在不确定的位置感知误差情况下，用于无人机辅助ISAC系统的鲁棒功率分配

《IEEE Transactions on Network and Service Management》：Robust Power Allocation for UAV-Aided ISAC Systems With Uncertain Location Sensing Errors

针对无人机辅助的感知与通信集成系统中位置感知误差不确定性对通信性能影响的研究，提出了一种新型框架，通过Cramér-Rao下界建模误差方差，并针对三种分布设计了S-Procedure交替优化、Bernstein不等式逐次凸逼近及条件价值风险交替优化方法，仿真验证了其有效性及感知-通信权衡机制。

　　

摘要：

集成感知与通信（ISAC）技术利用无人机（UAV）在紧急灾害救援中实现同时感知和数据传输，并对灾情进行评估。然而，感知不确定性对通信性能的影响尚未得到系统性的研究。在本文中，我们提出了一种新型的基于UAV的ISAC框架，该框架明确考虑了位置感知误差（LSE）的不确定性。为了更真实地描述LSE，我们推导出了克拉美罗下界（CRB），并将其作为所考虑的LSE模型的方差参数，而不是采用传统的单位方差假设。接着，我们分析了LSE与可实现通信速率之间的内在耦合关系。针对三种实际的LSE分布（椭球形、高斯分布和任意分布），我们提出了三个鲁棒通信与感知功率分配问题，并利用交替优化（AO）方法、带有连续凸逼近的Bernstein型不等式（BI-SCA）方法以及条件风险价值（CVaR-AO）方法，得到了可行的解决方案。仿真结果验证了这种理论耦合关系的正确性，证明了所提方案的鲁棒性，并揭示了感知与通信之间的权衡，为设计鲁棒的基于UAV的ISAC系统提供了宝贵的见解。