estrategia optimizada logró un mejor comportamiento de convergencia, a la vez que proporcionó un compromiso equilibrado entre la capacidad del canal de comunicación y la PDP en múltiples escenarios de simulación. Estos resultados demuestran que el marco de optimización propuesto puede apoyar eficazmente la asignación de recursos basada en simulación para sistemas ISAC basados en OFDM, aportando además una metodología reproducible para evaluar los compromisos entre comunicación y sensorio bajo diferentes condiciones operativas.
Introducción
Con la rápida expansión de los servicios de comunicación inalámbrica y la creciente demanda de sensores de radar de alto rendimiento, el conflicto entre los recursos limitados del espectro y los crecientes requisitos de servicio se ha vuelto cada vez más evidente. Mientras tanto, la miniaturización y la integración de dispositivos electrónicos han impulsado aún más los sistemas integrados de detección y comunicación (ISAC, por sus siglas en inglés). En consecuencia, el ISAC ha surgido como una dirección principal de investigación en sistemas de información electrónica1,2,3. Al compartir recursos de espectro y hardware, el ISAC permite la transmisión simultánea de datos de comunicación inalámbrica y señales de detección de radar, superando así las limitaciones de eficiencia espectral de los sistemas convencionales independientes y mejorando la utilización de recursos en escenarios complejos4. La multiplexión por división de frecuencias ortogonales (OFDM, por sus siglas en inglés) es una técnica de modulación multicarrier ampliamente adoptada que mejora la utilización del espectro y ofrece una gran robustez frente a la interferencia multitrayecto. Debido a estas ventajas, el OFDM se ha convertido en la forma de onda preferida para los sistemas ISAC. La arquitectura resultante de OFDM-ISAC proporciona una base de forma de onda confiable para la implementación coordinada de funciones de comunicación y detección5,6. Por consiguiente, una cantidad considerable de investigación se ha centrado en este tema.
Para mejorar la eficiencia de la comunicación y el rendimiento de detección, Wen et al.7 propusieron un método de asignación de potencia (PAM) para sistemas ISAC basados en OFDM óptico en espacio libre. Sus resultados demostraron la eficacia del método y destacaron el compromiso entre el rendimiento de comunicación y detección. Wang et al.8 desarrollaron un método de optimización basado en aprendizaje profundo para la asignación de potencia en sistemas OFDM-ISAC, con el fin de minimizar la tasa de error de símbolos de comunicación y la cota inferior de Cramér–Rao para la estimación conjunta de retardo y Doppler, demostrando así un mejor rendimiento en la comunicación. Para equilibrar el rendimiento de comunicación y detección, AlKhansa et al.9 diseñaron un PAM dinámico para la estimación del tiempo de llegada en sistemas OFDM-ISAC, y los resultados numéricos confirmaron la importancia de incorporar múltiples restricciones de detección. He et al.10 formularon un problema de optimización max-min para sistemas multicarrier OFDM-ISAC y desarrollaron un algoritmo de optimización iterativo basado en aproximación convexa sucesiva para resolver el problema no convexo resultante, mejorando así el rendimiento de la comunicación. Liao et al.11 propusieron un formador de haces transmisores ISAC computacionalmente eficiente basado en una combinación ponderada de un precodificador lineal y un formador de haces de matriz predefinido, demostrando una eficiencia computacional y un rendimiento general favorables.
A pesar de estos avances, la mayoría de los sistemas OFDM-ISAC aún dependen de la asignación de potencia igual, lo que limita el rendimiento general del sistema cuando las funciones de comunicación y detección operan simultáneamente. Una estrategia de asignación de potencia que maximice la capacidad del canal de comunicación podría reducir el rendimiento de detección de objetivos, mientras que una estrategia optimizada únicamente para la probabilidad de detección de objetivos (PDP) podría asignar una potencia excesiva a la detección, en detrimento de la calidad de la comunicación. Además, dado que la capacidad del canal de comunicación y la PDP tienen dimensiones físicas diferentes, los métodos convencionales de optimización por suma ponderada no pueden equilibrar adecuadamente sus contribuciones relativas, lo que limita el rendimiento general de los sistemas OFDM-ISAC. Este estudio investiga la asignación de potencia de transmisión en sistemas OFDM-ISAC para optimizar conjuntamente la capacidad del canal de comunicación y la PDP, a pesar de estas diferencias dimensionales. El modelo propuesto OFDM-ISAC-P normaliza ambas funciones objetivo y aplica factores de ponderación ajustables para mejorar la comparabilidad en la optimización. Para superar las limitaciones del algoritmo convencional de optimización por mariposa (BOA), incluyendo parámetros fijos, convergencia lenta y susceptibilidad a óptimos locales, se incorporan estrategias de probabilidad dinámica de conmutación (DSP) y mutación gaussiana con varianza dinámica (DVGM) para mejorar la adaptabilidad de la búsqueda. El estudio plantea la hipótesis de que combinar la optimización multiobjetivo normalizada con el BOA mejorado produce una asignación de potencia con un equilibrio de Pareto más estable que la asignación de potencia igual convencional y el BOA estándar. Las principales contribuciones de este estudio incluyen el desarrollo de un modelo normalizado de asignación de potencia multiobjetivo, un marco de optimización basado en BOA mejorado y la validación mediante simulaciones utilizando escenarios con múltiples antenas, multicarrier y transporte inteligente.
