הקצאת הספק מבוססת סימולציה למערכות תקשורת וחישוש משולבות המאזנות בין קיבולת תקשורת לבין זיהוי מטרות

Shuyuan Zhao; Hu Sheng

מאמר מחקר

הקצאת הספק מבוססת סימולציה למערכות תקשורת וחישוש משולבות המאזנות בין קיבולת תקשורת לבין זיהוי מטרות

28 צפיות

⸱

11 בספטמבר 2026

Shuyuan Zhao¹ , Hu Sheng²

¹School of Traffic and Electrical Engineering, Dalian University of Science and Technology, ²School of Railway Intelligent Engineering, Dalian Jiaotong University

במאמר זה

סיכום

פרוטוקול זה מתאר שיטה מבוססת סימולציה לאופטימיזציה של הקצאת הספק במערכות חישה ותקשורת משולבות, תוך שימוש במודל אופטימיזציה רב-מטרתי ובאלגוריתם אופטימיזציית פרפר (Butterfly Optimization Algorithm) משופר, במטרה לאזן בין קיבולת התקשורת לבין ביצועי גילוי המטרה תחת תנאי הפעלה שונים.

תקציר

מערכות חישנוע ותקשורה משולבות (ISAC) דורשות הקצאת הספק יעילה כדי לאזן בין איכות התקשורת לביצועי החישנוע, תוך פעולה תחת משאבי הספק וספקטרום מוגבלים. שיטות קונבנציונליות של הקצאת הספק שווה נכשלות לעיתים קרובות בהשגת פשרה יעילה בין קיבולת ערוץ התקשורת להסתברות זיהוי המטרה (PDP), מכיוון שהן אינן לוקחות בחשבון באופן מספק את היעדים השונים של התקשורה והחישנוע. מחקר זה מציע אסטרטגיית הקצאת הספק מבוססת סימולציה עבור מערכת ISAC מבוססת רב-נשאי תדר אורתוגונליים (OFDM), תוך שימוש במסגרת אופטימיזציה רב-מטרית מנורמלת. אלגוריתם אופטימיזציית פרפר (BOA) משופר, המשלב אסטרטגיות של הסתברות החלפה דינמית ומוטציה גאוסיאנית עם שונות דינמית, מיושם כדי לשפר את יכולת החיפוש הגלובלי, את מהירות ההתכנסות ואת גיוון הפתרונות. סימולציות מספריות בוצעו תחת גורמי שקלול של תקשורת, תצורות אנטנות, מספר תתי-נשאים ויחסי אות לרעש שונים כדי להעריך את הגישה המוצעת. האסטרטגיה המותאמת השיגה התנהגות התכנסות משופרת תוך אספקת פשרה מאוזנת בין קיבולת ערוץ התקשורת ל-PDP במספר תרחישי סימולציה. ממצאים אלו מדגימים כי מסגרת האופטימיזציה המוצעת יכולה לתמוך ביעילות בהקצאת משאבים מבוססת סימולציה עבור מערכות ISAC מבוססות OFDM, תוך אספקת מתודולוגיה הניתנת לשחזור להערכת פשרות בין תקשורת לחישנוע תחת תנאי הפעלה שונים.

מבוא

עם ההתרחבות המהירה של שירותי תקשורת אלחוטית והדרישה הגוברת לחשיפת רדאר בעלת ביצועים גבוהים, הסכסוך בין משאבי ספקטרום מוגבלים לבין דרישות השירות הגוברות הפך לבולט יותר ויותר. במקביל, המיניאטורה והאינטגרציה של התקנים אלקטרוניים קידמו עוד יותר את מערכות Sensing and Communication (ISAC) משולבות. כתוצאה מכך, ISAC הפכה לכיוון מחקר מרכזי במערכות מידע אלקטרוניות¹^,²^,³. באמצעות שיתוף משאבי ספקטרום וחומרה, ISAC מאפשרת שידור סימולטני של נתוני תקשורת אלחוטית ואותות חשיפת רדאר, ובכך היא גוברת על מגבלות יעילות הספקטרום של מערכות עצמאיות קונבנציונליות ומשפרת את ניצול המשאבים בתרחישים מורכבים⁴. Orthogonal Frequency Division Multiplexing (OFDM) היא טכניקת אפלול רב-נושאת המאומצת באופן נרחב, המשפרת את ניצול הספקטרום ומספקת חסינות חזקה מפני הפרעות רב-נתיב. בשל יתרונות אלו, OFDM הפכה לצורת הגל המועדפת עבור מערכות ISAC. ארכיטקטורת OFDM-ISAC הנובעת מכך מספקת בסיס גל אמין ליישום מתואם של פונקציות תקשורת וחשיפה⁵^,⁶. בהתאם לכך, מחקר ניכר התמקד בנושא זה.

כדי לשפר את יעילות התקשורת ואת ביצועי החישוש, Wen et al.⁷ הציעו שיטת הקצאת הספק (PAM) עבור מערכות ISAC מבוססות OFDM אופטיות במרחב חופשי. תוצאותיהם הדגימו את יעילות השיטה והדגישו את הפשרה (trade-off) בין ביצועי התקשורת לביצועי החישוש. Wang et al.⁸ פיתחו שיטה לאופטימיזציית הקצאת הספק מבוססת למידה עמוקה עבור מערכות OFDM-ISAC כדי למזער את שיעור השגיאות של סמלי התקשורת ואת גבול Cramér–Rao התחתון עבור אומדן משותף של השהייה ואפקט דופלר, ובכך הדגימו שיפור בביצועי התקשורת. כדי לאזן בין ביצועי התקשורת לביצועי החישוש, AlKhansa et al.⁹ תכננו PAM דינמי להערכת זמן הגעה (time-of-arrival) במערכות OFDM-ISAC, ותוצאות מספריות אישרו את החשיבות של שילוב מספר אילוצי חישוש. He et al.¹⁰ ניסחו בעיית אופטימיזציה מסוג max–min עבור מערכות OFDM-ISAC רב-נושאיות ופיתחו אלגוריתם אופטימיזציה איטרטיבי המבוסס על קירוב קמור עוקב (successive convex approximation) כדי לפתור את הבעיה הנובעת שאינה קמורה, ובכך שיפרו את ביצועי התקשורת. Liao et al.¹¹ הציעו מעצב אלומות (beamformer) לשידור ISAC יעיל חישובית, המבוסס על שילוב משוקלל של מקודד מקדים (precoder) ליניארי ומעצב אלומות מערך מוגדר מראש, והדגימו יעילות חישובית מיטבית וביצועים כלליים טובים.

על אף התקדמויות אלו, רוב מערכות ה-OFDM-ISAC עדיין מסתמכות על הקצאת הספק שווה, דבר המגביל את ביצועי המערכת הכוללים כאשר פונקציות התקשורת והחישוש פועלות בו-זמנית. אסטרטגיית הקצאת הספק הממקסמת את קיבולת ערוץ התקשורת עלולה להפחית את ביצועי גילוי המטרה, בעוד שאסטרטגיה המותאמת אך ורק להסתברות גילוי המטרה (PDP) עלולה להקצות הספק מופרז לחישוש על חשבון איכות התקשורת. יתרה מכך, מכיוון שלקיבולת ערוץ התקשורת ול-PDP יש ממדים פיזיקליים שונים, שיטות אופטימיזציה קונבנציונליות של סכום משוקלל אינן יכולות לאזן כראוי את תרומותיהן היחסיות, מה שמגביל את הביצועים הכוללים של מערכות OFDM-ISAC. מחקר זה בוחן את הקצאת הספק השידור במערכות OFDM-ISAC כדי לייעל במשותף את קיבולת ערוץ התקשורת ואת ה-PDP למרות הבדלים ממדיים אלו. המודל המוצע, OFDM-ISAC-P, מנרמל את שתי פונקציות המטרה ומחיל מקדמי שקלול ניתנים לכיוון כדי לשפר את יכולת ההשוואה באופטימיזציה. כדי להתגבר על המגבלות של אלגוריתם אופטימיזציית הפרפר (BOA) הקונבנציונלי, הכוללות פרמטרים קבועים, התכנסות איטית ורגישות לאופטימום מקומי, שולבו אסטרטגיות של הסתברות החלפה דינמית (DSP) ומוטציה גאוסיאנית בעלת שונות דינמית (DVGM) כדי לשפר את סתגלנות החיפוש. המחקר מניח כי שילוב של אופטימיזציה רב-מטרתית מנורמלת עם ה-BOA המשופר יניב הקצאת הספק של שיווי משקל פארטו (Pareto-equilibrium) יציבה יותר מאשר הקצאת הספק שווה קונבנציונלית ומה-BOA הסטנדרטי. התרומות העיקריות של מחקר זה כוללות פיתוח של מודל הקצאת הספק רב-מטרתי מנורמל, מסגרת אופטימיזציה משופרת מבוססת BOA, ותיקוף מבוסס סימולציה המשתמש בתרחישים של רב-אנטנות, רב-נשאי (multicarrier) ותחבורה חכמה.

פרוטוקול

מחקר זה כלל רק מידול מתמטי, פיתוח אלגוריתמים וסימולציות נומריות עבור מערכת OFDM-ISAC. לא היו מעורבים משתתפים אנושיים, בעלי חיים, דגימות ביולוגיות או נתונים המזהים באופן אישי. לפיכך, לא נדרש אישור אתי ממוסד, כולל אישור של ועדת ביקורת מוסדית (IRB) או של הוועדה לטיפול ובשימוש בבעלי חיים (IACUC).

תכנון מודל הקצאת הספק עבור מערכת משולבת של חישוש ותקשורת המבוססת על ריבוי חלוקת תדרים אורתוגונלית (OFDM)

במערכות ISAC, שיטות PAM שוויוניות מסורתיות מחלקות לעיתים קרובות את הספק השידור באופן שווה בין כל ערוץ ואנטנה במהלך תקשורת וחישה סימולטנית, מבלי להתחשב בדרישות הביצועים השונות שלהן. דבר זה עלול להקצות הספק מופרז לקישורי שידור לא יעילים ולהכשיל את סיפוק הדרישות ההטרוגניות של שירותי התקשורת והחישה, ובכך להפחית את יעילות ניצול ההספק הכוללת¹²^,¹³^,¹⁴. לפיכך, מחקר זה בוחן את יעדי התפקוד הדואליים של המערכת על ידי אופטימיזציה משותפת של קיבולת ערוץ התקשורת ושל ה-PDP. מסגרת אופטימיזציה רב-מטרתית נבנתה כדי לפתח אסטרטגיית הקצאת הספק עבור מערכת ISAC מבוססת OFDM, המכונה מודל OFDM-ISAC-P. OFDM היא טכניקת אפנון רב-נשאי יעילה המורכבת מקצה שידור ומקצה קליטה. תהליך ה-OFDM מוצג ב-איור 1.

תרשים זרימה של תקשורת אלחוטית, הכולל קידוד, IFFT, ערוץ RF, FFT ותהליך פענוח.
איור 1תהליך עיבוד האות של צורת הגל של ריבוי חלוקת תדרים אורתוגונלית (OFDM) המשמשת במערכת גילוי ותקשורת משולבת (ISAC). תהליך העבודה כולל קידוד נתונים, שזירה (interleaving), מיפוי סמלים, המרה מסדרתי למקבילי, התמרה מהירה של פורייה הפוכה (IFFT), הוספת קידומת מחזורית (CP), שידור בתדר רדיו (RF), התפשטות בערוץ אלחוטי, קליטה בתדר רדיו, הסרת ה-CP, התמרה מהירה של פורייה (FFT), השוואת ערוץ (channel equalization), ביטול מיפוי (demapping), ביטול שזירה (deinterleaving), פענוח ושחזור נתונים. אנא לחצו כאן כדי להציג גרסה גדולה יותר של איור זה.

