专题:6G的智能通信计算融合技术

内容导读目前,针对潜在6G关键技术的场景与需求研究成为学术界的热点。面向未来更多类型终端的智能互联与新兴服务的需求,人工智能应用于无线通信物理层的信道估计、编译码及接收机设计,解决基于大数据的网络自主优化,基于泛在无线感知和边缘侧的强大算力构成的多接入边缘计算,已成为6G无线技术发展的重要趋势。在未来智能车联网、物联网、有人/无人交互、全息通信等场景下,面向未来的智能通信计算融合需求,存在许多拟待解决的关键科学问题。     

弹性元件参数优化对扑翼机构转速波动影响研究

以特拉华大学机械系统实验室所研制的样机模型进行建模,该模型传动机构采用曲柄摇杆机构.传动机构在运转的过程中,翅翼会在气动力和惯性力作用下产生周期性波动,导致电机转速波动增大,影响机构的平稳运行,产生振动和噪声.在仿真试验中引入弹簧元件,可有效降低电机转速波动,利用正交试验设计方法对影响电机转速波动的影响因素进行极差分析,得出弹簧的连接点位置是主要因素,弹簧的刚度系数是次要因素,弹簧原长影响最小.搭建了物理实验平台,验证了仿真结果和正交试验设计方法的正确性.     

振动轴转速对双卧轴振动搅拌流场的影响

为研究双卧轴振动搅拌机搅拌筒内流场振动搅拌过程中固液混合流体瞬态流动情况,基于计算流体力学(CFD)提供的计算方法,结合动网格技术、欧拉多相流模型、Realizable k-ε湍流模型及离散相模型,采用C语言编写用户自定义程序(UDF),并将其动态链接到CFD中,在非稳态条件下数值模拟双卧轴振动搅拌机搅拌质量受振动轴转速、固相颗粒体积分数的影响规律,并在此基础上,进行了振动搅拌试验研究。结果表明:当搅拌轴转速为35 r/min、混合料颗粒体积分数为20%、颗粒直径分别为10 mm、20 mm和30 mm时,振动轴转速分别为960 r/min、1 460 r/min和1 800 r/min时其搅拌质量最佳;数值分析结果与试验结论基本一致,说明了数值计算结果的准确性和计算方法的可行性。     

F-OFDM仿真系统设计与时频同步算法

针对新一代5G波形的F-OFDM技术开展了研究,通过把一个宽带分为若干个子带,对每个子带进行滤波处理以实现更好的通信效能。基于Simulink平台进行了F-OFDM仿真系统的搭建,重点对F-OFDM符号同步方法和频偏估计方法进行了研究与仿真分析。实验结果表明,基于Chu序列相比采用PN序列可以获得更好的同步效果,基于导频的Classen频偏估计算法相比基于CP的CFO估计算法和基于训练序列的Moose估计方法可以获得更好的频偏估计效果。     

干扰条件下的“北斗”信号解扩重构DOA估计

在干扰条件下，卫星导航抗干扰波束形成算法往往需要卫星信号波达方向（Direction-of-Arrival，DOA）的先验信息。但当存在低信噪比信号或主动干扰源时，常规的DOA估计算法性能急剧下降甚至失效。针对此问题，提出了一种被干扰信号压制的低信噪比“北斗”信号的DOA估计算法。该算法首先通过对接收信号进行子空间投影抑制干扰信号，然后对抑制干扰后的信号进行解扩重构处理，最后通过多重信号分类算法完成对“北斗”信号的DOA估计。仿真结果表明，在干扰信号干信比80 dB条件下，“北斗”信号DOA估计误差在5°以内，为下一步进行波束形成计算提供了高精度的入射角信息。     

基于双平行互质阵列的二维非网格DOA估计

近年来,基于稀疏表示的DOA估计方法已经被广泛提出,这些方法都需预设离散的网格点,而实际信号来波方向在空间域内具有随机性,任何来波方向都是等概率出现,很有可能信号的来波方向不在网格上,因而会存在网格误差,使DOA估计结果产生较大偏差。为提高DOA估计精度,本文提出了非网格的DOA估计模型。同时,为提高测向自由度,本文应用由两个均匀线阵组成的互质阵列,并且将两个均匀线阵平行放置在同一平面。通过将两均匀线阵的互协方差矩阵向量化成互协方差矢量,可得到一维虚拟扩展的接收数据矢量,并且在稀疏表示框架下应用相应的稀疏恢复算法恢复出跟DOA参数相关的向量,从该向量中得到唯一的并且自动配对的二维DOA估计参数。仿真实验结果验证了本文算法较传统算法具有更好的DOA估计性能。     

稀疏孔径和大转角下ISAR对目标转动的估计

逆合成孔径雷达（inverse synthetic aperture radar，ISAR）对非合作目标做成像时图像质量依赖于对目标运动参数的准确估计.针对在稀疏孔径和非均匀转动条件下现存的参数估计方法计算量过大或者方法适用条件不满足，提出了一种基于神经网络的参数估计方法.此方法以成像问题的模型知识指导数据的生成过程，然后训练通用的神经网络，最终实现将数据中隐含的知识转化为转动估计器.从仿真实验结果来看，所得到的网络对满足一定信噪比要求的回波数据可以提供较准确的估计，所得参数可以帮助成像算法提高聚焦效果，大量的样例表明网络可以部分学习到回波与转动之间的关系.