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基于互信息的集成感知与通信：一种 WMMSE 框架

一、摘要

本文研究了一种基于加权最小均方误差（WMMSE）的集成感知与通信（ISAC）方法。该方法考虑由一个发射基站和一个接收无线接入点组成的系统，同时服务多个用户与一个感知目标。灵感源于互信息（MI）理论，本文构建了连接感知与通信的统一框架，并在存在杂波干扰的场景下，将通信互信息（CMI）速率与感知互信息（SMI）速率作为性能衡量指标。

具体而言，本文提出一种新型的基于互信息的 WMMSE-ISAC 方法，旨在最大化系统的加权感知与通信总和速率。该最大化过程通过经典的 WMMSE 方法实现，能够更好地应对感知杂波干扰与用户间干扰的影响。数值仿真结果验证了所提方法的有效性，同时证实了感知与通信之间的性能权衡关系。

二、引言

近年来，面向下一代无线网络（如 B5G、6G）的研究热度持续攀升。随着车联网（V2X）、物联网（IoT）等创新应用的推进，未来无线系统有望在目标跟踪、环境监测等各类感知服务中发挥关键作用。为实现这一目标，集成感知与通信（ISAC）技术提供了一种极具潜力的框架，可将感知功能无缝融入通信系统，成为下一代网络的核心技术之一。

在 ISAC 框架下，已有诸多扎实的研究成果，例如部分研究采用可达速率或信干噪比（SINR）作为通信性能指标，但感知性能的衡量指标却较为多样：有的研究用虚警概率（PFA）量化感知性能，有的采用信杂噪比（SCNR），还有的通过克拉美 - 罗界（CRB）评估感知精度。这种 “通信 - 感知” 指标不统一的问题，往往导致系统优化过程复杂；此外，现有多数研究仅聚焦于单天线用户，且忽略了实际场景中严重影响感知性能的杂波干扰，难以应对多天线用户、杂波干扰等复杂场景下的波束成形设计需求。

互信息（MI）的特性为解决上述问题提供了思路。根据相关研究，通信互信息（CMI）具有明确的工程意义 —— 对应最大可达信道编码速率，且与 SINR/SNR 直接相关；而感知互信息（SMI）在物理意义与数学形式上均与 CMI 高度相似。受此启发，本文借鉴信杂噪比（SCNR）衡量感知性能的思路，将基于 SMI 的感知速率（与 SCNR 相关）作为感知指标，从而实现 “通信 - 感知” 指标的统一，使得通信领域的经典优化方法可迁移至 ISAC 系统。

基于此，本文提出一种基于互信息框架的统一 WMMSE-ISAC 算法。该算法针对多天线用户、感知目标及杂波干扰共存的复杂场景，构建波束成形设计问题，在满足最大功率约束的前提下，最大化加权感知与通信总和速率。通过经典的 WMMSE 方法，将原本非凸的优化问题转化为凸问题，最终通过简单的迭代过程求解。数值仿真结果验证了该算法的有效性。

三、结论

本文提出了一种统一的 WMMSE-ISAC 框架，针对多天线用户、带杂波干扰的感知目标场景，构建了联合感知与通信波束成形设计问题，目标是最大化加权感知与通信总和速率，并通过所提算法完成求解。

结果表明，所提算法能够有效优化不同需求下 ISAC 系统的整体性能：在应对杂波干扰时，可通过波束聚焦目标方向、抑制杂波方向信号，提升感知精度；在感知与通信性能权衡上，能根据权重系数灵活调整 —— 通信优先场景下可实现更高的通信互信息速率，感知优先场景下则能显著提升感知互信息速率，且整体性能优于传统 AW-MSE 基准算法。

该算法为复杂场景（如多天线、杂波干扰）下的 ISAC 系统提供了高效解决方案，未来有望为 6G 及后续网络中的高质量感知与通信融合服务提供技术支撑。

完

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