באיור 1, אותות OFDM משמשים כצורת גל משותפת לתקשורת ולחישוש בשל ניצול ספקטרום גבוה ועמידות חזקה להפרעות ריבוי נתיבים, ובכך הם מאפשרים שידור גל אחיד עבור שני התפקודים¹⁵^,¹⁶^,¹⁷. תוך התעלמות מהשפעת עיצוב הספקטרום של פונקציית החלון, צורת גל ה-OFDM המשודרת נבנית באמצעות תדר הנושאי, מספר תתי-הנושאיים, משקולות מרוכבות של תתי-הנושאיים להקצאת הספק, קידוד אות תקשורת והמרווח בין תתי-הנושאיים. רוחב פס המערכת נקבע על ידי המרווח בין תתי-הנושאיים ומספר תתי-הנושאיים¹⁸. תהליך יצירת אות התקשורת מוגדר כדלק כך: ביטים של מידע בינארי מקודדים תחילה באמצעות סכימת קידוד LDPC (low-density parity-check) לשיפור אמינות השידור, ולאחר מכן הם ממופים לסמלים בעלי ערך מרוכב באמצעות אפנון QPSK (quadrature phase shift keying). הסמלים המאופננים מוקצים לתתי-נושאי ה-OFDM בהתאם לאסטרטגיית הקצאת הספק אופטימלית. לאחר עיבוד IFFT (inverse fast Fourier transform) והכנסת קידומת מחזורית (CP), נוצרת צורת גל תקשורת OFDM במישור הזמן והיא משודרת יחד עם אות החישוש. תצורת האפנון והקידוד נשמרת לאורך כל הסימולציות. תצורת מערכת ה-ISAC המשמשת במחקר זה מוצגת באיור 2.

מסלולי אות אלחוטיים, דיאגרמה, המראה השתקפות ישירה, השתקפות מהקרקע והשתקפות מהשמיים למכשולים ולמערך Rx.
איור 2. תצורת מערכת של מערכת חישוש ותקשורה משולבת (ISAC) המבוססת על ריבוב תדרים אורתוגונלי (OFDM). הדיאגרמה ממחישה את מערך השידור (Tx), מערך הקליטה (Rx), נתיב תקשורת ישיר בקו ראייה (LoS), נתיב חישוש של הד-מטרה, נתיב השתקפות מהקרקע, נתיב השתקפות מהשמיים ומכשולים מייצגים בתוך סביבת ההפגה המדמה. אנא לחצו כאן כדי לצפות בגרסה גדולה יותר של איור זה.

המערכת מורכבת ממערך אנטנות משדר וממערך אנטנות מקלט. שידור האות מתבצע דרך שני נתיבים עיקריים. הראשון הוא נתיב קו ראייה (LoS), שבו האות משודר ישירות ממערך המשדר למערך המקלט. השני הוא נתיב ההחזרה, שבו חלק מהאות מוחזר מהקרקע ומגיע למערך המקלט, בעוד שחלק אחר מונח דרך נתיב החזרה מהשמיים לפני הגעתו למערך המקלט¹⁹^,²⁰^,²¹. המערכת היא מערכת OFDM-ISAC רב-אנטנות בעלת דומיננטיות של LoS, שבה מקלטי התקשורת והחישוש עשויים לאמץ תצורות אנטנות שונות. למרות שאיור 2 ממחיש רכיבי התפשטות אפשריים, כולל נתיב ה-LoS הישיר ונתיבים הקשורים להחזרות, המודל המתמטי והסימולציות שוקלים רק את קישור התקשורת הדומיננטי ב-LoS ואת קישור החישוש של הד הקישור. החזרות מהקרקע ומהשמיים נחשבות כהשפעות התפשטות רקע ולא כערוצים שאינם בקו ראייה (NLoS) שעברו אופטימיזציה עצמאית. מטריצת התגובה של הערוץ מוגדרת תחת הנחת הדומיננטיות של LoS, כאשר השפעות רב-נתיביות מיוצגות באמצעות גורמי דעיכה (fading), הסטת דופלר ורעש. בהתבסס על מטריצת תגובת הערוץ זו, יחד עם האות המשודר ומודל רעש הערוץ, אות התקשורת שהתקבל מבוטא במשוואה 1.

משוואת שיווי משקל סטטי, y_cm = H_cm * S_m + n_cm, נוסחה, לשימוש חינוכי

כאן, n_c,m מייצג רעש לבן גאוסי, S_m מסמן את האות המועבר, ו-H_c,m מייצג את מטריצת התגובה של ערוץ התקשורת.

בתפקיד החשיפה של מערכת ה-ISAC, נתיב העברת האות מורכב משני שלבים. השלב הראשון הוא ההעברה מהמשדר אל המטרה, והשני הוא נתיב ההד, שבו האות המוחזר מופץ מהמטרה חזרה למקלט דרך ערוץ החשיפה²²^,²³^,²⁴. עבור נשאי המשנה ה- m, מטריצת התגובה של ערוץ החשיפה מאפיינת את הפצת האות ומבוטאת כ-משוואה 2:

$משוואת שיווי משקל סטטי $ H_{sm} = b_s e^{j2\pi f_{sm} \theta} e^{-j2\pi m f \tau_s} $.$

כאן, b_s מייצג את מקדם הדעיכה של נתיב הד echo במדידה, f_{ס, מ} מסמננ את השט הפרקואי של תדר דופלר המוחזר, ו- τ_s מייצג את השהיית ההפצה של נתיב ההחזרה. בהתבסס על מטריצת התגובה של ערוץ החישון, אות החישון שהתקבל מבוטא כ- משוואה 3:

משוואה המציגה את נוסחת עיבוד האות: y_sm = H_sm S_m + n_sm, המשמשת במחקר ניתוח נתונים.

כאן, n_s,m מייצג רעש לבן גאוסיאני בערוץ החשיפה.

במערכות תקשורת אלחוטית, תכנון ספקטרום והקצאת משאבים יעילים חיוניים לשיפור ביצועי המערכת הכוללים²⁵בהתאם לכך, מחקר זה משתמש בקיבולת ערוץ התקשורת כקריטריון התכנון העיקרי. מודל אופטימיזציה נקבע כדי למקסם את קיבולת הערוץ על ידי הקצאת סך הספק השידור על פני תתי-הנשאיים של ה-OFDM, בהתאם לאסטרטגיית הקצאת המשאבים המוצעת, כפי שבא לידי ביטוי ב- משוואה 4.

בעיית אופטימיזציית התקשורת מנוסחת באופן הבא (משוואה 4):

נוסחת אופטימיזציה, תרשים משוואת סכום, ניתוח עיבוד אותות, מקסימיזציה של קיבולת הערוץ.

בכפוף ל

משוואת שיווי משקל סטטי Σam=1; תרשים נוסחה; כלי ניתוח מתמטי.

כאן, σ_c² מייצג את שונות הרעש של ערוץ התקשורת הגאוסיאני, P מציין את הספק השידור הכולל של התקשורת, P_c מייצג את וקטור הקצאת הספק התקשורת האופטימלי, a_m מציין את המשקל המוקצה לנשאי המשנה ה-<m>, ו-N_c מייצג את מספר נשאי המשנה.

הפתרון האופטימלי שהתקבל באמצעות ה-WA מבוטא כמשוואה 5:

$משוואה לתנאים בניתוח מתמטי, נוסחה: $ \hat{p}_{c,m} = \left\{ \right. $$

כאן, דיאגרמת שיווי משקל סטטי ΣFx=0 ניתוח פיזיקה מכניקה מציין את ההספק האופטימלי המוקצה לתת-ערוץ תקשורת m, g_m מייצג את יחס ההגבר של הערוץ לרעש בתת-ערוץ תקשורת m, ו-μ_c מציין את מפלס המים של ה-WA.

על פי ה-WA המוצג ב-איור 3, תתי-ערוצים עם הגברים גבוהים יותר, המתאימים להגברים הפוכים קטנים יותר, מקבלים הספק שידור גבוה יותר תחת רמת המים הנבחרת. דבר זה מאפשר למערכת לנצל תנאי ערוץ נוחים תוך עמידה במגבלת ההספק הכוללת ושיפור קיבולת התקשורת הכללית. כתוצאה מכך, תתי-ערוצים עם תנאי ערוץ טובים יותר מקבלים יותר הספק, בעוד שthose עם תנאי ערוץ גרועים יותר מקבלים פחות. באמצעות אסטרטגיית הקצאת הספק מסתגלת זו, ה-WA מנצל ביעילות את משאבי הערוץ כדי לשפר את ביצועי התקשורת.

תהליך תת-ערוץ של הזרקת מים; תרשים עמודות עם רמות הספק, קו μc, יחסי 1/gi; ניתוח.
איור 3עיקרון אלגוריתם מילוי המים (WA) המשמש להקצאת הספק תקשורת. הציר האופקי מייצג את תתי-הערוצים של ה-OFDM, והציר האנכי מייצג את ההופכי של הגבר הערוץ ואת הספק השידור שהוקצה. מפלס המים קובע את הספק השידור המוקצה לכל תת-ערוץ תחת מגבלת הספק השידור הכולל. אנא לחצו כאן כדי לצפות בגרסה מורחבת של דמות זו.

עבור מטרת החישון, אסטרטגיית הקצאת הספק הולמת היא חיונית כאשר ההסתברות להתראת שווא קבועה. אסטרטגיית הקצאת הספק מותאמת למקסימום משפרת את ביצועי החישון על ידי שיפור דיוק זיהוי המטרה. תהליך החישון דורש בדיקת השערות תחת השערת נוכחות מטרה (H₁) וההיפותזה לפיה המטרה אינה נוכחת (ה₀). תחת השערות אלו, האות שהתקבל עבור כל תת-נושאי (subcarrier) במהלך ה- קהפולס ה-th מבוטא כ- משוואה 6:

משוואת בדיקת השערות, נוסחה מתמטית, ניתוח סטטיסטי, סימון H0 ו-H1.

כאן, y מייצג את וקטור תצפית החישה, A מייצג את המטריצה הדיאגונלית diag(a₀, a₁, …, a_{N_c−1}), D(v) מייצג את המטריצה הדיאגונלית המכילה את הזזת תדר דופלר של המטרה, β מייצג את וקטור מקדמי ההחזר של המטרה, ו-n_s מייצג רעש לבן גאוסי בערוץ החישה.

לאחר מכן מוערכות פונקציות צפיפות ההסתברות תחת H₀ ו-H₁. עבור הסתברות התרעה שגויה שסומנה, ה-PDP מחושב על בסיס שתי היפותזות אלו. בהתאם לתאוריית זיהוי יחס נאותות, גזור לאחר מכן גלאי יחס נאותיות מקסימלי מוכלל כדי למקסם את ה-PDP.

גלאי יחס הסבירות המקסימלית הכללי מבוטא כ- משוואה 7:

משוואה לוגריתמית לניתוח סטטיסטי; תרשים נוסחאות הכולל את lnL_G, σ^2, y^H, y_0.

כאן, l_G ו-L_G מסמנים את סטטיסטיקת הגילוי של יחס הנראות המוכלל ואת פונקציית יחס הנראות, בהתאמה, y^H מייצג את התעתוק ההרמיטי של y, ו-γ₀ מסמן את סף הגילוי. במהלך תהליך הגילוי, הסף משמש לקביעה האם התקבלת היפותזת נוכחות המטרה (H₁) או היפותזת היעדר המטרה (H₀). הקשר בין סף גילוי החשיפה לבין ההסתברות לגילוי המטרה מוצג ב-איור 4.

גרף של תאוריית זיהוי אותות, המציג רעש לעומת אות+רעש, כאשר סף הזיהוי מסומן.
איור 4הקשר בין סף הגילוי של החיישן לבין ההסתברות לגילוי המטרה. פונקציות צפיפות ההסתברות תחת השערת היעדר המטרה והשערת נוכחות המטרה מוצגות יחד עם סף הגילוי המשמש לבדיקת ההשערות. האזורים המוצלים תואמים לאזורי ההחלטה הקשורים להסתברות להתרעה שגויה ולהסתברות לגילוי המטרה. אנא לחצו כאן כדי לצפות בגרסה מורחבת של איור זה.

כפי שמוצג ב-איור 4, ה-PDP קשור באופן ישיר להתפלגות כי-ריבוע מורכבת לא מרכזית. תחת הסתברות קבועה להתרעת שווא (כלומר, הסתברות זיהוי שגויה מרבית מותרת), הפרמטר הבלתי מרכזי נמצא במתאם חיובי עם ה-PDP. כתוצאה מכך, הגדלת הפרמטר הבלתי מרכזי משפרת את ההסתברות לזיהוי נכון של אות המטרה. בהתבסס על קשר זה, הספק השידור הכולל של החישה נחשב כהגבלת ההספק, בעוד שמקסום הפרמטר הבלתי מרכזי נבחר כיעד האופטימיזציה. בעיית האופטימיזציה המוגבלת המתקבלת משמשת לגזירת אסטרטגיית הקצאת הספק החישה האופטימלית והיא מבוטאת ב-משוואה 8:

תרשים משוואת אופטימיזציה עם נוסחת argmax עבור ניתוח אלגוריתמי.

