车联网借助新一代信息通信技术,实现人、车、路、云等的互联互通.未来beyond 5G(B5G)和6G将赋予下一代车联网更极致的通信与感知性能,有效支撑智能驾驶与智慧交通等创新应用.然而,车辆高速移动带来的高多普勒效应,极大地增加了现有正交...车联网借助新一代信息通信技术,实现人、车、路、云等的互联互通.未来beyond 5G(B5G)和6G将赋予下一代车联网更极致的通信与感知性能,有效支撑智能驾驶与智慧交通等创新应用.然而,车辆高速移动带来的高多普勒效应,极大地增加了现有正交频分复用(Orthogonal frequency division multiplexing,OFDM)系统的载波间干扰和导频开销,尤其是B5G/6G时代毫米波、太赫兹等高频段的广泛应用将进一步加剧这一问题.近年来,正交时频空间(Orthogonal time frequency space, OTFS)技术由于在抗时频双域选择性衰落方面的显著优势受到了业界的广泛关注.基于OTFS实现通信与感知一体化成为了车联网领域的研究热点.本文旨在研究基于OTFS的车联网通感一体化的系统原理、关键技术、应用模式及技术挑战.首先,在现有OTFS通信系统的基础上,探讨OTFS通感一体化的系统架构、实现原理以及通信和感知性能.然后,介绍OTFS技术的国内外研究现状,并进一步从物理层帧结构、导频机制等方面讨论OTFS通感一体化的难点与关键技术.最后,结合实际场景,分析OTFS在车联网通感一体化中的应用及面临的主要挑战.展开更多
正交时频空(Orthogonal Time Frequency Space,OTFS)调制在快时变高多普勒信道中展现出良好的频谱利用率和显著的误码率性能优势。然而,传统的OTFS信道估计方法频谱效率较低,且无法应用于低轨卫星等具有高多普勒频偏的通信场景中。文章...正交时频空(Orthogonal Time Frequency Space,OTFS)调制在快时变高多普勒信道中展现出良好的频谱利用率和显著的误码率性能优势。然而,传统的OTFS信道估计方法频谱效率较低,且无法应用于低轨卫星等具有高多普勒频偏的通信场景中。文章提出了基于嵌入训练(Training Embedded,TE)阵列的信道估计方法,利用训练阵列的完美自相关特性进行准确的信道估计,并提高了频谱效率。同时,针对低轨卫星通信高多普勒频偏的特性,本文利用快速傅里叶变换对路径的整数倍频偏进行估计,补偿并消除列相关相位偏移干扰,提升了低轨卫星通信场景下信道估计的准确度。仿真结果表明,所提方法在地面、低轨通信场景中均具有较高信道估计精度和频谱效率。展开更多
利用CYGNSS(cyclone global navigation satellite system)采集的GNSS卫星反射信号,提出一种基于星载GNSS-R的水体分布探测方法。首先对CYGNSS低轨卫星星座采集的GNSS反射信号进行处理,获取地表反射率数据;再按0.01°×0.01...利用CYGNSS(cyclone global navigation satellite system)采集的GNSS卫星反射信号,提出一种基于星载GNSS-R的水体分布探测方法。首先对CYGNSS低轨卫星星座采集的GNSS反射信号进行处理,获取地表反射率数据;再按0.01°×0.01°的空间分辨率将研究区划分为格网,剔除异常值和无效值后,利用区域均值算法重新计算各格网的反射率,并利用格网样本方差和标准差作为衡量指标,采用随机游走图像分割算法进行水体分布探测;最后利用本文提出的方法分析刚果盆地的水体分布情况,并利用MODIS数据对结果进行评估。结果表明,星载GNSS-R具有较强的水体分布探测能力,进一步拓展了GNSS-R的应用场景。展开更多