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Protocolo
Este estudio incluyó únicamente modelado matemático, desarrollo de algoritmos y simulaciones numéricas para un sistema OFDM-ISAC. No se utilizaron participantes humanos, animales, especímenes biológicos ni datos identificables personalmente. Por lo tanto, no se requirió aprobación ética institucional, incluyendo aprobación del Comité de Revisión Institucional (IRB) o del Comité Institucional para el Cuidado y Uso de Animales (IACUC).
Diseño de modelo de asignación de potencia para el sistema de comunicación y sensado integrados basado en multiplexación por división de frecuencia ortogonal
En los sistemas ISAC, los PAM tradicionales iguales suelen distribuir la potencia de transmisión de forma uniforme en cada canal y antena durante la comunicación y la detección simultáneas, sin considerar sus diferentes requisitos de rendimiento. Esto puede asignar una potencia excesiva a enlaces de transmisión ineficientes y no satisfacer los requisitos heterogéneos de los servicios de comunicación y detección, reduciendo así la eficiencia general del uso de la potencia12,13,14. Por lo tanto, este estudio considera los objetivos duales del sistema mediante la optimización conjunta de la capacidad del canal de comunicación y la PDP. Se construye un marco de optimización multiobjetivo para desarrollar una estrategia de asignación de potencia para el sistema ISAC basado en OFDM, denominado modelo OFDM-ISAC-P. OFDM es una técnica eficiente de modulación multicarrier compuesta por un extremo transmisor y un extremo receptor. El proceso OFDM se ilustra en Figura 1.
Figura 1. Flujo de procesamiento de señal de la forma de onda de Multiplexación por División de Frecuencias Ortogonales (OFDM) utilizada en el sistema de Sensado y Comunicación Integrados (ISAC). El flujo incluye codificación de datos, entrelazado, mapeo de símbolos, conversión de serie a paralelo, transformada rápida inversa de Fourier (IFFT), inserción de prefijo cíclico (CP), transmisión de radiofrecuencia (RF), propagación por canal inalámbrico, recepción RF, eliminación del CP, transformada rápida de Fourier (FFT), ecualización del canal, demapeo, desentrelazado, decodificación y recuperación de datos. Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.
En Figura 1, las señales OFDM sirven como forma de onda compartida para comunicación y detección debido a su alta utilización del espectro y fuerte resistencia a la interferencia multitrayecto, lo que permite la transmisión unificada de una misma forma de onda para ambas funciones15,16,17. Despreciando el efecto de conformación espectral de la función ventana, la forma de onda OFDM transmitida se construye utilizando la frecuencia portadora, el número de subportadoras, los pesos complejos de las subportadoras para la asignación de potencia, la codificación de la señal de comunicación y el espaciado entre subportadoras. El ancho de banda del sistema está determinado por el espaciado entre subportadoras y el número de subportadoras18. El proceso de generación de la señal de comunicación se especifica de la siguiente manera. Primero, los bits de información binarios se codifican mediante un esquema de codificación de paridad de baja densidad (LDPC) para mejorar la fiabilidad de la transmisión y luego se mapean a símbolos de valores complejos utilizando la modulación por desplazamiento de fase en cuadratura (QPSK). Los símbolos modulados se asignan a las subportadoras OFDM de acuerdo con la estrategia optimizada de asignación de potencia. Tras el procesamiento mediante transformada inversa rápida de Fourier (IFFT) y la inserción del prefijo cíclico (CP), se genera la forma de onda de comunicación OFDM en el dominio temporal, que se transmite junto con la señal de detección. La misma configuración de modulación y codificación se mantiene en todas las simulaciones. La configuración del sistema ISAC utilizada en este estudio se muestra en Figura 2.
