机器联觉:通信与多模态感知的智能融合

通信感知一体化技术局限于雷达感知与通信在频谱和硬件层面上的共享,不足以提升新兴应用场景中通信与感知的性能.在涵盖海量多模态感知和通信数据的场景中,通信感知一体化技术应向考虑多模态感知的方向进行范式演进,即通信与多模态感知的智能融合.受人类联觉现象启发,文中系统化建立并论述通信和多模态感知智能融合的范式——机器联觉.首先,总结机器联觉3种典型工作模式:唤起模式、增强模式、合作模式,系统全面给出通信和多模态感知之间相互辅助增强的目的与方式.然后,介绍机器联觉研究的数据基础(通信与多模态感知智能融合仿真数据集)和理论基础(通信与多模态感知联觉机理).最后,综述当前机器联觉的研究现状,并展望未来的研究方向.

应用于毫米波车车通信的多模态感知辅助波束预测

为了确保车联网通信的传输可靠性,大规模多天线技术的毫米波通信亟需精确的波束赋形.在高动态的车辆通信环境下,传统的波束对准方式会造成巨大的资源开销,难以在相干时间内建立可靠链路.因此,文中提出基于多模态感知信息辅助的波束预测方案.该方案融合视觉和激光雷达点云两种非射频感知信息,利用深度神经网络进行多模态信息的特征提取,通过透视投影实现图像空间语义信息和物理空间位置信息的精准匹配和深度融合.通过协同感知坐标校正和车辆位置预测,将物理环境的特征精确映射到角域信道,从而实现实时准确的波束预测.在多模态感知仿真数据集(M3SC)上的测试结果表明,文中方案能实现较高的角度追踪精度和可达通信速率.

基于PWM调制混沌信号的亮度控制新方法研究

混沌信号具有非周期、类噪声等特点。根据logistic映射产生混沌序列,通过DA转换得到模拟的混沌信号,利用PWM技术调制混沌信号来控制LED的亮度,可以消除因调制周期信号控制LED亮度时产生的频闪现象,达到更好地亮度控制的效果。

基于FPGA的Logistic方程混沌信号加密实现

混沌系统能产生具有对初值敏感、难以预测的性能良好的伪随机序列,很适于序列密码。采用逻辑斯特(Logistic)方程生成混沌序列加密信息,方法简单,硬件上便于实现。然后设计具体硬件实现方法,在现场可编程门阵列(FPGA)上实验,结果得到了验证。最后,针对Logistic方程加密的缺点,本文提出了优化方法.