阴影模型的正则化无设备重建与实时定位

在综合静态无线射频层析成像(Radio tomographic imaging,RTI)算法基础上,给出了一种可行且有效的实现无线传感器节点在空旷环境和障碍物条件下无线信号衰减原理障碍物监控的方法,实现定位与追踪.利用阴影衰落模型建立接收信号强度测量值线性系统模型,并采用SPIN令牌环通信协议收集接收信号强度;创新性地引入最小角回归算法与最小绝对值收缩和选择因子算法(Least absolute shrinkage and selection operator,LASSO),提高了图像重建速度.即在吉洪诺夫正则化与l1正则化算法分析对比前提下,创新性引入改进的最小角回归(Least angle regression,LARS)重建模型与算法,保证重建效果与复杂LASSO算法相似的同时,将重建图像速度提高一个数量级.实测基于16平方米范围内的16个JENNIC 5139节点进行定位与追踪.实测结果与仿真相比虽稍有偏差,但近似符合.这充分表明:吉洪诺夫正则化与l1正则化适用于不同分辨率场景,且都可较好地反映障碍物状况.

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.