Figura 2. Configuración del sistema del sistema integrado de detección y comunicación (ISAC) basado en la multiplexación por división de frecuencia ortogonal (OFDM). El diagrama muestra la matriz transmisora (Tx), la matriz receptora (Rx), la trayectoria de comunicación directa en línea de vista (LoS), la trayectoria de detección por eco del objetivo, la trayectoria de reflexión por tierra, la trayectoria de reflexión por cielo y obstáculos representativos dentro del entorno de propagación simulado. Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.
El sistema consta de una matriz de antenas transmisoras y una matriz de antenas receptoras. La transmisión de la señal ocurre a través de dos trayectos principales. El primero es la trayectoria en línea de vista (LoS), en la cual la señal se transmite directamente desde la matriz transmisora hasta la matriz receptora. El segundo es el trayecto de reflexión, en el que una parte de la señal se refleja en el suelo y llega a la matriz receptora, mientras que otra parte se propaga a través de una trayectoria de reflexión en la atmósfera antes de alcanzar la matriz receptora19,20,21. El sistema es un sistema OFDM-ISAC multi-antena dominado por LoS, en el que los receptores de comunicación y de detección pueden adoptar configuraciones de antena diferentes. Aunque Figura 2 ilustra posibles componentes de propagación, incluyendo la trayectoria directa LoS y las trayectorias relacionadas con reflexiones, el modelo matemático y las simulaciones consideran únicamente el enlace de comunicación LoS dominante y el enlace de detección por eco del objetivo. Las reflexiones en el suelo y en la atmósfera se tratan como efectos de propagación de fondo en lugar de canales no LoS (NLoS) optimizados independientemente. La matriz de respuesta del canal se define bajo el supuesto de dominancia LoS, representando los efectos de trayectorias múltiples mediante términos de desvanecimiento, desplazamiento Doppler y ruido. Con base en esta matriz de respuesta del canal, junto con la señal transmitida y el modelo de ruido del canal, la señal recibida de comunicación se expresa en la Ecuación 1.
Aquí, nc,m representa ruido blanco gaussiano, Sm denota la señal transmitida, y Hc,m representa la matriz de respuesta del canal de comunicación.
En la función de detección del sistema ISAC, la ruta de transmisión de la señal consta de dos etapas. La primera etapa es la transmisión desde el transmisor hasta el objetivo, y la segunda es la ruta de eco, en la cual la señal reflejada se propaga desde el objetivo de regreso al receptor a través del canal de detección22,23,24. Para la subportadora m-ésima, la matriz de respuesta del canal de detección caracteriza la propagación de la señal y se expresa como Ecuación 2:
Aquí, bs representa el coeficiente de atenuación del trayecto de eco de detección, fs,m denota el desplazamiento de frecuencia Doppler reflejado, y τs representa el retardo de propagación del trayecto de reflexión. A partir de la matriz de respuesta del canal de detección, la señal de detección recibida se expresa como la Ecuación 3:
Aquí, ns,m representa ruido blanco gaussiano en el canal de detección.
En los sistemas de comunicación inalámbrica, la planificación eficiente del espectro y la asignación de recursos son esenciales para mejorar el rendimiento general del sistema25. Por consiguiente, este estudio utiliza la capacidad del canal de comunicación como criterio principal de diseño. Se establece un modelo de optimización para maximizar la capacidad del canal mediante la asignación de la potencia total de transmisión entre los subcanales OFDM según la estrategia de asignación de recursos propuesta, como se expresa en la Ecuación 4.
El problema de optimización de la comunicación se formula de la siguiente manera (Ecuación 4):
sujeto a
Aquí, σc2 representa la varianza del ruido del canal gaussiano de comunicación, P denota la potencia total de transmisión de comunicación, Pc representa el vector óptimo de asignación de potencia de comunicación, am denota el peso asignado al subportador m-ésimo, y Nc representa el número de subportadores.
La solución óptima obtenida utilizando el WA se expresa como Ecuación 5:
Aquí, 
denota la potencia óptima asignada al subcanal de comunicación m-ésimo, gm representa la relación de ganancia entre canal y ruido del subcanal de comunicación m-ésimo, y μc denota el nivel de agua del WA.
