可重构智能表面中低复杂度毫米波信道估计算法

针对可重构智能表面(RIS)辅助的大规模多输入多输出(MIMO)毫米波系统中信道估计复杂度高的问题,该文提出一种低复杂度的信道估计算法。在该方案中,将RIS部分元素连接射频(RF)链,分离估计基站/用户和RIS之间的信道,分开获取信道有助于提升用户移动性场景下信道估计的灵活性。在所考虑系统中,首次使用低复杂度的2维快速傅里叶变换(2D-FFT)算法对角度进行估计,并考虑信号补零以获得更加精准的角度估计值,最后利用信号2维空间谱的谱峰和其对应的辐角得到路径增益估计。仿真结果表明,该算法达到了优良的信道估计性能,且在确保信道估计性能的系统参数设置下,该算法具有压倒性的复杂度优势。     

基于联盟的6G无人机通信网络优化概述

随着6G网络和无人机(UAV)技术的迅猛发展,无人机通信网络将成为6G空天地一体化网络融合的关键组成部分,在战场侦查、野外救援和物联网信息传输等民用和军用领域发挥重要作用。针对无人机群大规模、高动态和自组织等特性,以6G网络任务驱动为出发点,该文提出基于联盟的6G无人机通信网络优化框架。围绕联盟形成、联盟任务实施和联盟资源管理对无人机联盟工作原理展开论述。结合博弈论、机器学习和在线决策,给出了无人机通信网络资源优化方法和仿真示例。最后,对6G无人机通信网络的应用前景和亟需解决的问题进行了开放性讨论。     

基于IRS辅助的异构网络中超可靠低时延通信波束成形算法设计

为了增强微小区内超可靠低时延通信(URLLC)业务在异构网络场景下的传输性能,该文提出一种基于智能超表面(IRS)辅助通信网络下最大化用户和速率的波束成形算法。异构网络中微小区采用短包通信技术,在保证宏小区用户通信质量的前提下,使用IRS提高微小区用户在一定解码错误概率下的短数据包传输性能,建立一个联合优化波束向量和IRS相移向量的微小区用户和速率最大化问题模型。通过交替固定优化变量的方式,将该非凸优化问题拆分为两个子问题,利用逐次凸逼近(SCA)的方法将原问题转换成凸优化问题,并利用交替优化算法对该问题进行求解。仿真结果表明,该算法通过部署IRS可以有效减弱异构场景下对于微小区用户的干扰,同时由于IRS的部署能够有效优化波束成形向量进而提高微小区用户的短包传输性能,并且IRS的通信增强效果与微小区用户的解码错误概率以及IRS反射单元的数量有直接关系。     

面向6G的星地融合无线传输技术

随着5G移动通信网络走向商业化,围绕新一代移动通信系统(6G)的发展愿景、能力需求与关键技术开展研究正在成为新的热点.首先,该文概括了未来6G可能涉及的星地深度融合、新谱段通信、分布式协作MIMO和智能通信等关键技术方向,重点探讨了基于星地深度融合的天地一体化网络(SGIN);然后,针对可能存在的两种典型网络拓扑架构,分析了星间高速链路、星地馈电链路和星地用户链路的特点和技术要求,综述了3种不同类型传输链路的高速通信进展情况.最后,对未来6G天地互联网络亟需突破的光学相控阵多用户接入、高效能星地激光通信和光电一体化组网等关键技术进行分析与展望,以期为后续相关研究指明方向.     

超视距雷达中距离-多普勒图的瞬态干扰自动识别方法

为提高瞬态干扰处理的稳健性,超视距雷达可采用先识别后抑制的思路.本文研究基于距离-多普勒(Range?Doppler,RD)图的瞬态干扰自动识别方法,将RD图转化为灰度图,提取其纹理特征,再基于机器学习设计分类算法.首先,提出新的瞬态干扰模型,仿真产生干扰数据,避免训练依赖实测数据;其次,建立RD灰度图图库,分强干扰、弱干扰和无干扰三类情况;然后,提取局部二值模式(Local Binary Pattern,LBP)纹理特征,基于支持向量机设计二分类器,结合纠错输出编码设计三分类器.最后,通过实测数据和文献RD图,验证本文所提识别方法的准确性,并比较分析不同图像特征及参数的影响.     

新型WiFi/5G共存系统的混合预编码方案

5G通信系统通过共享WiFi频谱可以提高系统容量和吞吐量,但对WiFi传输性能造成了一定影响。为了进一步提高系统性能,针对非授权频段的大规模多输入多输出(Massive Multiple-Input Multiple-Output Unlicensed,mMIMO-U)系统设计了一种WiFi/5G共存的混合预编码方案。通过构建WiFi和5G用户的小区蜂窝模型,采用空间资源分配和空域波束赋形使得信号在指定的方向上得到增强,在非期望方向上信号强度降低,并采用块对角化和最小均方误差(Minimum Mean Squared Error,MMSE)信号检测技术有效地处理了用户以及环境噪声之间的干扰进而改善信道增益。仿真结果表明,该方案有效降低了WiFi/5G设备之间的干扰和算法复杂度,提高了5G设备在信道中的传输速率,使WiFi/5G能在非授权频段共存。     

基于位置指纹的室内定位技术

近年来,随着物联网逐渐成为世界信息产业发展的热点,室内智慧化建设的技术要求越来越高,而位置信息在室内环境中具有广泛的应用场景.基于此,综述现有的室内定位技术与方法,从成本、部署难易程度、后期推广方面综合分析,总结出基于位置指纹的室内定位方法的优势;主要研究并实现了一种基于位置指纹的室内多模定位方法,该方法是一种低成本、高精度的室内定位解决方案;最后提出一种基于平面区域非均匀量化的定位栅格划分方法,基于提出的技术方案,室内定位能够在定位精度和运维成本两方面取得平衡.     

基于分离卷积的战场目标聚集行为识别

针对大部分行为识别算法效率较低,难以应对大规模影像识别任务的问题,一方面,提出一种结合双流结构与多纤维网络的双流多纤维网络模型,分别以RGB序列、光流序列为输入提取视频的时空信息,然后将两条支路网络的识别结果进行决策相加,提高了对战场目标聚集行为的检测效率与识别准确率;另一方面,提出一种结合分离卷积思想与多纤维网络的双流分离卷积多纤维网络模型,进一步提高网络检测效率与抗过拟合能力。实验表明,在建立的情报影像仿真数据集中,上述算法能够有效识别出战场目标聚集行为,在大幅提升检测效率同时实现了识别准确率的提升。