基于通感融合的无人机预编码及飞行轨迹设计

无人机(UAVs)具有机动性强,低成本及易部署等特性,通过搭载通信及感知设备,支持通信与感知技术的高效资源共享,无人机可作为融合通信与传感技术的高性能空中平台。该文针对多输入多输出(MIMO)无人机使能的联合通信、感知场景,综合考虑无人机飞行能量、多天线传输及用户业务需求等限制条件,建模无人机通信、感知预编码及飞行轨迹联合优化问题为多目标优化问题,以实现通信用户最低速率最大化及目标最小发现概率最大化。由于通信用户最低速率最大化问题为非凸优化问题,难以直接求解,将原优化问题分解为通信预编码设计子问题及无人机轨迹设计子问题,并采用交替迭代法依次求解两个子问题直至算法收敛,其中,对于通信预编码设计子问题,提出一种基于迫零(ZF)算法的求解策略;对于无人机轨迹设计子问题,提出一种基于连续凸逼近(SCA)算法的求解策略。基于所得到的无人机最优轨迹,将无人机感知位置选择问题建模为加权距离和最小化问题,进而应用泛搜索算法优化确定目标感知位置,并设计基于ZF算法的通信感知预编码联合优化策略,以实现通信感知性能的联合优化。最后通过仿真验证了该文所提算法的有效性。     

基于NetFlow的P2P流分析系统

为了实时、低成本地获取端到端(P2P)流信息, 提出了基于NetFlow的P2P流分析系统(NPFAS), 以分布式架构松耦合地整合P2P流形成、流识别和流分析系统, 利用流识别系统提供P2P流信息, 从NetFlow使能设备产生的NetFlow流记录中提取出P2P流并进行分析处理, 为在高速网络环境下在线分析P2P流提供了一种基于LinuxIntel架构的可行方案. 原型系统的试验结果表明了NPFAS的可行性和有效性.      

移动边缘网络缓存技术

移动视频业务爆炸性增长对未来无线通信网络提出了更高的要求.缓存技术通过网络热点内容的复用,将极大缓解无线网络的传输压力,逐渐成为未来第五代移动通信系统中提升虚拟现实、增强现实以及超高清视频等服务用户体验的关键性技术之一.针对移动边缘网络中缓存技术的内容展开综述,并对缓存技术涉及的多个研究方向进行了分析.首先分析了移动边缘网络的架构,并对移动边缘网络缓存研究所具有的特性进行了概述;通过对缓存模式的分类,归纳整理了移动感知和社交感知场景的缓存技术,最后提出了移动边缘缓存技术的未来挑战与发展方向.     

6G知识体系构建：面向全域全场景的学术知识挖掘及其按需应用

当前6G相关概念并未统一,亟待一致性的认知和定义,学术和产业界对6G的发展全貌和相关领域研究进展缺少清晰认识。为此,构建了6G知识库及知识体系。首先,对现有6G学术文献进行自动化筛选和结构化存储；其次,在对文本数据进行标注和规范化的基础上构建了6G知识库；再次,利用6G知识库实现了对6G全领域的统计分析；利用自然语言处理、深度神经网络和潜在树模型等技术实现对6G知识的抽取和生成。最后,在大模型训练的基础上,面向多样化的服务需求实现按需的知识应用。