כאשר α מציין את וקטור משקולות השידור האופטימלי של החישון שהתקבל תחת הגבלת ההספק, ומייצג גם את וקטור משקולות השידור של תת-הנשאי החישון, B(v, β) מציין את וקטור מידע-החישון, ו- P מייצג את סך הספק שידור החישון.

האופטימיזציה מצביעה על כך שאסטרטגיית הקצאת הספק החשיפה האופטימלית אינה מחלקת את ההספק בין מספר תתי-ערוצים. במקום זאת, כל הספק שידור החשיפה הזמין מוקצה לתת-הערוץ שזוהה, באמצעות הערכת ערוצים, כזה המספק את ביצועי החשיפה הגבוהים ביותר, ובכך מביא למקסימום את ביצועי זיהוי המטרה בערוץ בודד.

במערכת OFDM-ISAC, הקצאת הספק היא משימת האופטימיזציה המרכזית, והאסטרטגיה האופטימלית חייבת לעמוד בדרישות התכנון הן של התקשורת והן של החישה. באופן ספציפי, האופטימיזציה בוחנת בו-זמנית מדדי ביצועי תקשורת, כולל שיעור שגיאות ביט וקיבולת ערוץ, יחד עם מדדי ביצועי חישה, כולל PDP ודיוק הערכת פרמטרים. ביצועי המערכת הכוללים משתפרים באמצעות הקצאת משאבים מתואמת. עם זאת, שילוב ישיר של אסטרטגיות אופטימליות להקצאת הספק לתקשורת ולחישה באמצעות אופטימיזציה קונבנציונלית של סכום משוקלל סובל ממגבלות משמעותיות. מכיוון שהמימדים הפיזיים השונים והתרומות היחסיות של שני מדדי הביצוע אינם נשקלים כראוי, האופטימיזציה המתקבלת עשויה שלא לשקף במדויק את הדרישות של מערכות תקשורת-חישה משולבות²⁶^,²⁷.

לפיכך, מחקר זה מציע מסגרת תכנון משולבת המבוססת על שקלול מנורמל. ראשית, מדדי ביצועי התקשורת והחישוש מנורמלים כדי לבטל את ההשפעות של חוסר עקביות ממדית. לאחר מכן, מקרי מקדמי השקלול מותאמים בהתאם לתרחיש היישום כדי להשיג הקצאת הספק מאוזנת יותר. הניסוח המתמטי של מודל ה-OFDM-ISAC-P המנורמל מופיע ב-משוואה 9:

דיאגרמה של נוסחת משוואת אופטימיזציה; argmax עם סכימה, בכפוף למגבלות, לשימוש מחקרי.

כאן, w מציין את מקדם השקלול של התקשורת, F_c מייצג את ערך המטרה האופטימלי שהתקבל מבעיית האופטימיזציה של התקשורת, p_m מציין את ההספק המוקצה לתת-נושאי ה-OFDM ה-m, g_m מייצג את ההגבר השקול של הערוץ- לרעש של תת-נושאי התקשורת ה-m, P מציין את הספק השידור הכולל, F_s מייצג את ערך המטרה האופטימלי שהתקבל מבעיית האופטימיזציה של החישה, ו-b_m מציין את האיבר ה-m של וקטור החישה B(v, β).

מקדם השקלול של התקשורת w, יחד עם מקדם שקלול החשישה המשלים שלו (1 − w), משמש כפרמטר תכנון כיוון המשקף את החשיבות היחסית של קיבולת ערוץ התקשורת וה-PDP תחת תרחישי יישום שונים²⁸^,²⁹. במחקר זה, w נחשב כפרמטר הגדרה ברמת התרחיש ולא כמשתנה בקרה משתנה בזמן. בהתאם לכך, w קבוע עבור כל תרחיש סימולציה (למשל, w = 0.5 עבור ביצועי תקשורת וחשישה מאוזנים ו-w = 0.8 עבור פעולה בעדיפות לתקשורת). לאחר מכן, ה-BOA המשופר משמש לאופטימיזציה של הקצאת ההספק המתאימה. לפיכך, המונח "מקדם שקלול דינמי" מתייחס לבחירת מקדמי שקלול שונים עבור תרחישי פעולה שונים, ולא להטמעה של התאמה אוטומטית בזמן אמת במהלך ביצוע האלגוריתם.

פתרון מודל אופטימיזציית ההספק עבור מערכת חישוב ותקשורת משולבת המבוססת על ריבוב תדרים אורתוגונלי (OFDM) באמצעות אלגוריתם אופטימיזציית פרפר משופר

לאחר בניית מודל ה-OFDM-ISAC-P, נעשה שימוש ב-BOA משופר כדי לפתור את בעיית האופטימיזציה. ל-BOA מבנה פשוט, הוא קל ליישום ובעל יכולת חיפוש גלובלית חזקה. הוא מחקה את התנהגות חיפוש המזון של פרפרים ומשתמש במנגנון Lévy flight כדי לסרוק ביעילות את מרחב החיפוש. האלגוריתם דורש הגדרות פרמטרים מעט יחסית, מה שהופך אותו למתאים למגוון רחב של בעיות אופטימיזציה. עם זאת, BOA קונבנציונלי עלול להתכנס בטרם עת למינימום מקומי, הוא רגיש להגדרות פרמטרים, ולעתים קרובות דורש איטרציות רבות כאשר הוא פותר בעיות אופטימיזציה רב-ממדיות³⁰. לפיכך, במחקר זה שופרו אסטרטגיית המוטציה וההליך של האופטימיזציה.

כדי לשפר את החקירה הגלובלית במהלך שלב האופטימיזציה המוקדם, מוצגת אסטרטגיית DSP. במהלך האיטרציות הראשוניות, הסתברות החלפה קטנה יחסית משפרת את חקירת מרחב החיפוש. ככל שמספר האיטרציות עולה, הסתברות ההחלפה מותאמת בהדרגה כדי לחזק את הניצול המקומי ולשפר את ההתכנסות. ה-DSP מוגדר במשוואה 10:

משוואה לתהליך דינמי, המראה את p(t) באמצעות המשתנים α, β, ו-Maxiter בקשר מורכב.

כאשר α מציין את הערך ההתחלתי של ה-DSP, t מייצג את מספר האיטרציה הנוכחי, ו-β הוא מקדם הבקרה. אסטרטגיה אדפטיבית זו מגבירה את גיוון האוכלוסייה במהלך שלב האופטימיזציה המוקדם, מרחיבה את מרחב החיפוש ומפחיתה את הסבירות להתכנסות מוקדמת לאופטימום מקומי. ככל שהאופטימיזציה מתקדמת, החיפוש עובר בהדרגה מחקירה גלובלית לניצול מקומי.

כדי לשפר עוד יותר את ביצועי האופטימיזציה, DVGM משולב באלגוריתם. במהלך האיטרציות המוקדמות מוחל שונות מוטציה גדולה יחסית כדי להרחיב את טווח החיפוש ולשפר את החקירה הגלובלית. ככל שהאופטימיזציה מתקדמת, שונות המוטציה מופחתת בהדרגה כדי להגביר את דיוק החיפוש המקומי ולהקל על ההתכנסות. השונות המקסימלית σ_max והשונות המינימלית σ_min מוגדרות במשוואה 11:

משוואת קשר מאמץ-מעוות, σ(t), המראה שינוי במאמץ התלוי בזמן.

אסטרטגיות החיפוש הגלובלי והמקומי המשופרות מסוכמות ב-משוואה 12:

משוואה לעדכון דינמי; נוסחה; ניתוח תהליכים סטוכסטיים; מידול מתמטי.

כאן, normrnd(0, σ(t)) מייצג מספר אקראי גאוסיאני עם ממוצע של 0 ושונות של σ(t), ו-f_i מייצג את פרמטר הניחוח השולט בהתנהגות החיפוש של הפרפרים. לאחר שילוב אסטרטגיות ה-DSP וה-DVGM, מתקבל ה-BOA המשופר, כפי שמוצג ב-איור 5.

תרשים זרימה של אלגוריתם אופטימיזציית פרפרים, הממחיש מוטציה של שונות דינמית ואסטרטגיה גאוסיאנית.
איור 5זרימת העבודה של אלגוריתם אופטימיזציית הפרפרים (BOA) המשופר. תהליך האופטימיזציה כולל אתם שלבים: אתחול, יצירת אוכלוסייה, הערכת כשירות, הסתברות החלפה דינמית (DSP), חיפושים גלובליים ומקומיים, מוטציה גאוסיאנית בעלת שונות דינמית (DVGM), עדכון פתרון, הערכת התכנסות והוצאת הפתרון האופטימלי. אנא לחצו כאן כדי לצפות בגרסה מורחבת של דמות זו.

איור 5 ממחיש את שתי אסטרטגיות השיפור שנשזרו ב-BOA: DSP ו-DVGM. אסטרטגיית ה-DSP מתאימה באופן אדפטיבי את תדר המעבר בין חיפוש גלובלי לחיפוש מקומי. במהלך שלב האופטימיזציה המוקדם, האלגוריתם שם דגש על סריקה גלובלית כדי להגדיל את גיוון האוכלוסייה ולשפר את ההסתברות לזיהוי אזורים מבטיחים של פתרונות. ככל שהאופטימיזציה מתקדמת, החיפוש עובר בהדרגה לעבר ניצול מקומי כדי להאיץ את ההתכנסות. אסטרטגיית ה-DVGM מפעילה הפרעה על הפרט הטוב ביותר הנוכחי, ובכך מחזקת את יכולת החיפוש המקומי, מגדילה את גיוון הפתרונות ומפחיתה את הסבירות להתכנסות מוקדמת לאופטימום מקומי.

בעת יישום ה-BOA המשופר לפתרון מודל ה-OFDM-ISAC-P, משתני האופטימיזציה מקודדים תחילה, נוצרת אוכלוסייה ראשונית, ואסטרטגיות מועמדות להקצאת הספק משויכות לכל פרט. תהליך העבודה הכולל של האופטימיזציה מוצג ב-איור 6.

תרשים זרימה של אלגוריתם אופטימיזציית הפרפר (Butterfly optimization algorithm) לתהליך הקצאת הספק במערכת OFDM-ISAC.
איור 6תהליך העבודה של אלגוריתם אופטימיזציית הפרפר (BOA) המשופר לפתרון מודל הקצאת ההספק של מערכת חישוב ותקשורה משולבת המבוססת על ריבוי חלוקת תדרים אורתוגונליים (OFDM-ISAC). ההליך כולל אתחול פרמטרים, קידוד של וקטורי הקצאת הספק מועמדים, יצירת אוכלוסייה, הערכת כשירות, עדכון פתרון איטרטיבי, הערכת התב convergence (התכנסות), ופלט של אסטרטגיית הקצאת ההספק האופטימלית. אנא לחץ כאן כדי לצפות בגרסה גדולה יותר של איור זה.

כפי שמוצג ב-איור 6, האופטימיזציה מתחילה ביישום אסטרטגיית ה-DSP לביצוע אופטימיזציה איטרטיבית. במהלך האיטרציות המוקדמות, מושם דגש על חקירה גלובלית כדי לבחון שילובים מגוונים של הקצאת הספק עבור מערכת ה-OFDM-ISAC. באיטרציות המאוחרות יותר, החיפוש עובר בהדרגה לעבר ניצול מקומי כדי ללטש פתרונות מועמדים באיכות גבוהה תוך עמידה במגבלת הספק השידור הכולל. לאחר מכן, אסטרטגיית ה-DVGM מיושמת על הפתרון הטוב ביותר הנוכחי כדי להימלט מאופטימום מקומי ולשמר את גיוון הפתרונות. לאורך תהליך האופטימיזציה, פונקציות המטרה של התקשורת והחישוש משמשות להערכת הכשירות של כל פתרון מועמד, ופרטים באיכות גבוהה יותר נשמרים לאיטרציה הבאה. האופטימיזציה נמשכת עד להשגת קריטריון הסיום שהוגדר מראש. הפתרון האופטימלי הסופי מייצג את אסטרטגיית הקצאת ההספק המספקת את האיזון הטוב ביותר בין ביצועי התקשורת לבין ביצועי זיהוי המטרה.

