面向6G的通信感知一体化车联网研究综述

通信感知一体化是第5.5代、第6代移动通信、无线局域网的研究热点,与此同时物联网,以及车辆与一切互联的车联网技术正在蓬勃发展,车联网与汽车自动驾驶作为通信感知一体化技术的典型应用场景,相关关键技术需要深入研究,以推动智能交通系统、智慧城市的发展。本文首先介绍通信感知一体化车联网的研究背景与应用场景,然后对国内外近期通信感知一体化车联网的相关研究进行梳理,从网络架构、波形设计、干扰与资源管理、波束管理、硬件设计与验证等五个方面展开综述,最后对通信感知一体化车联网领域的未来研究趋势以及相关的技术挑战进行展望,提出车联网通感一体化基础研究、车联网专用一体化波形设计、车联网通信感知计算一体化等三个建议的研究方向并总结全文。

基于博弈论的空时频谱共享:动态接入与惩罚策略

为了解决时空域频谱资源利用不充分的问题,针对异构网络中多个次用户通过感知空时频谱机会动态接入的场景,提出一种基于博弈论的可靠频谱共享策略。首先,次用户通过信道采样感知主用户的活跃程度,并进一步寻找适合的空时频谱机会。其中,每个次用户旨在寻求更多的频谱资源,须避免对主用户的通信质量造成损害。为此,次用户与主用户之间需进行个人效用的协商,以达到混合纳什均衡状态。当次用户发射功率异常时,其行为将被视为违规。然后,结合违规次数和网络中活动节点数,对次用户采用退避时间补偿算法进行惩罚。最后,仿真结果验证了引入惩罚机制的空时频谱机会共享策略的有效性。

感知-通信-计算融合的智能车联网挑战与趋势

针对单车感知无法满足未来自动驾驶安全需求的现状,面向多车传感器信息融合与时效性共享问题,提出了基于感知-通信-计算融合的智能车联网方法与解决思路。该方法有助于提高自动驾驶车辆的协同环境感知能力,并通过移动边缘计算(MEC)技术降低车间感知信息传输负载,提高多车协同的信息融合与处理效率,最终实现基于多车智能协同的安全自动驾驶。

太赫兹通信感知一体化波形:现状与展望

面向6G时代机器通信、沉浸式业务对高精度感知与高速率通信的需求,通信感知一体化技术应运而生。基于此,针对太赫兹通信感知一体化波形的场景、波形设计方法和未来展望进行了阐述和总结。首先,概括了太赫兹通信感知一体化波形设计所面临的场景与需求,包括感知辅助通信场景、感知催生的新业务场景等。然后,从太赫兹电磁波的传播特点、太赫兹器件的特点、通信与感知对波形的要求等方面,分析了太赫兹通信感知一体化波形的特点,综述了太赫兹通信感知一体化波形的研究现状。最后,指出了太赫兹通信感知一体化波形的未来研究方向。

基于matlab对混沌掩盖通信的仿真研究

本文利用matlab软件对混沌掩盖通信进行了仿真研究,具体研究了一维信号以及二维信号(数字图像)的混沌掩盖通信问题,讨论了压缩系数对传输质量的影响,并且对数字图像传输中的混沌加密进行了一些修正,使之加密效果更好。

卫星导航与5G移动通信融合架构与关键技术

随着我国社会经济科技等领域的飞速发展,卫星导航技术在经济建设中占有越来越重要的位置。同时,以提供定位服务的小区密集化、大规模阵列天线等技术为代表的5G通信为导航通信一体化奠定了基础。卫星导航和5G移动通信技术的融合,将极大地扩展导航的范围,提升导航的精度。本文综合国内外最新研究成果,首先提出了卫星导航与5G移动通信融合体系架构;然后在总结A-GNSS技术的基础上,阐述了基于5G的A-GNSS系统架构和关键技术;最后,在介绍5G基站定位技术的基础上,全面详细地阐述了卫星导航与5G混合定位架构和关键技术。

基于云计算的武器装备体系能力试验测试研究

针对武器装备体系能力试验测试的发展趋势和面临的问题,研究建立了基于云计算的武器装备体系能力试验测试模型。论述了模型中各个层次的组成和作用,阐述了引入云计算技术对武器装备体系能力试验带来的影响,划分了体系能力试验的测试阶段,提出了通用测试流程,并通过具体案例进行了详细阐述,形成了基于云计算的武器装备体系能力试验测试设计。