De acuerdo con el WA ilustrado en la Figura 3, los subcanales con mayores ganancias de canal, correspondientes a menores ganancias de canal inversas, reciben una mayor potencia de transmisión bajo el nivel de agua seleccionado. Esto permite al sistema aprovechar condiciones de canal favorables, cumpliendo al mismo tiempo con la restricción de potencia total y mejorando la capacidad general de comunicación. En consecuencia, los subcanales con mejores condiciones de canal reciben más potencia, mientras que aquellos con peores condiciones de canal reciben menos. Mediante esta estrategia adaptativa de asignación de potencia, el WA utiliza eficientemente los recursos del canal para mejorar el rendimiento de la comunicación.
Figura 3. Principio del algoritmo de rellenado con agua (WA) utilizado para la asignación de potencia en comunicaciones. El eje horizontal representa los subcanales OFDM, y el eje vertical representa la ganancia inversa del canal y la potencia de transmisión asignada. El nivel de agua determina la potencia de transmisión asignada a cada subcanal bajo la restricción total de potencia de transmisión. Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.
Para el objetivo de detección, una estrategia adecuada de asignación de potencia es esencial cuando la probabilidad de falsa alarma es fija. Una estrategia optimizada de asignación de potencia mejora el rendimiento de la detección al aumentar la precisión en la identificación del objetivo. El proceso de detección requiere una prueba de hipótesis bajo la hipótesis de presencia del objetivo (H1) y la hipótesis de ausencia del objetivo (H0). Bajo estas hipótesis, la señal recibida para cada subportadora durante el k-ésimo pulso se expresa como la Ecuación 6:
Aquí, y denota el vector de observación de detección, A representa la matriz diagonal diag(a0, a1, …, aNc−1), D(v) denota la matriz diagonal que contiene el desplazamiento de frecuencia Doppler del objetivo, β representa el vector de coeficiente de reflexión del objetivo, y ns denota el ruido blanco gaussiano en el canal de detección.
Luego se evalúan las funciones de densidad de probabilidad bajo H0 y H1. Para una probabilidad especificada de falsa alarma, se calcula la PDP basándose en estas dos hipótesis. De acuerdo con la teoría de detección por razón de verosimilitud, se deriva posteriormente un detector generalizado de razón de verosimilitud máxima para maximizar la PDP.
El detector generalizado de razón de verosimilitud máxima se expresa como Ecuación 7:
Aquí, lG y LG denotan respectivamente el estadístico de detección de la razón de verosimilitud generalizada y la función de razón de verosimilitud, yH representa la transpuesta hermítica de y, y γ0 denota el umbral de detección. Durante el proceso de detección, el umbral se utiliza para determinar si se acepta la hipótesis de presencia del objetivo (H1) o la hipótesis de ausencia del objetivo (H0). La relación entre el umbral de detección de sensado y la probabilidad de detección del objetivo se ilustra en la Figura 4.
Figura 4. Relación entre el umbral de detección del sensor y la probabilidad de detección del objetivo. Se muestran las funciones de densidad de probabilidad bajo la hipótesis de ausencia del objetivo y la hipótesis de presencia del objetivo, junto con el umbral de detección utilizado para la prueba de hipótesis. Las regiones sombreadas corresponden a las regiones de decisión asociadas con la probabilidad de falsa alarma y la probabilidad de detección del objetivo. Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.
Como se muestra en la Figura 4, el PDP está directamente relacionado con la distribución chi-cuadrado no central. Bajo una probabilidad fija de falsa alarma (es decir, la probabilidad máxima permitida de detección errónea), el parámetro de no centralidad está positivamente correlacionado con el PDP. En consecuencia, aumentar el parámetro de no centralidad mejora la probabilidad de detectar correctamente la señal del objetivo. Basándose en esta relación, la potencia total de transmisión de detección se considera como la restricción de potencia, mientras que la maximización del parámetro de no centralidad se selecciona como el objetivo de optimización. El problema de optimización restringida resultante se utiliza para derivar la estrategia óptima de asignación de potencia de detección y se expresa como la Ecuación 8:
donde α denota el vector de pesos de transmisión óptimo para la detección obtenido bajo la restricción de potencia y también representa el vector de pesos de transmisión de la subportadora de detección, B(v, β) denota el vector de detección-información, y P representa la potencia total de transmisión de detección.
La optimización indica que la estrategia óptima de asignación de potencia para detección no distribuye la potencia entre múltiples subcanales. Por el contrario, toda la potencia disponible para transmisión de detección se asigna al subcanal identificado mediante la evaluación del canal como el que proporciona el mejor rendimiento de detección, maximizando así el desempeño de detección de objetivos en un solo canal.