הגדרות לשחזור

כדי לשפר את השחזוריות, פרמטרי הסימולציה, הגדרות האתחול, האילוצים וקריטריוני הסיום מפורטים באופן מעמיק. כל הניסויים הוטמעו על Ubuntu 22.04 LTS באמצעות Python 3.10, PyTorch 2.1, NumPy 1.26, CVXPY 1.4, ו-MATLAB R2023b (ראו טבלת חומרים). פרמטרי הסימולציה וסביבת החישוב ששימשו במחקר זה מסוכמים ב- טבלה 1, בעוד שתצורת פרמטרי הסימולציה המפורטת של OFDM-ISAC מופיעה ב- טבלה משלימה 1. הסימולציות השתמשו בצפיפות ספקטראלית של הספק רעש של −174 dBm/Hz, 64 תתי-נשאיים, 16 סמלי OFDM, תדר נושא של 4 GHz, מרווח בין תתי-נשאיים של 15 kHz, שמונה אנטנות שידור, ומקסימום של 10,000 איטרציות. יחס הקצאת ההספק אותחל בטווח של 0–1 ברזולוציה של 0.01 ונורמל כדי לספק את אילוץ הספק השידור הכולל. משקל התקשורת, משקל החשיפה (sensing) והדיוק המוקדם הרב-שכבתי נקבעו ל-0.2, 0.3 ו-0.5, בהתאמה. אילוצי האופטימיזציה כללו הקצאת הספק משתמש לא-שלילית, הספק שידור כולל מוגבל, רוחב פס מוגבל, והסתברות לאזעקה שגויה מסדר גודל של 10⁻³. האופטימיזציה הסתיימה כאשר הגיעו למספר האיטרציות המקסימלי או כאשר השינוי היחסי בפונקציית המטרה בין שתי איטרציות עוקבות ירד מתחת ל-10⁻⁴. כל ניסויי האתחול האקראי והפרעות הערוץ השתמשו בזרעים אקראיים (random seeds) קבועים וחזרו עצמאית 30 פעמים.

פרמטר	ערך	תיאור
תדר נשאי	4 GHz	תדר הנושאי של OFDM.
סכימת קידוד/מודולציה של תקשורת	אפנון העברה של פאזה בקוואדרטורה (QPSK) עם קידוד ערוץ של בדיקת זוגיות בצפיפות נמוכה (LDPC)	שיטה להפקת אות תקשורת המשמשת לשחזור גלי ה-OFDM המשודרים.
משקל תקשורת	0.2	המשקל שהוקצה למטרת התקשורת.
הסתברות להתראת שווא	10⁻³	הסתברות להתראות שווא המשמשת כהגבלה לאופטימיזציית החשיפה.
פלטפורמת חומרה	מעבד Intel Core i7-13700, מעבד גרפי NVIDIA RTX 4070, זיכרון RAM בנפח 32 GB	הפלטפורמה המחשובית ששימשה לסימולציות.
סט נתונים של מדדי ביצוע (benchmark) לסימולציית ISAC	לא רלוונטי. כל נתוני הביצועים הופקו באמצעות סימולציות מספריות.	ערכת נתונים לייחוס (Benchmark dataset) המשמשת להערכת ביצועים.
מספר האיטרציות המקסימלי	10,000	מספר מקסימלי של איטרציות אופטימיזציה.
דיוק מוקדם רב-שכבתי	0.5	פרמטר מידע מוקדם המשמש במהלך האופטימיזציה.
צפיפות ספקטראלית של הספק רעש	174- dBm/Hz−	צפיפות ספקטרלית של רעש בערוץ תקשורת.
מספר סמלי OFDM	16	מספר סמלי OFDM לכל פריים.
מספר תתי-הנשאים של OFDM	64	מספר תתי-הנושאיים של OFDM.
מערכת הפעלה	Ubuntu 22.04 LTS	סביבה חישובית.
תוכנת אופטימיזציה	CVXPY 1.4	חבילת אופטימיזציה קמורה.
רזולוציית הקצאת הספק	0.01	רזולוציית יחסי הקצאת ההספק הראשוניים.
שפת תכנות	Python 3.10	שפת התכנות ששימשה למימוש הסימולציה.
גרעין אקראי	מקובע	השתמשו בזרע אקראי קבוע עבור כל הסימולציות.
הרצות חוזרות	30	מספר הרצות הסימולציה העצמאיות שבוצעו לצורך ניתוח סטטיסטי.
ספריית מחשוב מדעי	NumPy 1.26	ספריית חישוב מספרי המשמשת לביצוע חישובים נומריים.
חישה של משקל	0.3	המשקל שהוקצה למטרת החישוש.
פלטפורמת סימולציה	MATLAB R2023b	פלטפורמה המשמשת לסימולציה נומרית וויזואליזציה.
קריטריון עצירה	מספר איטרציות מקסימלי או שינוי יחסי בפונקציית המטרה < 10⁻⁴	קריטריון סיום האופטימיזציה.
מרווח בין נשאי משנה	15 kHz	מרווח נשאי-משנה ב-OFDM.
ספריית חישוב טנזורים	PyTorch 2.1	מסגרת חישוב טנזור המשמשת לחישובי מטריצות וטנזורים.
סך כל אנטנות השידור	8	מספר האנטנות המשדרות.

טבלה 1: פרמטרי סימולציה וסביבת מחשוב ששימשו לסימולציות של חישה ותקשורה משולבות (ISAC) המבוססות על ריבוי תדרים עם חלוקה אורתוגונלית (OFDM). הטבלה מסכמת את פרמטרי צורת הגל, פרמטרי האופטימיזציה, הגדרות הסימולציה, סביבת המחשוב, התוכנה, מערכי הנתונים ותנאי סימולציה נוספים ששימשו לאורך המחקר.

אלא אם צוין אחרת, שיפורים באחוזים המדווחים כ"עלייה של X%" חושבו כתוספות אחוזים יחסיות באמצעות משוואה 13:

נוסחת שיפור יחסי להשוואת ערכים מוצעים לעומת ערכי בסיס; תרשים משוואה.

עבור מדדי ביצועים המבוססים על הסתברות או קצב, כגון ה-PDP, שינויים מוחלטים מדווחים במפורש כעלייה בנקודות אחוז (pp). לדוגמה, עלייה מ-46% ל-63% תדווח כ- +17 pp, בעוד ש- +37.0% מציין את העלייה האחוזית היחסית המתאימה, שחושבה כאשר 46% שימשו כקו הבסיס.

תוצאות

בדיקת ביצועים של אלגוריתם אופטימיזציית הפרפרים המשופר

לפני הערכת היעילות של ה-OFDM-ISAC PAM, נבחן ה-BOA המשופר. ה-BOA הקונבנציונלי, אלגוריתם אופטימיזציית לווייתנים (WOA) ואופטימיזציית נחיל חלקיקים (PSO) נבחרו כאלגוריתמי השוואה. בהערכת הבנצ'מרק נעשה שימוש בערך הממוצע ובסטיית התקן כמדדי ביצוע, עם שתי פונקציות בנצ'מרק אונימודליות ( ו- ) ושתי פונקציות בנצ'מרק מולטימודליות ( ו- ). הגדרות הבנצ'מרק ששימשו את אלגוריתמי האופטימיזציה מתוארות להלן. ממד הבעיה נקבע על , המספר המקסימלי של איטרציות היה 500, וגודל האוכלוסייה היה 30. כל אלגוריתם הופעל באופן עצמאי 30 פעמים כדי לחשב את ערך הממוצע ואת סטיית התקן. כאן, מציין את משתנה ההחלטה ה- , והאופטימום הגלובלי התאורטי של כל פונקציות הבנצ'מרק הוא אפס. ארבע פונקציות בנצ'מרק סטנדרטיות נבחרו כדי להעריך את ביצועי האופטימיזציה של ה-BOA המשופר. באופן ספציפי, ו- מתאימות לפונקציות Sphere ו-Schwefel 2.22, בה odpowiedם, אשר נמצאות בשימוש נרחב להערכת יכולת ההתכנסות הגלובלית של אלגוריתמי אופטימיזציה. פונקציות הבנצ'מרק המולטימודליות ו- מתאימות לפונקציות Rastrigin ו-Ackley, בה odpowiedם, אשר משמשות בדרך כלל להערכת יכולת חקירה גלובלית והיכולת להימנע מאופטימומים מקומיים. ההגדרות המתמטיות של פונקציות בנצ'מרק אלו מופיעות ב-משוואה 14, והספרות הרלוונטית לבנצ'מרקים מסופקת.

משוואות אופטימיזציה מתמטית; f₁(x), f₂(x), mf₁(x), mf₂(x); נוסחאות בניתוח.

כדי להעריך את יכולת איזון הביצועים של אסטרטגיית השקלול הנורמלית תחת מקדמי שקלול תקשורת שונים, שונו מקדמי שקלול התקשורת בין 0.2 ל-0.8, תוך שמירה על יחס אות לרעש (SNR) קבוע של 15 dB ותצורת אנטנות שידור/קבלה של 4 × 4. ביצועי האופטימיזציה של ה-BOA המשופר הושוו לאלו של ה-BOA הקונבנציונלי. ביצועי התקשורת והחשיפה שהתקבלו תחת מקדמי שקלול תקשורת שונים מסוכמים בטבלה 2.

מקדם משקל תקשורת	קיבולת ערוץ תקשורת (bps/Hz)	הסתברות לגילוי מטרה (%)	איטרציות התכנסות IBOA	איטרציות התכנסות BOA	ניצול הספק כולל (%)	מרחק פרהטו-פרונט (Pareto-front)
0.2	12.4	93.7	110	243	98.6	0.033
0.4	15.7	88.5	103	229	99	0.027
0.5	17.3	82.1	97	216	99.4	0.02
0.6	18.8	75.4	90	202	99.7	0.016
0.7	20	68.6	82	194	99.9	0.011
0.8	21.6	61.5	76	183	100	0.009

טבלה 2: ביצועי תקשורת וחשיפה שהושגו תחת גורמי שקלול תקשורת שונים. הטבלה מסכמת את מקדם השקלול של התקשורת, קיבולת ערוץ התקשורת (bps/Hz), הסתברות זיהוי המטרה (%), איטרציות ההתכנסות של אלגוריתם אופטימיזציית הפרפר המשופר (IBOA) ואלגוריתם אופטימיזציית הפרפר הקונבנציונלי (BOA), ניצול הספק כולל (%) ומרחק חזית פארטו (Pareto-frontier distance).

כפי שמוצג ב-טבלה 2, הגדלה של מקדם השקלול של התקשורת מ-0.2 ל-0.8 הגדילה את קיבולת ערוץ התקשורת ב-74.2% תוך הפחתת ה-PDP ב-34.4%, מה שמעיד על יכולתה של אסטרטגיית השקלול להגדיר את הפשרה בין ביצועי התקשורת לביצועי החשיפה. ה-BOA המשופר התכנס במהירות רבה יותר מאשר ה-BOA הקונבנציונלי, עם ממוצע של 93 איטרציות התכנסות, המייצג הפחתה של 56.0% במספר הממוצע של האיטרציות הנדרשות להתכנסות בהשוואה ל-BOA הקונבנציונלי. בנוסף, המרחק מגבול פארטו (Pareto-frontier distance) פחת ככל שמקדם השקלול של התקשורת עלה. לדוגמה, המרחק מגבול פארטו פחת מ-0.020 במקדם שקלול תקשורת של 0.5 ל-0.009 ב-0.8, מה שמעיד על כך שהפתרונות האופטימליים התקרבו לנקודות העבודה האופטימליות של פארטו ככל שמקדם שקלול התקשורת עלה. מרחק קטן יותר מגבול פארטו במקדם שקלול תקשורת גבוה יותר (למשל 0.8) מייצג פתרון השם דגש רב יותר על קיבולת התקשורת, בעוד ש-ω = 0.5 מייצג פשרה מאוזנת יותר בין קיבולת התקשורת הנורמלית לבין ה-PDP. בהתאם לכך, ω = 0.5 נחשב כנקודת עבודה מאוזנת מייצגת ולא כמינימום הגלובלי היחיד של המרחק מגבול פארטו. ביצועי ההתכנסות תחת פונקציות ייחוס (benchmark functions) חד-מודאליות מוצגים ב-איור 7.

טבלת השוואה של אלגוריתמי אופטימיזציה; כשירות מול איטרציה עבור IBOA, BOA, WOA, PSO.
איור 7ביצועי ההתכנסות של אלגוריתמי האופטימיזציה על פונקציות ייחוס חד-מודיאליות. (א) תפקיד f₁(ב) תפקוד f₂הציר האופקי מייצג את מספר האיטרציה, והציר האנכי מייצג את ערך הכשירות הממוצע. העקומות משוות בין אלגוריתם אופטימיזציית פרפרים משופר (IBOA), אלגוריתם אופטימיזציית פרפרים (BOA) קונבנציונלי, אלגוריתם אופטימיזציית לווייתנים (WOA) ואופטימיזציית נחיל חלקיקים (PSO). אנא לחצו כאן כדי לצפות בגרסה גדולה יותר של איור זה.