距离约束分簇策略下无人机群空地组网性能分析

在无人机(UAV)辅助的能量受限低功耗物联网(IoT)节点数据传输场景中,针对传统的Matérn聚类过程(MCP)建模造成的无人机覆盖冗余问题,该文提出一种Matérn集群下的距离约束分簇策略(MCDC)。该策略采用带有距离约束的Matérn聚类过程对无人机和地面IoT节点位置进行了建模,实现冗余覆盖的大幅度下降。在此分布策略下,IoT节点首先通过从无人机发送的射频信号中收集能量,然后利用收集的能量向无人机进行上行数据传输,解决IoT节点能量受限问题。此外,分析了IoT节点传输机会以及无人机群空地网络的上行传输中断性能和吞吐量,并衡量了上下行阶段的时间分配比,无人机的发射功率,以及IoT节点密度等参数对网络性能的影响。最后通过仿真对理论结果进行了验证。

可重构智能表面辅助的通信感知一体化系统

通信感知一体化(ISAC)是6G移动通信的候选技术之一,可实现感知和通信的集成和优势互补。可重构智能表面(RIS)能够智能地控制传播环境,提高网络的容量和覆盖率,已成为6G实现广泛连接的一项关键技术。认为将RIS部署于ISAC系统可以提供一个新的通信和感知性能优化维度。从ISAC的研究意义出发,探讨ISAC的关键技术,概述RIS的工作原理及其在感知系统和通信系统中的应用,并重点分析RIS辅助ISAC以更好地实现感知目标和服务通信用户的研究现状。

面向6G的智能机器通信与网络

随着智慧城市、智能制造等产业的快速发展,机器类通信得到学术界和产业界的广泛关注。机器类通信网络的功能集成化、智能化程度越来越高,对网络的时延、可靠性、连接设备数、峰值速率、安全性和可扩展性等指标提出了更严苛的要求。总结分析了4G、5G至未来6G时代的机器类通信网络需求的变化以及相应网络架构与关键技术的演化,在此基础上提出了面向6G机器类通信网络的感传算一体化智能机器通信网络架构。

通信感知一体化的信息理论极限

无线感知已成为通信产业界广泛公认的、下一代无线网络中的原生能力.通信感知一体化将通信和感知功能集成在同一个无线系统中,能够提高资源利用率,减少基础设施开销,并增强通信和感知各自的性能.通信与感知间的性能折衷是通感一体化的关键基础理论问题之一.本文首先指出通感性能极限和可达性能边界是研究通感性能折衷的重要手段,然后从容量–失真理论、基于均方误差的通感性能边界理论、基于感知等效速率的通感性能边界理论,以及面向目标检测的通感性能边界理论4个方面出发,对相关的当前研究进展进行了详细总结与分析.文中指出通感性能折衷可进一步划分为确定–随机折衷和子空间折衷,并详细讨论了现有研究工作中与之相关的结论.在此基础上,讨论了基于实际的5G NR协议与帧结构的通感性能边界理论.最后,本文对通感一体化的信息理论极限中仍需关注和进一步研究的开放问题进行了总结.

通信感知一体化干扰管理:现状与展望

通信感知一体化(ISAC)技术将助力第6代移动通信系统数字化、网络化、智能化的发展。ISAC技术面临诸多挑战,包括通信子系统和感知子系统互惠共生时产生的相互干扰消除和更加灵活高效的干扰避免和干扰利用。首先概述了ISAC技术中干扰管理的必要性,分别讨论了其中3种实现模式下的干扰消除方法,列举了干扰避免和干扰利用的可行方法;最后给出了ISAC干扰管理领域的若干开放性问题。

基于新的树编码方式用免疫遗传算法解决DCMST问题

本文提出了一种新的树编码方式,可以方便地表达一棵树,简化了树在遗传算法中的编码表达。且新的树编码方式清楚地表达了边的信息,有利于疫苗的设计。此外,本文使用免疫遗传算法,有效地克服了传统遗传算法中解退化的现象。数值实验表明,解的振荡相对于传统遗传算法减小了,且收敛速度更快。

一种可应用于嵌入式系统的低复杂度超限学习机训练方法

为解决超限学习机复杂度较高的问题,提出了一种新型的超限学习机更新策略,称为序列超限学习机.避免了复杂度较高的逆矩阵运算,而且能够应用于嵌入式系统中.序列超限学习机比各种广泛应用的机器学习分类器具有更低的计算复杂度.基于实际数据集的仿真结果表明,序列超限学习机的分类精度比传统超限学习机和其他广泛应用的分类器更高,而且具有更短的训练时间.