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RIS-Assisted Near-Field ISAC for Multi-Target Indication in NLOS Scenarios

Hang Ruan, Homa Nikbakht, Ruizhi Zhang, Honglei Chen, Yonina C. Eldar

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Rattachement africain : il, us. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.

Le résumé fourni par la source

Enabling multi-target sensing in near-field integrated sensing and communication (ISAC) systems is a key challenge, particularly when line-of-sight paths are blocked. This paper proposes a beamforming framework that leverages a reconfigurable intelligent surface (RIS) to achieve multi-target indication. Our contribution is the extension of classic beampattern gain and inter-target cross-correlation metrics to the near-field, leveraging both angle and distance information to discriminate between multiple users and targets. We formulate a problem to maximize the worst-case sensing performance by jointly designing the beamforming at the base station and the phase shifts at the RIS, while guaranteeing communication rates. The non-convex problem is solved via an efficient alternating optimization (AO) algorithm that utilizes semidefinite relaxation (SDR). Simulations demonstrate that our RIS-assisted framework enables high-resolution sensing of co-angle targets in blocked scenarios.

Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.

Le contrôle bibliographique ouvert

DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.

Titre Crossref: RIS-Assisted Near-Field ISAC for Multi-Target Indication in NLOS Scenarios
Date Crossref: 24/05/2026
Éditeur: IEEE
Type: proceedings-article

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