איור 7A מציג את התוצאות עבור הפונקציה החד-מודלית f₁, בעוד שאיור 7B מציג את התוצאות עבור הפונקציה החד-מודלית f₂. כדי להעריך את ביצועי האופטימיזציה, נעשה שימוש בהתכנסות הכושר הממוצעת, שיוצגה על ידי ההפחתה בסטיית התקן. ה-BOA המשופר, ה-BOA הקונבנציונלי, ה-WOA וה-PSO הוערכו תחת תנאי השוואה זהים. על בסיס 30 הרצות עצמאיות, ניתוח שונות חד-כיווני (one-way analysis of variance) ולאחריו מבחן post hoc של Tukey עם תיקון Holm-Bonferroni הראו שונות התכנסות סופית נמוכה באופן מובהק עבור ה-BOA המשופר בהשוואה ל-BOA הקונבנציונלי, ל-WOA ול-PSO, כאשר נצפו הבדלים מובהקים סטטיסטית לאחר תיקון Holm-Bonferroni (ערך p מתוקנן < 0.05). תחת פונקציות השוואה חד-מודליות, שונות ההתכנסות של אלגוריתמי ה-WOA וה-PSO פחתה לאט יותר מאשר בשיטות המבוססות על BOA. עבור פונקציה f₁, הן ה-BOA המשופר והן ה-BOA הקונבנציונלי השיגו ערכי כושר סופיים נמוכים מאוד; עם זאת, ה-BOA המשופר הגיע לרמה זו בשלב מוקדם יותר בתהליך האופטימיזציה. עבור פונקציה f₂, כל האלגוריתמים התכנסו לאט יותר, אם כי ה-BOA המשופר השיג את ערך הכושר הסופי הנמוך ביותר לאחר 500 איטרציות. תוצאות ההתכנסות עבור פונקציות השוואה רב-מודליות מוצגות באיור 8.

השוואת אלגוריתמי אופטימיזציה; כושר ממוצע מול איטרציה; IBOA, BOA, WOA, PSO; גרף.
איור 8ביצועי התכנסות של אלגוריתמי האופטימיזציה על פונקציות ייחוס (benchmark) רב-מודיאליות. (א) תפקוד נא לספק את הטקסט למסמך שברצונך לתרגם.₁(B) תפקוד mf₂הציר האופקי מייצג את מספר האיטרציות, והציר האנכי מייצג את ערך הכושר הממוצע. העקומות משוות בין אלגוריתם אופטימיזציית פרפרים משופר (IBOA), אלגוריתם אופטימיזציית פרפרים קונבנציונלי (BOA), אלגוריתם אופטימיזציית לווייתנים (WOA) ואופטימיזציית נחיל חלקיקים (PSO). אנא לחצו כאן כדי לצפות בגרסה מורחבת של איור זה.

איור 8A מציג את התוצאות עבור הפונקציה הרב-מודלית mf₁, בעוד שאיור 8B מציג את התוצאות עבור הפונקציה הרב-מודלית mf₂. תחת פונקציות הייחוס הרב-מודליות, ה-BOA המשופר שמר על יציבות התכנסות טובה יותר מאלגוריתמי ההשוואה. בהתבסס על 30 הרצות עצמאיות, נצפו הבדלים מובהקים סטטיסטית בין ה-BOA המשופר לאלגוריתמי ההשוואה לאחר תיקון Holm-Bonferroni (ערך p מותאם < 0.05). אסטרטגיות ה-DSP וה-DVGM המוצעות שיפרו את יכולת החיפוש הגלובלי של ה-BOA. ה-BOA הקונבנציונלי הראה ביצועים קרובים יותר לאלו של ה-BOA המשופר תחת פונקציות הייחוס הרב-מודליות מאשר תחת פונקציות הייחוס החד-מודליות, מה שמעיד על התאמה משופרת לבעיות אופטימיזציה רב-מודליות. באופן כללי, ה-BOA המשופר עלה בביצועיו על אלגוריתמי ההשוואה בכל פונקציות הייחוס שנבחנו, ויושם לאחר מכן לפתרון מודל אופטימיזציית ההספק של OFDM-ISAC.

כל אלגוריתמי האופטימיזציה הופעלו באופן עצמאי 30 פעמים עבור כל פונקציית benchmark. ערכי התכנסות סופיים מדווחים כממוצע ± סטיית תקנית. ניתוח שונות חד-משתני (One-way ANOVA) שימש להשוואה בין ארבעת אלגוריתמי האופטימיזציה, ולאחריו בוצע מבחן post hoc של Tukey להשוואות זוגיות עם תיקון Holm-Bonferroni לבדיקות מרובות. ערכי p מתוקננים הם המדווחים, וערך p < 0.05 נחשב למשמעותי סטטיסטית.

ניתוח סימולציה של הקצאת הספק במערכת אינטגרציה של חיש and תקשורת המבוססת על ריבוי חלוקה לתדרים אורתוגונליים (OFDM)

לאחר הערכת אלגוריתם האופטימיזציה, נותחה הלאה יעילותה של אסטרטגיית הקצאת ההספק ב-OFDM-ISAC באמצעות סימולציות מספריות. בניסויי הסימולציה, מספר האנטנות המשדרות, אנטנות התקשורת ואנטנות קליטת החישה של המערכת הוגדר כארבע, המסומנות כ-B, T ו-R, בהתאמה. השינויים בקיבולת ערוץ התקשורת וב-PDP תחת תצורות אנטנה שונות מוצגים ב-איור 9. אלא אם צוין אחרת, כל הסימולציות בסעיף זה השתמשו באותו מודל ערוץ OFDM-ISAC דומיננטי מסוג LoS המתואר בסעיף השיטות. תצורות האנטנה שונו רק כדי להעריך את יכולת ההרחבה (scalability) ואת הביצועים ההשוואתיים. באופן ספציפי, תצורת כניסה אחת-מוצא אחד (SISO) שימשה כבנקמרק ייחוס, תצורת 2-משדרים 2-מקלטים (2T2R) שימשה לאימות רגישות התת-נשאיים, ותצורת 4-משדרים 4-מקלטים (4T4R) שימשה כתצורת הרב-אנטנה העיקרית להערכת ביצועי תקשורת-חישה.

גרפים של קיבולת ערוץ והסתברות זיהוי; ניתוח יחס אות לרעש; מחקר תקשורת.
איור 9השפעות תצורת האנטנה על ביצועי התקשורת והחישוש תחת יחסי אות לרעש (SNRs) שונים. (A) קיבול ערוץ תקשורת (bps/Hz) כפונקציה של SNR. (B) הסתברות לגילוי מטרה כפונקציה של SNR. העקומות משוות בין שיטת הקצאת ההספק המוצעת לבין הקצאת הספק שווה, תוך שימוש בתצורות שונות של אנטנות שידור וקבלה. אנא לחצו כאן כדי להציג גרסה גדולה יותר של דמות זו.

כפי שמוצג ב-איור 9A, קיבולת ערוץ התקשורת עלתה עם מספר האנטנות. כאשר מספר האנטנות המשדרות והמקלטות עלה משתיים לארבע, קיבולת ערוץ התקשורת עלתה מכ-20 bps/Hz לכמעט 60 bps/Hz ב-SNR של 20 dB, מה שמשקף את רווח הריבוב המרחבי (spatial multiplexing gain) המסופק על ידי תצורת הרב-אנטנות. איור 9B מראה כי תחת תצורות שונות של אנטנות שידור וקבלה, ה-PDP שהתקבל באמצעות ה-PAM האופטימלי המוצע היה גבוה באופן עקבי מזה שהתקבל באמצעות הקצאת הספק שווה. כאשר ה-SNR היה 10 dB ומספר אנטנות השידור היה ארבע, ה-PDP של השיטה המוצעת התקרב לאופטימום התאורטי של 1, בעוד שה-PAM השווה נשאר נמוך משמעותית. ה-BOA המשופר ממקסם את פונקציית יחס הסבירות באמצעות אופטימיזציה איטרטיבית, מתאים באופן דינמי את יחס הקצאת ההספק בין אנטנות השידור, ומקצה הספק שידור גבוה יותר לאנטנות בעלות תגובה חזקה יותר תוך הפחתת ההספק המוקצה לתגובות חלשות, ובכך משפר את ביצועי זיהוי המטרה.

כאשרทั้ง האנטנות המשדרות והקלטות של התקשורת וההגשה הוגדרו כ-4T4R, הוערך מודל אופטימיזציית ההספק של מערכת OFDM-ISAC. קיבולת ערוץ התקשורת ו-PDP שהתקבלו תחת גורמי שקלול שונים של התקשורת מוצגים ב-איור 10.

קיבולת הערוץ והסתברות זיהוי לעומת יחס אות לרעש, ניתוח גרף קווי.
איור 10השפעות של מקדם שקלול התקשורת על ביצועי התקשורת והחישוש. (A) קיבול ערוץ תקשורת כפונקציה של יחס אות לרעש (SNR). (B) הסתברות לגילוי מטרה כפונקציה של SNR. העקומות משוות בין השיטה המוצעת, הקצאת הספק שווה, ומקדמי שקלול תקשורת של 0.3 ו-0.8. אנא לחצו כאן כדי לצפות בגרסה מורחבת של איור זה.

איור 10A מראה כי קיבולת ערוץ התקשורת השתנתה תחת PAMs שונים כאשר הן תצורת אנטנת התקשורת והן תצורת אנטנת החישון היו 4T4R. קיבולת ערוץ התקשורת עלתה עם עליית ה-SNR עבור כל ה-PAMs שנבדקו. ב-SNR של 20 dB, קיבולות הערוץ היו בערך 13 bps/Hz עבור השיטה המוצעת, 40 bps/Hz עבור הקצאת הספק שווה, 42 bps/Hz במקדם שקלול תקשורת של 0.3, ו-38 bps/Hz במקדם שקלול תקשורת של 0.8. איור 10B מראה כי ה-PDP עלה עם עליית ה-SNR עבור כל ה-PAMs שנבדקו והתקרב ל-1 ב-SNR של 20 dB. תוצאות אלו מדגימות כי מקדם שקלול התקשורת משפיע על הפשרה בין קיבולת ערוץ התקשורת לבין ביצועי החישון.

בהמשך, בוצעו סימולציות השוואתיות כדי להעריך באופן מעמיק יותר את יעילות השיטה המוצעת. OFDM PAM קונבנציונלי תחת ארכיטקטורת SISO נבחר כנקודת ייחוס להשוואה (להלן: השיטה ההשוואתית) והושווה לאסטרטגיית הקצאת ההספק שהתקבלה באמצעות מודל OFDM-ISAC-P המוצע. כאשר מקדם השקלול של התקשורת היה 0.8, קיבולת ערוץ התקשורת וה-PDP שהתקבלו תחת תצורות אנטנה שונות כפונקציה של SNR מוצגים ב-איור 11.

גרפים של קיבולת ערוץ והסתברות זיהוי לעומת יחס אות לרעש בניתוח השוואתי.
איור 11. ביצועי תקשורת וחשיפה שהושגו באמצעות תצורות אנטנה שונות. (A) קיבולת ערוץ תקשורת כפונקציה של יחס אות לרעש (SNR). (B) הסתברות זיהוי מטרה כפונקציה של SNR. העקומות משוות את השיטה המוצעת תוך שימוש בתצורות של אנטנה אחת, שתיים וארבע לשליחה/קבלה יחד עם שיטת ההשוואה. אנא לחצו כאן כדי לצפות בגרסה גדולה יותר של איור זה.