En el sistema OFDM-ISAC, la asignación de potencia es la tarea central de optimización, y la estrategia óptima debe satisfacer los requisitos de diseño tanto de la comunicación como de la detección. Específicamente, la optimización considera simultáneamente métricas de rendimiento de la comunicación, como la tasa de error de bit y la capacidad del canal, junto con métricas de rendimiento de la detección, como el PDP y la precisión en la estimación de parámetros. El rendimiento general del sistema mejora mediante una asignación coordinada de recursos. Sin embargo, combinar directamente las estrategias óptimas de asignación de potencia para comunicación y detección mediante la optimización convencional por suma ponderada tiene limitaciones importantes. Debido a que no se consideran adecuadamente las diferentes dimensiones físicas y las contribuciones relativas de las dos métricas de rendimiento, la optimización resultante puede no reflejar con precisión los requisitos de los sistemas integrados de comunicación y detección26,27.
Por lo tanto, este estudio propone un marco de diseño integrado basado en la ponderación normalizada. En primer lugar, las métricas de rendimiento de comunicación y detección se normalizan para eliminar los efectos de la inconsistencia dimensional. Luego, los coeficientes de ponderación se ajustan según el escenario de aplicación para lograr una asignación de potencia más equilibrada. La formulación matemática del modelo OFDM-ISAC-P normalizado se proporciona en la Ecuación 9:
Aquí, w denota el factor de ponderación de la comunicación, Fc representa el valor objetivo óptimo obtenido a partir del problema de optimización de la comunicación, pm denota la potencia asignada al subportador OFDM m-ésimo, gm representa la ganancia equivalente canal-ruido del subportador de comunicación m-ésimo, P denota la potencia total de transmisión, Fs representa el valor objetivo óptimo obtenido a partir del problema de optimización de la detección, y bm denota el elemento m-ésimo del vector de detección B(v, β).
El factor de ponderación de la comunicación w, junto con su factor de ponderación complementario de detección (1 − w), actúa como un parámetro de diseño ajustable que refleja la importancia relativa de la capacidad del canal de comunicación y del PDP en diferentes escenarios de aplicación28,29. En este estudio, w se trata como un parámetro de configuración a nivel de escenario, y no como una variable de control que varía en el tiempo. Por consiguiente, w se fija para cada escenario de simulación (por ejemplo, w = 0,5 para un rendimiento equilibrado entre comunicación y detección, y w = 0,8 para una operación con prioridad en comunicación). Luego, se utiliza la BOA mejorada para optimizar la asignación de potencia correspondiente. Por lo tanto, el término «factor de ponderación dinámico» hace referencia a la selección de diferentes factores de ponderación para distintos escenarios operativos, y no a una adaptación automática en tiempo real durante la ejecución del algoritmo.
Solución del modelo de optimización de potencia para el sistema de sensado y comunicación integrados basado en multiplexación por división de frecuencia ortogonal mediante el algoritmo mejorado de optimización por mariposa
Después de construir el modelo OFDM-ISAC-P, se utiliza la BOA mejorada para resolver el problema de optimización. La BOA tiene una estructura sencilla, es fácil de implementar y posee una fuerte capacidad de búsqueda global. Imita el comportamiento de forrajeo de las mariposas y emplea un mecanismo de vuelo de Lévy para explorar eficientemente el espacio de búsqueda. El algoritmo requiere relativamente pocos ajustes de parámetros, lo que lo hace adecuado para una amplia gama de problemas de optimización. Sin embargo, la BOA convencional puede converger prematuramente a óptimos locales, es sensible a los ajustes de parámetros y a menudo requiere muchas iteraciones al resolver problemas de optimización de alta dimensión30. Por lo tanto, en este estudio se mejora la estrategia de mutación y el procedimiento de optimización.
Para mejorar la exploración global durante la etapa inicial de optimización, se introduce una estrategia de probabilidad de conmutación dinámica (DSP). Durante las iteraciones iniciales, una probabilidad de conmutación relativamente baja favorece la exploración del espacio de búsqueda. A medida que aumenta el número de iteraciones, la probabilidad de conmutación se ajusta gradualmente para reforzar la explotación local y mejorar la convergencia. La DSP se define en la Ecuación 10:
donde α denota el valor inicial del DSP, t representa el número de iteración actual, y β es el coeficiente de control. Esta estrategia adaptativa aumenta la diversidad de la población durante la etapa inicial de optimización, amplía el espacio de búsqueda y reduce la probabilidad de convergencia prematura hacia óptimos locales. A medida que avanza la optimización, la búsqueda cambia gradualmente de la exploración global a la explotación local.
