KI-gesteuerte Strahlplanung und Radar-Orchestrierung von ISACOrchestrator

ISACOrchestrator formalisiert KI-gestützte Strahlplanung, Ressourcenzuweisung mittels Deep Reinforcement Learning, dynamisches Präambel-Interleaving und spieltheoretische Mehragenten-Minderung von Gleichkanalstörungen.

ISACOrchestrator AI-Driven Beam Scheduling Stack

ISAC Core: Orchestrator Core — Deep RL Beam Scheduler & Game-Theoretic CoMP

6G ISAC Nodes & Beamforming Subsystems

Deep RL Beam Allocator
Preamble Interleaving Engine
Predictive Trajectory Forecaster
Nash Equilibrium CoMP Arbiter
Microsecond FPGA Dispatcher

Architectural Layers & Waveform Pipelines

Schicht 1: Dual-Funktionale Wellenform & Basisband (OTFS / OFDM-Radar / Fractional Fourier Transform / Ambiguity Function): OTFS-Modulation und fraktionierte Chirp-Synthese zur Vermeidung von Inter-Carrier-Interferenzen bei starken Doppler-Spreizungen.
Schicht 2: Massive MIMO & Beamforming-Frontends (140 GHz D-Band / True-Time-Delay (TTD) / Hybrid Analog-Digital Beamforming): Sub-THz-Phased-Array-Architekturen mit True-Time-Delay-Kompensation, simultanen Datenstrahlen und hochpraezisen Radar-Trackingkeulen.
Schicht 3: Radarsignalverarbeitung & 4D-Punktwolken (2D-FFT Range-Doppler / MUSIC AoA / CFAR Detection / Micro-Doppler Extraction): Subdezimeter-Entfernungs- und Geschwindigkeitsaufloesung, CFAR-Zieldetektion und Mikro-Doppler-Klassifizierung von Drohnenrotoren.
Schicht 4: Netzwerksensorik-Orchestrierung & 3GPP Rel-19 (3GPP Rel-19 ISAC Core / Sensing Function (SF) / Reconfigurable Intelligent Surfaces (RIS)): Zellfreie kollaborative Radarnetze und dynamische Ressourcenallokation zum Ausgleich von Kommunikations-SLA und Radar-Abtastraten.

Sensing Telemetry & Benchmarks: <5 cm (Entfernungsaufloesung) | 0.1 m/s (Geschwindigkeitsgenauigkeit) | <10 ms (Radar-Bildlatenz) | 3GPP Rel-19 (Globaler Standard)

Deep Reinforcement Learning und Strahlplanung in ISACOrchestrator

Die Steuerung massiver MIMO-Phased-Array-Strahlen im Mikrosekundentakt zwischen kommunizierenden Smartphones und schnell fahrenden Fahrzeugen erfordert blitzschnelle KI-Entscheidungen. ISACOrchestrator liefert die intelligente Steuerungsebene, die Strahltrajektorien und Radar-Tastverhältnisse orchestriert.

Core Engineering Areas

Deep Reinforcement Learning for Dynamic Beam Scheduling — Neural network policy agents scheduling phased array beam directions at sub-millisecond intervals to maximize joint communication and radar performance.
Radar Duty-Cycle Scheduling and Frame Interleaving — Micro-scheduling architectures interleaving dedicated radar chirps within standardized 6G communication subframes without breaking channel decoding.
Multi-Agent Game-Theoretic Co-Channel Coordination — Multi-agent coordination protocols preventing adjacent base stations from blinding each other when sweeping identical spectrum bands.