איור 11A מראה כי כאשר מספר האנטנות המשדרות היה ארבע ומקדם השקלול של התקשורת היה 0.8, קיבולת ערוץ התקשורת הגיעה לכ-67 bps/Hz ב-SNR של 20 dB. תחת תצורת 2T2R, קיבולת ערוץ התקשורת הייתה כ-48 bps/Hz, בעוד שתצורת SISO השיגה כ-37 bps/Hz. לפיכך, הגדלת מספר האנטנות העלתה את קיבולת ערוץ התקשורת. איור 11B מראה כי ב-SNR של 20 dB, ה-PDP היה קרוב ל-1.00 תחת תצורת 4T4R, כ-0.98 תחת תצורת 2T2R, וכ-0.98 תחת תצורת SISO. תוצאות אלה מדגימות ביצועי תקשורת וחשישה משופרים תחת תצורות רב-אנטנתיות בהשוואה למדד הייחוס של SISO. תצורת ה-SISO ב-איור 11 נכללה אך ורק כמדד ייחוס. מודל ה-OFDM-ISAC-P המוצע נוסח עבור מערכות רב-אנטנתיות, בעוד שתצורות 2T2R ו-4T4R שימשו להערכת שיפורי הביצועים שהושגו באמצעות הרחבת מספר האנטנות תחת אותה הנחת ערוץ דומיננטי מסוג LoS.

לבסוף, יעילותו של מודל ה-OFDM-ISAC-P הוערכה תחת תצורות שונות של פרמטרי מערכת על ידי שינוי מספר התת-נשאיים (64, 128 ו-256). רוחב הפס הכולל נקבע על 20 MHz, בעוד שהמרווח בין התת-נשאיים הותאם באופן הפוך למספר התת-נשאיים. תצורת האנטנות הייתה 2T2R, ואומץ מודל ערוץ LoS. קיבולת ערוץ התקשורת וה-PDP שהתקבלו תחת רמות SNR שונות (0, 10 ו-20 dB) הושוו בין השיטה המוצעת לבין הקצאת הספק שווה. התוצאות המתאימות מסוכמות ב-טבלה 3.

שיטה	מספר תתי-הנושאים	קיבולת הערוץ (bps/Hz)			הסתברות זיהוי
שיטה	מספר תתי-הנושאים	SNR = 0 dB	SNR = 10 dB	SNR = 20 dB	SNR = 0 dB	SNR = 10 dB	SNR = 20 dB
הקצאת הספק שווה	64	0.98	2.35	4.71	0.37	0.72	0.89
	128	1.32	3.11	6.28	0.42	0.76	0.92
	256	1.75	4.02	8.15	0.46	0.8	0.94
אסטרטגיית OFDM-ISAC-P המוצעת	64	1.53	3.89	7.62	0.52	0.88	0.98
	128	2.15	5.23	10.15	0.58	0.91	0.99
	256	2.87	6.71	13.28	0.63	0.94	0.99

טבלה 3: השוואה בין קיבולת ערוץ התקשורת להסתברות גילוי המטרה עבור הקצאת הספק שווה ואסטרטגיית הקצאת ההספק המוצעת, תחת יחסי אות-רעש (SNRs) ומספרי תתי-נשאי OFDM שונים. קיבולת ערוץ התקשורת מדווחת ב-bps/Hz, והסתברות גילוי המטרה מדווחת כהסתברות (0–1).

כפי שמוצג בטבלה 3, להגדלת מספר תתי-הנשאיים הייתה השפעה משמעותית על ביצועי המערכת. תחת תצורה של 256 תתי-נשאיים, השיטה המוצעת השיגה קיבולת ערוץ תקשורת של 13.28 bps/Hz ב-SNR של 20 dB, המהווה עלייה של 74.3% בהשוואה לתצורה של 64 תתי-נשאיים, בעוד שה-PDP נותר דומה, מה שמעיד על כך שהגדלת מספר תתי-הנשאיים שיפרה את ביצועי התקשורת מבלי להפחית באופן משמעותי את ביצועי החישה. עבור אותו מספר של תתי-נשאיים, השיטה המוצעת הראתה עליונות עקבית על פני הקצאת הספק שווה. לדוגמה, עבור 128 תתי-נשאיים ו-SNR של 10 dB, קיבולת ערוץ התקשורת עלתה ב-68.2% וה-PDP עלה ב-19.7% בהשוואה להקצאת הספק שווה, מה שמדגים את יעילותה של אסטרטגיית הקצאת ההספק המוצעת תחת תצורות שונות של פרמטרי המערכת. אפילו בתנאי SNR נמוך של 0 dB עם 64 תתי-נשאיים, קיבולת ערוץ התקשורת נותרה גבוהה ב-56.1% מזו שהושגה באמצעות הקצאת הספק שווה, מה שמעיד על כך שהמודל המוצע משפר ביעילות את ביצועי המערכת תחת תצורות שונות של תתי-נשאיים תוך תמיכה בטווח של דרישות הקצאת ספקטרום.

ניתוח מעשי של תרחיש שיתוף פעולה חכם בין רכב לדרך בתחבורה

בשיתוף פעולה בין רכבי כביש לכביש, יחידת השוליים (RSU) מבצעת בו-זמנית שתי משימות עיקריות. הראשונה היא העברת נתוני תקשורת רכב-הכל (V2X) לרכבים הנעים במהירויות גבוהות (100–120 km/h), כולל תנאי דרכים בזמן אמת, הגבלות מהירות זמניות ואזהרות בלימה דחופה. השנייה היא זיהוי רכבים תקולים, פסולת בכביש ומכשולים אחרים בטווח של 1–2 km באמצעות חישוף רדאר. בתנאים אלו, מהירויות רכב גבוהות יוצרות הספות תדר דופלר משמעותיות בערוץ התקשורת. כתוצאה מכך, יש לאזן בין קיבולת ערוץ התקשורת לבין ה-PDP תחת הספק השידור הזמין. הסימולציה מאמצת תצורת אנטנות 4T4R, 256 תת-נשאיים, רוחב פס של 20 MHz ומודל ערוץ דומיננטי מסוג LoS, בהתאם להנחות המתוארות בסעיף השיטות (Methods). תרחיש זה מעריך את יכולת ההגנה מפני הפרעות ואת ביצועי החישוף לטווח ארוך של השיטה המוצעת תחת תנועת רכב במהירות גבוהה. קיבולת ערוץ התקשורת וה-PDP הוערכו בערכי SNR של 0 dB ו-20 dB. התוצאות המתאימות מוצגות ב-איור 12.

תרשים עמודות המשווה בין הקצאת הספק שווה לבין מתודולוגיית המחקר; מדדים ב-0dB וב-20dB.
איור 12. השוואה של ביצועי תקשורת וחישה בין הקצאת הספק שווה לבין השיטה המוצעת תחת יחסי אות לרעש (SNRs) שונים. (A) תוצאות שהתקבלו ב-0 dB. (B) תוצאות שהתקבלו ב-20 dB. העמודות מייצגות את קיבולת ערוץ התקשורת ואת הסתברות זיהוי המטרה עבור שתי שיטות הקצאת ההספק. פסי השגיאה מייצגים את סטיית התקן (SD) שחושבה מסימולציות עצמאיות חוזרות. אנא לחצו כאן כדי להציג גרסה מוגדלת של איור זה.

כפי שמוצג ב-איור 12A, בתנאי SNR נמוך של 0 dB (המייצגים תנאי התפשטות קשים כגון גשם או ערפל סמיך), השיטה המוצעת השיגה קיבולת ערוץ תקשורת של 2.90 bps/Hz, המהווה עלייה של 61.1% בהשוואה להקצאת הספק שווה (1.80 bps/Hz). ה-PDP עלה מ-46% ל-63%, מה שמתכתב עם שיפור מוחלט של 17 נקודות אחוז ושיפור יחסי של 37.0% כאשר 46% משמש כמכנה. איור 12B מראה כי ב-SNR של 20 dB, השיטה המוצעת השיגה קיבולת ערוץ תקשורת של 13.30 bps/Hz, המהווה עלייה של 60.2% בהשוואה להקצאת הספק שווה (8.30 bps/Hz). ה-PDP עלה מ-94% ל-98%, מה שמתכתב עם שיפור מוחלט של 4 נקודות אחוז ושיפור יחסי של 4.3%. תוצאות סימולציה אלה מדגימות ביצועי תקשורת וחשיפה משופרים תחת תרחיש הכביש המהיר שנבחן. אסטרטגיית הקצאת ההספק המוצעת שמרה על קיבולת ערוץ תקשורת יציבה ועל הסתברות זיהוי מטרה תחת תנאי סימולציית רב-האנטנות שנבחנו, מה שמעיד על פוטנציאל היישום שלה במערכות תקשורת וחשיפה משולבות המבוססות על OFDM.

בניגוד לתרחיש הכביש המהיר המוצג ב- איור 12, טבלה 4 מציג תוצאות עבור תרחיש של שיתוף פעולה בין רכב, כביש ובני אדם בצומת עירוני. תרחיש זה לוקח בחשבון חסימות על ידי מבנים, עצירות והנעות תכופות של רכבים, מעברי הולכי רגל ותעבורה מעורבת הכוללת רכבים חשמליים. בהתאם לכך, ערכי ה-SNR נקבעו ל-5, 15 ו-25 dB במקום 0 ו-20 dB. תוצאות הסימולציה התואמות מסוכמות ב- טבלה 4.

יחס אות לרעש (dB)	שיטה	קיבולת ערוץ (bps/Hz)	הסתברות גילוי (%)	דיליי תקשורת (ms)
5	הקצאת הספק שווה	1.32	42	3.8
5	אסטרטגיית OFDM-ISAC-P המוצעת	2.15	58	2.5
15	הקצאת הספק שווה	3.11	76	2.5
15	אסטרטגיית OFDM-ISAC-P המוצעת	5.23	91	1.8
25	הקצאת הספק שווה	6.28	92	1.9
25	אסטרטגיית OFDM-ISAC-P המוצעת	10.15	99	1.2

טבלה 4: השוואה בין ביצועי תקשורת וחשישה תחת הקצאת הספק שווה לבין אסטרטגיית הקצאת ההספק המוצעת תחת יחסי אות לרעש (SNRs) שונים. מדדי הביצועים שהוערכו כוללים קיבולת ערוץ תקשורת (bps/Hz), הסתברות גילוי מטרה (%) והשהיית תקשורת (ms).

כפי שמוצג בטבלה 4, השיטה המוצעת השיגה שיפור בביצועי התקשורת והחישה תחת תרחיש צומת עירוני מדומה. ב-SNR של 15 dB, קיבולת ערוץ התקשורת הגיעה ל-5.23 bps/Hz, המהווה עלייה של 68.2% בהשוואה להקצאת הספק שווה (3.11 bps/Hz). עיכוב התקשורת התואם היה 1.8 ms, המהווה הפחתה של 28.0% בהשוואה להקצאת הספק שווה (2.5 ms). ההסתברות לגילוי המטרה (PDP) הגיעה ל-91%, המהווה שיפור יחסי של 19.7% בהשוואה להקצאת הספק שווה (76%). ב-SNR של 25 dB, השיטה המוצעת השיגה קיבולת ערוץ תקשורת של 10.15 bps/Hz, המהווה עלייה של 61.6% בהשוואה להקצאת הספק שווה (6.28 bps/Hz). עיכוב התקשורת ירד ל-1.2 ms, וה-PDP הגיע ל-99%. אפילו בתנאי SNR נמוך יותר של 5 dB, קיבולת ערוץ התקשורת נותרה 2.15 bps/Hz, המהווה עלייה של 62.9% בהשוואה להקצאת הספק שווה, בעוד שעיכוב התקשורת נותר 2.5 ms. תוצאות סימולציה אלו מוכיחות כי אסטרטגיית הקצאת ההספק המוצעת מספקת הקצאת משאבי תקשורת-חישה יעילה וביצועי גילוי מטרה משופרים תחת תרחיש הצומת העירוני שנבדק, מה שתומך בפוטנציאל היישום שלה במערכות תפיסה שיתופיות של רכב-כביש-הולך רגל.

כדי להעריך את העומס החישובובי של השיטה המוצעת, הושווה זמן האופטימיזציה הממוצע של סכמות הקצאת הספק שונות תחת אותה סביבת סימולציה. הקצאת הספק שווה הראתה את העלות החישובית הנמוכה ביותר כיוון שהיא לא דרשה אופטימיזציה איטרטיבית. ה-WA השיגה אופטימיזציה מהירה עבור היעד המכוון לתקשורת, אך לא ביצעה אופטימיזציה ישירה של ה-PDP. ה-BOA הקונבנציונלית דרשה יותר איטרציות וזמן אופטימיזציה ממושך יותר. בהשוואת העומס החישובובי המסוכמת ב-טבלה 5, שילוב אסטרטגיות ה-DSP וה-DVGM הפחית את מספר איטרציות ההתכנסות הממוצעות של ה-BOA המשופרת ל-98, ובכך הקטין את זמן האופטימיזציה תוך שמירה על ביצועי תקשורת-חשישה משופרים. התוצאות המתאימות מוצגות ב-טבלה 5.