相比较正交频分复用,正交时频空间(orthogonal time frequency space,OTFS)调制具有较低峰均功率比,能有效抵抗多普勒产生的时间选择性衰落,在双扩展信道中具有良好的性能优势。然而,常规的OTFS线性最小均方误差(linear minimum mean sq...相比较正交频分复用,正交时频空间(orthogonal time frequency space,OTFS)调制具有较低峰均功率比,能有效抵抗多普勒产生的时间选择性衰落,在双扩展信道中具有良好的性能优势。然而,常规的OTFS线性最小均方误差(linear minimum mean square error,LMMSE)方法复杂度高,不易实时处理,为解决这一问题,提出了基于最优坐标下降的无穷范数约束均衡算法。该算法通过一定的迭代次数得到最优解,避免了直接矩阵求逆,采用无穷范数约束均衡提升了符号检测的性能增益。同时利用OTFS在时延-多普勒域信道矩阵每列向量二范数平方相等和稀疏性的特点,进一步降低坐标下降的复杂度。在设计的水声通信场景下,对所提均衡算法的有效性进行了仿真验证,结果表明所提均衡算法在保证低复杂度情况下误码性能接近最小均方误差性能。展开更多
文摘车联网借助新一代信息通信技术,实现人、车、路、云等的互联互通.未来beyond 5G(B5G)和6G将赋予下一代车联网更极致的通信与感知性能,有效支撑智能驾驶与智慧交通等创新应用.然而,车辆高速移动带来的高多普勒效应,极大地增加了现有正交频分复用(Orthogonal frequency division multiplexing,OFDM)系统的载波间干扰和导频开销,尤其是B5G/6G时代毫米波、太赫兹等高频段的广泛应用将进一步加剧这一问题.近年来,正交时频空间(Orthogonal time frequency space, OTFS)技术由于在抗时频双域选择性衰落方面的显著优势受到了业界的广泛关注.基于OTFS实现通信与感知一体化成为了车联网领域的研究热点.本文旨在研究基于OTFS的车联网通感一体化的系统原理、关键技术、应用模式及技术挑战.首先,在现有OTFS通信系统的基础上,探讨OTFS通感一体化的系统架构、实现原理以及通信和感知性能.然后,介绍OTFS技术的国内外研究现状,并进一步从物理层帧结构、导频机制等方面讨论OTFS通感一体化的难点与关键技术.最后,结合实际场景,分析OTFS在车联网通感一体化中的应用及面临的主要挑战.
文摘正交时频空(Orthogonal Time Frequency Space,OTFS)调制在快时变高多普勒信道中展现出良好的频谱利用率和显著的误码率性能优势。然而,传统的OTFS信道估计方法频谱效率较低,且无法应用于低轨卫星等具有高多普勒频偏的通信场景中。文章提出了基于嵌入训练(Training Embedded,TE)阵列的信道估计方法,利用训练阵列的完美自相关特性进行准确的信道估计,并提高了频谱效率。同时,针对低轨卫星通信高多普勒频偏的特性,本文利用快速傅里叶变换对路径的整数倍频偏进行估计,补偿并消除列相关相位偏移干扰,提升了低轨卫星通信场景下信道估计的准确度。仿真结果表明,所提方法在地面、低轨通信场景中均具有较高信道估计精度和频谱效率。
文摘利用CYGNSS(cyclone global navigation satellite system)采集的GNSS卫星反射信号,提出一种基于星载GNSS-R的水体分布探测方法。首先对CYGNSS低轨卫星星座采集的GNSS反射信号进行处理,获取地表反射率数据;再按0.01°×0.01°的空间分辨率将研究区划分为格网,剔除异常值和无效值后,利用区域均值算法重新计算各格网的反射率,并利用格网样本方差和标准差作为衡量指标,采用随机游走图像分割算法进行水体分布探测;最后利用本文提出的方法分析刚果盆地的水体分布情况,并利用MODIS数据对结果进行评估。结果表明,星载GNSS-R具有较强的水体分布探测能力,进一步拓展了GNSS-R的应用场景。
文摘相比较正交频分复用,正交时频空间(orthogonal time frequency space,OTFS)调制具有较低峰均功率比,能有效抵抗多普勒产生的时间选择性衰落,在双扩展信道中具有良好的性能优势。然而,常规的OTFS线性最小均方误差(linear minimum mean square error,LMMSE)方法复杂度高,不易实时处理,为解决这一问题,提出了基于最优坐标下降的无穷范数约束均衡算法。该算法通过一定的迭代次数得到最优解,避免了直接矩阵求逆,采用无穷范数约束均衡提升了符号检测的性能增益。同时利用OTFS在时延-多普勒域信道矩阵每列向量二范数平方相等和稀疏性的特点,进一步降低坐标下降的复杂度。在设计的水声通信场景下,对所提均衡算法的有效性进行了仿真验证,结果表明所提均衡算法在保证低复杂度情况下误码性能接近最小均方误差性能。