Para mejorar aún más el rendimiento de la optimización, se incorpora el modelo de variación dirigida (DVGM) en el algoritmo. Se aplica una varianza de mutación relativamente grande durante las primeras iteraciones para ampliar el rango de búsqueda y mejorar la exploración global. A medida que avanza la optimización, la varianza de mutación se reduce gradualmente para aumentar la precisión de la búsqueda local y facilitar la convergencia. La varianza máxima σmax y la varianza mínima σmin se definen en la Ecuación 11:
Las estrategias mejoradas de búsqueda global y local se resumen en la Ecuación 12:
Aquí, normrnd(0, σ(t)) denota un número aleatorio gaussiano con media 0 y varianza σ(t), y fi representa el parámetro de fragancia que controla el comportamiento de búsqueda de la mariposa. Tras incorporar las estrategias DSP y DVGM, se obtiene la BOA mejorada, como se ilustra en la Figura 5.
Figura 5. Flujo de trabajo del Algoritmo de Optimización de Mariposas (BOA) mejorado. El procedimiento de optimización incluye inicialización, generación de la población, evaluación de aptitud, Probabilidad de Conmutación Dinámica (DSP), búsquedas globales y locales, Mutación Gaussiana con Varianza Dinámica (DVGM), actualización de soluciones, evaluación de convergencia y salida de la solución óptima. Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.
Figura 5 ilustra las dos estrategias de mejora incorporadas en el BOA: DSP y DVGM. La estrategia DSP ajusta de forma adaptativa la frecuencia de conmutación entre búsqueda global y local. Durante las primeras etapas de optimización, el algoritmo enfatiza la exploración global para aumentar la diversidad de la población y mejorar la probabilidad de identificar regiones prometedoras de soluciones. A medida que avanza la optimización, la búsqueda se desplaza gradualmente hacia la explotación local para acelerar la convergencia. La estrategia DVGM perturba al individuo actualmente mejor, mejorando así la capacidad de búsqueda local, aumentando la diversidad de soluciones y reduciendo la probabilidad de convergencia prematura a óptimos locales.
Cuando el BOA mejorado se aplica para resolver el modelo OFDM-ISAC-P, primero se codifican las variables de optimización, se genera una población inicial y se asignan estrategias candidatas de asignación de potencia a cada individuo. El flujo general de optimización se ilustra en la Figura 6.
Figura 6. Flujo de trabajo del algoritmo de optimización de mariposas mejorado (BOA) para resolver el modelo de asignación de potencia en sistemas de comunicación e integración de sensores basados en multiplexión por división de frecuencias ortogonales (OFDM-ISAC). El procedimiento incluye la inicialización de parámetros, codificación de vectores candidatos de asignación de potencia, generación de la población, evaluación de aptitud, actualización iterativa de soluciones, evaluación de convergencia y salida de la estrategia óptima de asignación de potencia. Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.
Como se muestra en la Figura 6, la optimización comienza aplicando la estrategia DSP para realizar una optimización iterativa. Durante las primeras iteraciones, se enfatiza la exploración global para investigar diversas combinaciones de asignación de potencia en el sistema OFDM-ISAC. En las iteraciones posteriores, la búsqueda cambia gradualmente hacia la explotación local para refinar soluciones candidatas de alta calidad, al tiempo que se satisface la restricción de potencia total de transmisión. Posteriormente, se aplica la estrategia DVGM a la mejor solución actual para escapar de óptimos locales y mantener la diversidad de soluciones. A lo largo del proceso de optimización, las funciones objetivo de comunicación y detección se utilizan para evaluar la aptitud de cada solución candidata, y se conservan los individuos de mayor calidad para la siguiente iteración. La optimización continúa hasta que se cumple el criterio de terminación predefinido. La solución óptima final representa la estrategia de asignación de potencia que proporciona el mejor equilibrio entre el rendimiento de la comunicación y el rendimiento de la detección de objetivos.
