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Node Optimization for Multi-Node Robust Integrated Sensing and Communications Networks
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AI
DOI：10.1109/tcomm.2026.3726729.png)
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摘要
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本文研究了多节点集成传感与通信网络中鲁棒定位与通信的节点优化问题，其中通信用户和目标分别根据泊松分布和均匀分布随机分布在二维区域中。通过将通信鲁棒性定义为随机用户分布下的平均和速率，将定位鲁棒性定义为随机目标位置下的最坏情况定位误差，我们分析了节点部署对通信和定位鲁棒性的影响。通过将区域离散化为均匀网格，我们推导出平均和速率和最坏情况定位误差的闭式表达式，从而为网络鲁棒性的定量分析提供理论指标。基于这些指标，我们提出了一种加权优化框架，可以在通信和定位鲁棒性之间进行权衡。在该框架内，我们开发了一种混合遗传算法和多起点模式搜索的节点部署（HGMPS-ND）方案，以联合设计节点位置和阵列方向，旨在最大化通信和定位的加权鲁棒性。此外，对于固定部署的特殊情况，我们开发了一种边缘贡献修复的遗传节点选择（MCR-GNS）方案用于鲁棒节点选择。大量仿真验证了HGMPS-ND和MCR-GNS方案的有效性。
Keyword:
Average sum-rate
integrated sensing and communications
multi-node
node deployment
robust localization