Integrated Communication and State Detection Using Composite Hypothesis Testing

Abstract

Integrated sensing and communication (ISAC) technology combines communication and sensing systems into a single platform, enabling the simultaneous execution of both functions. In real-world scenarios, there are many cases where the alternative hypothesis is uncertain. For example, in environmental monitoring, the exact level of a pollutant might not be known pre- cisely but needs to be detected within a certain range. Motivated by this, this research studies integrated sensing and communication technology using complex hypothesis testing in the sen- sor part. The transmitter encodes the message and sends it through a noisy channel, which is connected to both the receiver and the sensor with different noise. The receiver attempts to decode the message from the noisy code, while the sensor accesses the message and detects the state by using a function with noisy code and original message as variables. Our main goal in this study is to present a heuristic decision rule whose error exponent is asymtotically equal to the optimal code when performing composite hypothesis testing in state detection.|통합 감지 및 통신(ISAC) 기술은 통신 시스템과 감지 시스템을 단일 플랫폼으로 통합하여 두 기능을 동시에 실행할 수 있도록 합니다. 실제 상황에서는 대립 가설이 불확실한 경우가 많습니다. 예를 들어, 환경 모니터링에서 오염 물질의 정확한 농도를 정확히 알 수는 없지만 일정 범위 내에서 검출해야 할 수도 있습니다. 이러한 점을 바탕으로 본 연구는 센서 부분에서 복합 가설 검정을 사용한 통합 감지 및 통신 기술을 연구합니다. 송신기는 메시지를 인코딩하여 잡음이 있는 채널을 통해 전송하는데, 이 채널은 수신기와 센서 모두에 서로 다른 잡음을 가지고 연결됩니다. 수신기는 잡음 코드에서 메시지를 디코딩하려고 시도하는 반면, 센서는 메시지에 접근하여 잡음 코드와 원본 메시지를 변수로 갖는 함수를 사용하여 상태를 검출합니다. 본 연구의 주요 목표는 상태 검출에서 복합 가설 검정을 수행할 때 오차 지수가 점근적으로 최적인 휴리스틱 결정 규칙을 제시하는 것입니다.