Ajustes de reproducibilidad
Para mejorar la reproducibilidad, se especifican en detalle los parámetros de simulación, configuraciones de inicialización, restricciones y criterios de terminación. Todos los experimentos se implementaron en Ubuntu 22.04 LTS utilizando Python 3.10, PyTorch 2.1, NumPy 1.26, CVXPY 1.4 y MATLAB R2023b (véase la Tabla de materiales). Los parámetros de simulación y el entorno computacional utilizados en este estudio se resumen en la Tabla 1, mientras que la configuración detallada de los parámetros de simulación OFDM-ISAC se proporciona en la Tabla suplementaria 1. Las simulaciones utilizaron una densidad espectral de potencia de ruido de −174 dBm/Hz, 64 subportadoras, 16 símbolos OFDM, una frecuencia portadora de 4 GHz, un espaciado entre subportadoras de 15 kHz, ocho antenas transmisoras y un máximo de 10 000 iteraciones. La relación de asignación de potencia se inicializó dentro del rango de 0 a 1 con una resolución de 0,01 y se normalizó para cumplir con la restricción de potencia de transmisión total. Los pesos de comunicación, de detección y la precisión previa multicapa se establecieron en 0,2, 0,3 y 0,5, respectivamente. Las restricciones de optimización incluyeron asignación de potencia no negativa para los usuarios, potencia de transmisión total limitada, ancho de banda limitado y una probabilidad de falsa alarma del orden de 10⁻3. La optimización finalizó cuando se alcanzó el número máximo de iteraciones o cuando el cambio relativo en la función objetivo entre dos iteraciones consecutivas fue inferior a 10⁻4. Todos los experimentos con inicialización aleatoria y perturbaciones del canal utilizaron semillas aleatorias fijas y se repitieron independientemente 30 veces.
| Parámetro | Valor | Descripción |
| Frecuencia portadora | 4 GHz | Frecuencia portadora OFDM. |
| Esquema de codificación/modulación de comunicación | Modulación por desplazamiento de fase en cuadratura (QPSK) con codificación de canal de paridad de baja densidad (LDPC) | Método de generación de señal de comunicación utilizado para reproducir la forma de onda OFDM transmitida. |
| Peso de comunicación | 0,2 | Peso asignado al objetivo de comunicación. |
| Probabilidad de falsa alarma | 10⁻³ | Probabilidad de falsa alarma utilizada como restricción de optimización de detección. |
| Plataforma de hardware | Intel Core i7-13700 CPU, NVIDIA RTX 4070 GPU, 32 GB RAM | Plataforma computacional utilizada para las simulaciones. |
| Conjunto de datos de referencia para simulación ISAC | No aplicable. Todos los datos de referencia se generaron mediante simulaciones numéricas. | Conjunto de datos de referencia utilizado para la evaluación del rendimiento. |
| Número máximo de iteraciones | 10 000 | Número máximo de iteraciones de optimización. |
| Precisión del conocimiento previo multicapa | 0,5 | Parámetro de información previa utilizado durante la optimización. |
| Densidad espectral de potencia de ruido | −174 dBm/Hz | Densidad espectral de ruido del canal de comunicación. |
| Número de símbolos OFDM | 16 | Número de símbolos OFDM por trama. |
| Número de subportadoras OFDM | 64 | Número de subportadoras OFDM. |
| Sistema operativo | Ubuntu 22.04 LTS | Entorno computacional. |
| Software de optimización | CVXPY 1.4 | Paquete de optimización convexa. |
| Resolución de asignación de potencia | 0,01 | Resolución de las relaciones iniciales de asignación de potencia. |
| Lenguaje de programación | Python 3.10 | Lenguaje de programación utilizado para la implementación de la simulación. |
| Semilla aleatoria | Fija | Semilla aleatoria fija utilizada en todas las simulaciones. |
| Ejecuciones repetidas | 30 | Número de ejecuciones independientes de simulación realizadas para análisis estadístico. |
| Biblioteca de computación científica | NumPy 1.26 | Biblioteca de computación numérica utilizada para cálculos numéricos. |
| Peso de detección | 0,3 | Peso asignado al objetivo de detección. |
| Plataforma de simulación | MATLAB R2023b | Plataforma utilizada para simulación numérica y visualización. |
| Criterio de detención | Número máximo de iteraciones o cambio relativo del objetivo < 10⁻⁴ | Criterio de terminación de la optimización. |
| Separación entre subportadoras | 15 kHz | Separación entre subportadoras OFDM. |
| Biblioteca de computación tensorial | PyTorch 2.1 | Entorno de computación tensorial utilizado para cálculos matriciales y tensoriales. |
| Número total de antenas transmisoras | 8 | Número de antenas transmisoras. |
Tabla 1: Parámetros de simulación y entorno computacional utilizados para las simulaciones de Comunicación e Integración de Sensores basadas en Multiplexión por División de Frecuencia Ortogonal (OFDM-ISAC). La tabla resume los parámetros de forma de onda, parámetros de optimización, configuraciones de simulación, entorno computacional, software, conjuntos de datos y otras condiciones de simulación utilizadas a lo largo del estudio.