סכימת הקצאת הספק	מטרת האופטימיזציה העיקרית	סיבוכיות חישובית	ממוצע חזרות ההתכנסות	זמן אופטימיזציה ממוצע	ישימות בזמן אמת
הקצאת הספק שווה	אנא ספק את הטקסט באנגלית שברצונך לתרגם.	O(N)	לא רלוונטי	0.03 מילישניות	ביצועים גבוהים, אך איזון ביצועים דל.
WA	קיבולת תקשורת	(O(N log N	לא רלוונטי	0.18 מילי-שניות (ms)	גבוה, אך ביצועי החישה אינם מותאמים בצורה אופטימלית באופן משותף.
BOA מסורתי	מטרה משותפת של תקשורת וחשיפה	O(PID)	235	12.6 מילי-שניות	בינוני.
BOA משופר	יעד תקשורת-חישוש משותף מנורמל	O(PID)	98	5.4 מילי-שניות	מתאים לעדכוני הספק בלוחות זמנים איטיים או ברמת הפריים.

טבלה 5: השוואה של מאפיינים חישוביים של סכימות שונות להקצאת הספק. הטבלה משווה בין הקצאת הספק שווה, הקצאת מילוי מים (WA), אלגוריתם אופטימיזציית פרפרים (BOA) מסורתי ואלגוריתם אופטימיזציית פרפרים משופר (IBOA) ביחס למטרת האופטימיזציה, סיבוכיות חישובית, ממוצע איטרציות התכנסות, זמן אופטימיזציה ממוצע וישימות בזמן אמת. כאן, N מייצג את מספר תתי-הנשאיים של OFDM. הסיבוכיות החישובית של השיטות המבוססות על BOA מבוטאת כ-O(PID), כאשר P מייצג את גודל האוכלוסייה, I מייצג את מספר האיטרציות המקסימלי, ו-D מייצג את ממד בעיית האופטימיזציה.

כפי שמוצג ב- טבלה 5, הקצאת הספק שווה וה-WA הציגו את העלות החישובית הנמוכה ביותר, אך ביצעו אופטימיזציה למספר מוגבל של יעדי ביצועים. הקצאת הספק שווה לא לקחה בחשבון שינויים בערוץ, בעוד שה-WA ביצע אופטימיזציה בעיקר לקיבולת ערוץ התקשורת ללא אופטימיזציה משותפת של ה-PDP. ה-BOA המשופר דרש מאמץ חישובי רב יותר מכיוון שביצע אופטימיזציה איטרטיבית של וקטור הקצאת ההספק. עם זאת, בהשוואה ל-BOA קונבנציונלי, מספר איטרציות ההתכנסות הממוצע ירד מ-235 ל-98, וזמן האופטימיזציה הממוצע ירד מ-12.6 מילי-שניות ל-5.4 מילי-שניות. תוצאות אלו מעידות כי השיפורים המוצעים הפחיתו את העומס החישוב של ה-BOA תוך שמירה על ביצועי אופטימיזציה משופרים. עבור יישומי תקשורת של הדור השישי (6G) בזמן אמת, השיטה המוצעת מתאימה יותר להקצאת הספק ברמת מסגרה (frame-level), ברמת קבוצת חריצים (slot-group-level) או ברמת תרחיש (scenario-level), מאשר להתאמה מיידית ברמת סמל (symbol-level). אתחול מסוג warm-start או יישום מבוסס טבלת חיפוש (lookup-table) עשויים להפחית עוד יותר את השהיית ההחלטה ביישומים עתידיים.

זמינות נתונים:

הנתונים התומכים בממצאי מחקר זה מסופקים עם כתב היד כחומרים משלימים. הגדרת פרמטרי הסימולציה של OFDM-ISAC מופיעה ב-טבלה משלימה 1, והנתונים המספריים הגולמיים העומדים בבסיס איורים 7–12 מסופקים ב-קובץ נתונים משלים 1.

טבלה משלימה 1. הגדרת פרמטרי סימולציה עבור חישוש ותקשורת משולבים מבוססי OFDM (OFDM-ISAC). טבלה זו מסכמת את פרמטרי הסימולציה המשמשים להגדרת מערכת ה-OFDM-ISAC, כולל פרמטרי גל, מאפייני ערוץ, הגדרות משתמש ומטרה, תצורת אנטנות ופרמטרי אופטימיזציה המשמשים לאורך הסימולציות המספריות.אנא לחצו כאן להורדת קובץ זה.

קובץ נתונים משלים 1. נתוני מקור מספריים העומדים בבסיס איורים 7–12. חוברת העבודה מכילה גיליונות נפרדים המספקים את הנתונים המספריים התואמים לאיורים 7–12, כולל ערכי התכנסות וכושר התאמה (fitness) סופי עבור אלגוריתמי האופטימיזציה באיורים 7 ו-8, נתונים על קיבולת ערוץ תקשורת והסתברות לגילוי מטרה עבור איורים 9–12, ואת תנאי יחס האות לרעש, תצורת האנטנות ומשקלי התקשורת המתאימים ששימשו ליצירת האיורים הסופיים.אנא לחצו כאן כדי להוריד קובץ זה.

דיון

מודל ה-OFDM-ISAC-P המוצע נותן מענה לצורך באיזון בין קיבולת ערוץ התקשורת לבין ה-PDP תחת מגבלת הספק שידור משותפת. מחקרים קיימים ב-ISAC המבוססים על OFDM בחנו הקצאה משותפת של נשאי-משנה והספק, תכנון צורת גל משותפת, הקצאת הספק דינמית וטרייד-אופים בין תקשורת לחישוש¹^,²^,⁷^,⁸^,⁹^,¹⁰^,¹¹^,²⁸^,²⁹^,³⁰. במחקר הנוכחי, יעדי התקשורת והחישוש נורמלו כדי להפחית את השפעת ההבדלים הממדיים ביניהם, ונעשה שימוש במקדמי שקלול ניתנים לכיוונון כדי לייצג סדרי עדיפויות שונים בין התקשורת לחישוש. לאחר מכן, מיושם ה-BOA המשופר, המשלב DSP ו-DVGM, כדי לפתור את בעיית הקצאת ההספק הלא-קמורה הנובעת מכך. ההערכה הנוכחית בוחנת את ה-BOA המשופר המשולב הכולל הן DSP והן DVGM; התרומות האינדיבידואליות של שני מנגנונים אלה לא הובחנו בנפרד באמצעות ניתוח אבלציה ויש לבחון אותן בעבודה עתידית. תוצאות הסימולציה מצביעות על כך שמסגרת זו מספקת נקודת עבודה מאוזנת יותר בין תקשורת לחישוש מאשר הקצאת הספק שווה והקצאת WA מוכוונת תקשורת תחת התנאים שנבחנו.

גישה זו עשויה לקדם את המחקר בתחום ISAC מבוסס OFDM על ידי אספקת מסגרת סימולציה מאוחדת להערכת קיבולת תקשורת, PDP, התאמת אנטנות (antenna scaling), קונפיגורציית תתי-נושאים, בחירת מקדמי שקלול ועומס חישובי. מחקרים קשורים הראו את חשיבותן של הקצאת משאבים אדפטיבית, אופטימיזציה של צורת הגל והקצאת הספק במערכות ISAC³^,⁴^,⁵^,⁶^,⁷^,⁸^,⁹^,¹⁰^,¹¹^,²⁸^,²⁹^,³⁰. התוצאות הנוכחיות מרחיבות כיוון זה על ידי שילוב של אופטימיזציה רב-מטרתית מנורמלת עם פותר מבוסס-אוכלוסייה משופר. מקדמי השקלול שנבחנו מתארים בקירוב פשרה מסוג Pareto, שבה הגדלת משקל התקשורת משפרת את קיבולת התקשורת תוך הפחתת ה-PDP, והקטנת משקל התקשורת יוצרת אפקט הפוך. מסגרת זו מספקת, לפיכך, בסיס מתודולוגי לבחינת פשרות בין תקשורת לחשיפה (communication-sensing trade-offs) תחת סדרי עדיפויות שונים של המערכת, כולל תרחישים של תחבורה חכמה ורשתות רכב¹⁶^,¹⁷^,²⁶^,²⁸.

מספר מגבלות נותרות. ראשית, התיקוף מבוסס כולו על מידול מתמטי וסימולציות מספריות עם פרמטרי ערוץ, תצורות אנטנה, הסטות דופלר, יחסי אות לרעש ורמות רעש שהוגדרו מראש. לפיכך, יש לפרש את השיפורים המדווחים כשיפורים ברמת הסימולציה ולא כראיה ישירה לביצועים בפריסה בשטח. שנית, הנחת הערוץ הדומיננטי מסוג LoS מתאימה לתרחיש שיתוף הפעולה בין רכב לכביש בכביש מהיר שנבדק, אך היא עשויה להיות אידיאלית עבור צמתים עירוניים צפופים, שבהם התפשטות NLoS, החזרי רב-נתיב (multipath), חסימות ושינויים מהירים בערוץ בולטים יותר¹⁹^,²⁰^,²¹^,²⁶. השפעות התפשטות אלו עלולות לגרום לתנודות חזקות יותר בהגבר הערוץ התקשורתי ובעוצמת הד החישה, ובכך להפחית את היציבות של הקצאת ההספק המופתית. לכן, מחקרים עתידיים צריכים להרחיב את המסגרת לערוצי LoS/NLoS היברידיים המשלבים מקבצי רב-נתיב, חסימות אקראיות, מידע על מצב הערוץ המשתנה בזמן והערכת ערוץ לא מושלמת.

המודל הנוכחי אינו לוקח בחשבון באופן מפורש הפרעות רב-משתמשים, הפרעות בין-רכביות, תזמון משותף בין מספר מקלטים, או חישוש סימולטני של מספר מטרות. ברשתות ISAC מעשיות של הדור השישי, ייתכן שיהיה צורך להרחיב את מטרת האופטימיזציה מקיבולת תקשורת של קישור בודד ו-PDP בודד לניסוחים של ריבוי משתמשים וריבוי מטרות, הכוללים אילוצי הוגנות, הפרעות, עיצוב אלומה (beamforming) ותזמון¹¹^,²⁰^,²²^,²³^,²⁴^,³⁰. עבור חישוש, ריכוז הספק השידור בתת-הערוץ הטוב ביותר עשוי להיות מתאים לזיהוי מטרה נקודתית אחת, אך הוא עשוי שלא להספיק עבור דימוי מכ"ם, חישוש תכונות אלקטרומגנטיות או מעקב אחר מספר מטרות, שבהם ייתכן שיהיה צורך להפיץ את ההספק על פני נשאי-משנה, אלומות או כיוונים מרחביים הרגישים למטרה²²^,²³^,²⁴^,²⁵. לפיכך, ניסוחים חלופיים עשויים לאופטימיזציה של הסתברות זיהוי משוקללת, PDP מינימלי, דיוק הערכה, או ביצועי זיהוי ומעקב משותפים. קירוב קמור, אופטימיזציה של עיצוב אלומה, שיטות רשת שיתופית והקצאת משאבים מבוססת למידה מייצגים גישות אפשריות אחרות לבחינת אותה היפותזה²^,⁸^,¹¹^,¹⁶^,¹⁷^,²³^,²⁴^,³⁰.

המחקר אינו כולל בניית אבות-טיפוס של חומרה, נתוני ערוץ נמדדים מרכבים, ניסויי שטח או מימוש מובנה בזמן אמת. למרות שאלגוריתם ה-BOA המשופר הפחית את מספר איטרציות ההתכנסות הממוצע ואת זמן האופטימיזציה בהשוואה ל-BOA המסורתי, הוא נותר תובעני יותר מבחינה חישובית מאשר הקצאת הספק שווה ו-WA. לפיכך, השיטה המוצעת מתאימה יותר להקצאת הספק ברמת תרחיש, רמת פריים או רמת קבוצת חריצים, מאשר להתאמה רגעית ברמת הסימבול תחת המימוש הנוכחי. עבודות עתידיות צריכות להעריך אתחול מסוג warm-start, סיוע באמצעות טבלאות חיפוש (lookup-table), מחשוב מקבילי וקירוב קל מבוסס למידה להפחתת השהיית קבלת ההחלטות. בדיקות חומרה בלולאה (Hardware-in-the-loop), ערוצי רכב-כביש נמדדים מסוג LoS/NLoS ומימוש בזמן אמת יהיו דרושים אף הם כדי לקבוע אם השיפורים שנצפו ברמת הסימולציה נותרים יציבים תחת אי-וודאות של ערוצים מעשיים ומגבלות חישוביות. בהתאם לכך, יש לפרש את הדוגמאות לתחבורה חכמה כניתוחי היתכנות מבוססי סימולציה ולא כפריסות הנדסיות מאומתות.

