超越后向散射通信:超材料无源物联网感知新范式

随着物联网应用需求的日益复杂和多样化,预计入网传感器数量将指数级增长。在现有传感器技术中,基于后向散射机制的无源传感标签因其极低成本和免维护特性,展现出更大规模部署的潜力。然而,现有无源传感标签受限于传输距离不足,进而限制了其在实际应用中的广泛部署。针对上述问题,提出了一种基于超材料标签的无源物联网感知系统。作为一种后向散射标签,能够随感知目标的状态改变其对无线信号的散射系数。无线收发机进而通过处理标签的散射信号,即可同时完成感知与数据传输。超材料标签由多个单元以小于半波长的间隔排列构成,从而能够有效地集中信号能量,便于接收机检测,进一步增加系统传输距离。为了优化所提出系统的性能,基于超材料等效电路模型与无线传输模型,构建了新型的感知传输联合模型。并在此基础上,进一步分析优化了超材料标签结构,提出了一种基于深度学习的感知算法,实现了对环境状态分布的感知。原型实验基于开口谐振环结构实现了一种湿度敏感的标签,并展示了系统在2 m范围内实现无源感知湿度分布的能力,有效地将无源传感的传输距离从分米级提升至米级。

全息通感一体化:高能效的波束赋形设计

通信感知一体化是解决频谱拥塞问题的重要手段。现有的通感一体化系统依赖高功耗的相控阵,限制了其在功率受限场景中的应用。作为一种低功耗天线,可重构全息超表面可以用于替代相控阵,从而形成全息通感一体化这一新范式。在该范式中,利用可重构全息超表面作为发射天线,可以同时实现高空间自由度与低功耗,进而提升通感一体化系统的整体性能。研究了全息通感一体化系统的能效,通过联合设计基站和全息超表面的波束赋形提升系统能效。然而,由于基站的数字波束赋形和可重构全息超表面的模拟波束赋形相互耦合,使得波束赋形的联合设计具有挑战性。为了应对这一挑战,首先构建了最大化能量效率的优化问题,并提出了全息波束赋形优化算法来解决这一问题。仿真结果显示,与传统基于相控阵的通感一体化系统相比,全息通感一体化系统可以在相同发射功率和天线尺寸的条件下实现更高的能效。

未授权频段中D2D通信的随机几何分析

随着频谱资源日趋紧张,对未授权频段的使用愈来愈得到人们的重视。对未授权频段中的D2D通信技术进行了研究。假设D2D用户采用underlay的方式和蜂窝(cellular)用户在未授权频段中共存,考虑到对WiFi系统的影响,提出了一种频谱共享方案,利用随机几何学将用户的分布建模为泊松点过程,并推导出了cellular和D2D用户吞吐量的表达式。仿真结果验证了理论结果的正确性。

全息无线电:全息超表面赋能的超大规模MIMO新范式

得益于空间复用能力,超大规模多输入多输出(Multiple Input Multiple Output,MIMO)技术成为未来第六代通信提供高速数据服务和全球海量网络接入的关键技术之一.传统的大规模MIMO技术主要依托装配有高分辨率移相器的大规模相控阵来实现.然而,移相电路的高功耗与高硬件成本阻碍了超大规模相控阵在实际工程中的应用,从而阻碍了超大规模MIMO的实际部署与发展.本文考虑了一种超大规模MIMO的新范式——全息无线电.在全息无线电中,大量微小而廉价的天线单元紧密集成,在低硬件成本的情况下达到高方向性增益,从而能够对电磁波进行灵活的调控并有效提升无线通信性能.本文提出利用一种名为可重构全息超表面(Reconfigurable Holographic Surface,RHS)的新型超材料天线来实现全息无线电.具体而言,RHS由大量低成本低功耗可调谐超材料单元组成,其馈源与超表面集成为一体并产生电磁波,电磁波沿着超表面传播并逐一激励RHS辐射单元,每个RHS辐射单元会根据全息干涉原理在超表面上构建全息图案控制电磁波的辐射幅值从而实现全息波束成形.根据RHS的工作原理,本文介绍了一种低复杂度的新型多址接入技术——全息多址接入(Holographic-pattern Division Multiple Access,HDMA)技术,其主要思想是将所有发射信号映射叠加至超表面构建的单一全息图样上从而为多用户提供数据传输服务.本文对HDMA方案进行了优化设计以最大化RHS辅助下的多用户广播通信系统能量效率.为了进一步验证HDMA技术的有效性,本文实现了二维RHS阵列的原型机并搭建了RHS辅助下的全息无线电通信平台.基于HDMA技术,该通信平台能够以低功耗支持多用户高清视频的实时传输.实验结果表明RHS具有以简单的布线方式和低功耗实现定向增益的巨大潜力,从而进一步验证了利用RHS实现全息无线电的可行性.此外,本文还讨论了基于RHS的全息无线电的未来研究方向和关键挑战.

可重构全息超表面辅助卫星通信关键技术

超密集低地球轨道卫星通信网络能弥补传统地面网络频谱资源稀缺、覆盖范围有限的不足,有潜力提供全球大规模接入的高速率服务。由于卫星的高速移动性,卫星通信对天线性能,如波束控制能力和天线增益等,也提出了更为严苛的要求。因此,对一种新型的超材料天线——可重构全息超表面(reconfigurable holographic surface,RHS)辅助卫星通信展开了研究。RHS采用全息原理对超材料单元进行电控,从而实现波束成形。基于RHS的硬件结构和全息工作原理,提出了一种RHS辅助多卫星通信方案,该方案同时考虑卫星跟踪和数据传输。同时,设计了全息波束成形优化算法以最大化和速率。仿真结果验证了所提方案的有效性并表明了相较于传统相控阵天线,RHS提供了一种成本效益更高的卫星通信支持方式。

可重构智能超表面辅助的混合近远场定位方法

可重构智能超表面因为可以对非视距用户进行精准定位而受到广泛关注。随着可重构智能超表面口径变大,超表面的近场范围扩展,待定位用户可能位于混合近远场中。然而,现有方法假设用户位于纯近场或纯远场,当同时存在近场和远场用户时,近场定位方法复杂度过高,而远场定位方法精度较差。为了解决上述问题,提出了一种可重构智能超表面辅助的混合近远场定位方法,其基本思想是基于信号参数在近场和远场随位置变化快慢的差异,将近场和远场区域划分为不同密度的网格,利用超表面反射信号判断用户处于近/远场并确定其网格位置,从而同时实现低复杂度和高定位精度。与现有纯近场或远场方法不同,使用近远场混合模型,导致位置估计算法和可重构智能超表面相移优化算法的设计更困难。为了解决这些挑战,基于混合近远场模型构建了位置估计问题和可重构智能超表面相移优化问题,并分别设计了算法进行求解。仿真结果验证了所提定位方法的有效性。

室内空气质量物联网部署、优化和数据预测

调查研究显示,城市地区人们平均有超过70%的时间在室内度过,因此良好的室内空气质量及其实时信息对维持健康和生产力至关重要.本文使用低成本物联网传感器网络对室内健身房空气质量进行监测,研究了电量受限的传感器网络位置部署和能量控制优化问题.为了提高测量数据的有效性,使用模拟退火算法寻找最优的部署位置;为了提高能量利用率,使用动态规划算法合理规划传感器的感知策略;为了获得室内空气质量的变化趋势,使用LSTM网络对室内空气质量进行预测,并使用遗传算法对网络超参数进行优化.通过仿真评估所提出的解决方案的性能,显示当联合采用位置部署和能量优化策略时,性能显著提升,预测算法可以对未来的空气质量进行有效预测.