A menos que se indique lo contrario, los mejoramientos porcentuales reportados como «aumentados en X %» se calculan como ganancias porcentuales relativas utilizando la Ecuación 13:
Para métricas de rendimiento basadas en probabilidad o tasa, como el PDP, los cambios absolutos se indican explícitamente como aumentos en puntos porcentuales (pp). Por ejemplo, un aumento del 46 % al 63 % se indica como +17 pp, mientras que +37,0 % denota el aumento porcentual relativo correspondiente calculado utilizando 46 % como referencia.
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Resultados
Prueba de rendimiento del algoritmo mejorado de optimización por mariposa
Antes de evaluar la eficacia del PAM OFDM-ISAC, se evaluó la BOA mejorada. Como algoritmos de comparación se seleccionaron la BOA convencional, el Algoritmo de Optimización de Ballena (WOA) y la Optimización por Enjambre de Partículas (PSO). La evaluación de referencia utilizó el valor medio y la desviación estándar como métricas de rendimiento, con dos funciones de referencia unimodales ( y ) y dos func...
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Discusión
El modelo propuesto OFDM-ISAC-P aborda la necesidad de equilibrar la capacidad del canal de comunicación y el PDP bajo una restricción compartida de potencia de transmisión. Estudios previos basados en OFDM para ISAC han examinado la asignación conjunta de subportadoras y potencia, el diseño de formas de onda compartidas, la asignación dinámica de potencia y los compromisos entre comunicación y detección1,2,7,
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Divulgaciones
Conflicto de intereses:
Los autores declaran que no tienen conflictos de intereses.
Agradecimientos
Los autores agradecen sinceramente el apoyo financiero del Proyecto de Investigación en Ciencias Naturales del Departamento de Educación de la Provincia de Liaoning, China (Número de beca: JYTMS20230009), del Proyecto de Investigación y Desarrollo Tecnológico de Dalian, China (Número de beca: 2024JB11GX001) y del Proyecto de Cultivo de Equipos Disciplinares de la Universidad de Ciencia y Tecnología de Dalian (Número de beca: KYXK2025001).
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Materiales
| Nombre | Empresa | Número de catálogo | Comentarios |
|---|---|---|---|
| CVXPY | CVXPY Developers | Version 1.4 | Paquete de optimización convexa utilizado para respaldar la verificación del modelo de asignación de potencia. |
| Programa de optimización BOA mejorado | Autores | No aplicable | Implementación personalizada del Algoritmo de Optimización de Mariposa Mejorado (IBOA, por sus siglas en inglés) utilizado para resolver el modelo de asignación de potencia OFDM-ISAC-P mediante probabilidad de conmutación dinámica y mutación gaussiana de varianza dinámica. |
| Conjunto de datos de referencia para simulación ISAC | Autores | No aplicable | Conjunto de referencia de simulación generado por los autores y utilizado para evaluar el método propuesto de asignación de potencia bajo diferentes relaciones señal-ruido, configuraciones de antenas y números de subportadoras. |
| MATLAB | The MathWorks, Inc. | R2023b | Plataforma utilizada para simulación numérica y visualización de resultados. |
| NumPy | Desarrolladores de NumPy | Version 1.26 | Biblioteca de computación numérica utilizada para operaciones con arreglos, inicialización aleatoria y análisis estadístico. |
| Programa de simulación OFDM-ISAC | Autores | No aplicable | Código de simulación personalizado utilizado para construir el modelo de canal OFDM-ISAC, calcular la capacidad del canal de comunicación y evaluar la probabilidad de detección de objetivos. |
| PyTorch | PyTorch Foundation | Version 2.1 | Marco de trabajo para cálculo tensorial utilizado para modelado numérico y operaciones matriciales. |
| Ambiente de programación Python | Python Software Foundation | Python 3.10 | Lenguaje de programación utilizado para la implementación de algoritmos y cálculos numéricos. |
| Sistema operativo Ubuntu | Canonical Ltd. | Ubuntu 22.04 LTS | Sistema operativo utilizado para implementar las simulaciones de asignación de potencia OFDM-ISAC. |
Referencias
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