לסיכום, הדרישה הגוברת לתקשורת אלחוטית ולחישוב מכ"ם העצימה את הקונפליקט בין משאבי ספקטרום מוגבלים לבין דרישות שירות הולכות וגדלות, מה שהופך את ISAC לגישה חשובה לשיפור ניצול המשאבים¹²^,¹³^,¹⁴^,¹⁵^,¹⁹^,²⁶. מחקר זה בנה את מודל ה-OFDM-ISAC-P, הפיק פתרונות ייחוס מכווני תקשורת וחישוי באמצעות WA וגילוי יחס סבירות מקסימלי מוכלל, והכניס שקלול מנורמל כדי להפחית חוסר עקביות ממדית בין שתי המטרות. לאחר מכן נעשה שימוש ב-BOA המשופר כדי לפתור את מודל הקצאת ההספק הנובע מכך ולאזן בין ביצועי התקשורת לביצועי החישוי. בהשוואת העומס החישובית המסוכמת ב-Table 5, מספר איטרציות ההתכנסות הממוצע של ה-BOA המשופר פחת ב-58.3% בהשוואה ל-BOA המסורתי. תחת תצורת 4T4R שנבחנה ב-20 dB, מודל ה-OFDM-ISAC-P השיג קיבולת ערוץ תקשורת של כ-60 bps/Hz ו-PDP קרוב ל-1. תחת תרחישי ריבוי אנטנות דומיננטיים מסוג LoS שנבחנו, השיטה המוצעת שיפרה ביעילות את קיבולת ערוץ התקשורת ואת הסבירות לגילוי מטרה, ובכך השיגה פשרה מאוזנת בין ביצועי התקשורת לביצועי החישוי. עם זאת, המחקר נותר מוגבל לתרחישי סימולציה דומיננטיים מסוג LoS ואינו כולל הפרעות ריבוי-משתמשים, מידול ערוצי NLoS או התאמת הספק בזמן אמת תחת ערוצים משתנים במהירות. מחקר עתידי צריך להרחיב את המודל למערכות OFDM-ISAC רב-משתמשים, להכניס מודלי NLoS ומודלי ערוצים נמדדים, לעבד הדיים של חישוי רב-מטרות, ולחקור הקצאת הספק אדפטיבית באמצעות למידה עמוקה ושיטות אחרות בעלות מורכבות נמוכה כדי לשפר את התגובתיות בסביבות דינמיות ולתמוך בהערכה מעשית נוספת של טכנולוגיית ISAC¹⁶^,¹⁷^,²¹^,²⁶^,²⁸.

גילויים

ניגוד עניינים:

המחברים מצהירים כי אין ניגודי עניינים.

תודות

המחברים מודים על התמיכה הכספית שקיבלו מפרויקט מחקר במדעי הטבע של מחלקת החינוך במחוז ליאונינג, סין (מענק מס' JYTMS20230009), מפרויקט המחקר והפיתוח הטכנולוגי של דליאן, סין (מענק מס' 2024JB11GX001), ומפרויקט טיפוח צוותי משמעות מקצועית של אוניברסיטת דליאן למדע וטכנולוגיה (מענק מס' KYXK2025001).

חומרים

רשימת החומרים שנעשה בהם שימוש במאמר זה
שם	חברה	מספר קטלוג	הערות
CVXPY	מפתחי CVXPY	גרסה 1.4	חבילת אופטימיזציה קמורה המשמשת לתמיכה באימות מודל הקצאת ההספק.
תוכנית אופטימיזציה משופרת של BOA	מחברים	לא רלוונטי	מימוש מותאם אישית של אלגוריתם אופטימיזציית הפרפר המשופר (IBOA) המשמש לפתרון מודל הקצאת ההספק של OFDM-ISAC-P באמצעות הסתברות מיתוג דינמית ומוטציית גאוס עם שונות דינמית.
סט נתונים להשוואה (Benchmark) של סימולציית ISAC	מחברים	לא רלוונטי	מדד ביצועים (benchmark) של סימולציה שהופק על ידי המחברים ושימש להערכת שיטת הקצאת ההספק המוצעת תחת יחסי אות-לרעש, תצורות אנטנה ומספרי תתי-נשאיים שונים.
MATLAB	The MathWorks, Inc.	R2023b	פלטפורמה המשמשת לסימולציה נומרית ולהצגת תוצאות ויזואלית.
NumPy	מפתחי NumPy	גרסה 1.26	ספריית חישוב מספרי המשמשת לפעולות על מערכים, אתחול אקראי וניתוח סטטיסטי.
תוכנית סימולציה של OFDM-ISAC	מחברים	לא רלוונטי	קוד סימולציה מותאם אישית ששימש לבניית מודל הערוץ של OFDM-ISAC, לחישוב קיבולת ערוץ התקשורת ולהערכת ההסתברות לגילוי מטרה.
PyTorch	PyTorch Foundation	גרסה 2.1	מסגרת חישוב טנזורים המשמשת למידול נומרי ולפעולות מטריצות.
סביבת תכנות Python	Python Software Foundation	Python 3.10	שפת תכנות המשמשת למימוש אלגוריתמים ולחישוב נומרי.
מערכת ההפעלה Ubuntu	Canonical Ltd.	Ubuntu 22.04 LTS	מערכת ההפעלה ששימשה להטמעת סימולציות הקצאת ההספק של OFDM-ISAC.

מקורות

Li Y, Wei Z, Feng Z. Joint subcarrier and power allocation for uplink integrated sensing and communication system. IEEE Sens J. 2023;23(24):31072-31081. doi:10.1109/JSEN.2023.3330936.
Cao X, Tang L, Shen F. Robust OFDM shared waveform design and resource allocation for the integrated sensing and communication system. In: 2023 IEEE Wireless Communications and Networking Conference (WCNC). IEEE; 2023:13-24. doi:10.1109/WCNC55385.2023.10118730.
Wen Y, Yang F, Song J. Adaptive resource allocation in ADO-OFDM for optical wireless integrated sensing and communication. In: GLOBECOM 2024 IEEE Global Communications Conference. IEEE; 2024:28-39. doi:10.1109/GLOBECOM52923.2024.10901628.
Sümer AS, Memişoğlu E, Arslan H. A novel pilot allocation technique for uplink OFDMA in ISAC systems. IEEE Wirel Commun Lett. 2025;14(8):2561-2565. doi:10.1109/LWC.2025.3575711.
Hawkins H, Xu C, Yang LL. IM-OFDM ISAC outperforms OFDM ISAC by combining multiple sensing observations. IEEE Open J Veh Technol. 2024;5(1):312-329. doi:10.1109/OJVT.2024.3366772.
Zhu W, Han Y, Wang L. Pilot optimization for OFDM-based ISAC signal in emergency IoT networks. IEEE Internet Things J. 2023;11(18):29600-29614. doi:10.1109/JIOT.2023.3314057.
Wen Y, Yang F, Song J. Power allocation for OFDM-based free space optical integrated sensing and communication. In: ICC 2024 IEEE International Conference on Communications. IEEE; 2024:2408-2413. doi:10.1109/ICC51166.2024.10622583.
Wang X, Han S. Optimization of power allocation for OFDM-based ISAC systems. In: GLOBECOM 2024 IEEE Global Communications Conference. IEEE; 2024:5387-5392. doi:10.1109/GLOBECOM52923.2024.10901655.
Al Khansa A, Madhusudan G, Larue G. Dynamic power allocation in OFDM ISAC for time of arrival estimation. In: 2024 IEEE Conference on Standards for Communications and Networking (CSCN). IEEE; 2024:249-254. doi:10.1109/CSCN63874.2024.10849719.
He X. Power allocation scheme for OFDM-ISAC system. In: 2025 5th International Conference on Sensors and Information Technology. IEEE; 2025:136-140. doi:10.1109/ICSI64877.2025.11009420.
Liao B, Ngo HQ, Matthaiou M. Power allocation for massive MIMO-ISAC systems. IEEE Trans Wirel Commun. 2024;23(10):14232-14248. doi:10.1109/TWC.2024.3410385.
Chen Y, et al. Integrated sensing, communication, and powering: Toward multi-functional 6G wireless networks. IEEE Commun Mag. 2025;63(8):146-153. doi:10.1109/MCOM.006.2400013.
Singh S, Samal U. Integrated sensing and communication in next-generation wireless networks: Insights and trends. Int J Commun Syst. 2025;38(5):70014-70018. doi:10.1002/dac.70014.
Liu J, et al. OFDM-structure based waveform designs for integrated sensing and communication. Sci China Inf Sci. 2025;68(5):150306-150309. doi:10.1007/s11432-024-4373-7.
Ni Y, et al. An integrated sensing and communications system based on affine frequency division multiplexing. IEEE Trans Wirel Commun. 2025;24(5):3763-3779. doi:10.1109/TWC.2025.3532993.
Li C, et al. Improved TD3-based resource allocation optimization for latency-sensitive tasks in ISAC-aided VEC. ACM Trans Sens Netw. 2025;21(6):1-27. doi:10.1145/3767332.
Li C, Long K, Yang M. D3QN-TD3-based user association and resource allocation in ISAC-aided vehicular edge computing. ACM Trans Sens Netw. 2025;21(4):1-31. doi:10.1145/3744711.
Ahmed MF, Rahman A. OFDM-based optical integrated sensing and communication framework using embedded pilot subcarriers. Opt Contin. 2026;5(6):1706-1720. doi:10.1364/OPTCON.595843.
Luo HL, et al. Integrated sensing and communications framework for 6G networks. IEEE Wirel Commun. 2025;32(6):102-109. doi:10.1109/MWC.2025.3599658.
Nabil Y, ElSawy H, Hassanein HS. System-level analysis of dual-mode networked sensing: ISAC integration and coordination gains. IEEE Trans Wirel Commun. 2025;25(4):7970-7987. doi:10.1109/TWC.2025.3634682.
Feng XX, Wu W, Ling M, Zheng H. Off-grid parameter estimation for OFDM-based ISAC systems with incomplete data and demodulation errors. China Commun. 2026;23(3):199-216. doi:10.23919/JCC.fa.2025-0172.202603.
Jiang YH, Gao F, Shi J, Tie JC. Electromagnetic property sensing in ISAC with multiple base stations: Algorithm, pilot design, and performance analysis. IEEE Trans Wirel Commun. 2025;24(4):3400-3416. doi:10.1109/TWC.2025.3530946.
Zhang Y, et al. Backscatter device-aided integrated sensing and communication: A Pareto optimization framework. IEEE Trans Wirel Commun. 2026;25(2):17958-17974. doi:10.1109/TWC.2026.3698666.
Zhang X, Huang B, Alouini MS. Design of 3-D beamforming and deployment strategies for ISAC-based HAPS systems. IEEE Trans Wirel Commun. 2026;25(2):13228-13242. doi:10.1109/TWC.2026.3670213.
Uluocak S, Kartal M. A low-complexity target Swerling type estimation method for next-generation OFDM-based ISAC systems. IEEE Access. 2025;13(5):192542-192554. doi:10.1109/ACCESS.2025.3630105.
Du Z, et al. Toward ISAC-empowered vehicular networks: Framework, advances, and opportunities. IEEE Wirel Commun. 2025;32(2):222-229. doi:10.1109/MWC.002.2300496.
Hasanvand M, Nooshyar M, Moharamkhani E, Selyari A. Machine learning methodology for identifying vehicles using image processing. AIA. 2023;1(3):170-178. doi:10.47852/bonviewAIA3202833.
Yang H, Wang L, Feng Z. Dynamic power allocation for integrated sensing and communication-enabled vehicular networks. IEEE Trans Wirel Commun. 2024;23(9):12313-12330. doi:10.1109/TWC.2024.3391354.
Wen Y, Yang F, Song J. Free space optical integrated sensing and communication based on DCO-OFDM: Performance metrics and resource allocation. IEEE Internet Things J. 2024;12(2):2158-2173. doi:10.1109/JIOT.2024.3469279.
Liu M, Yang M, Li H. Performance analysis and power allocation for cooperative ISAC networks. IEEE Internet Things J. 2022;10(7):6336-6351. doi:10.1109/JIOT.2022.3225281.

הדפסות חוזרות והרשאות

תגיות

OFDM