面向6G通信感知一体化的40~50 GHz毫米波信道反射和透射特性研究

为解决毫米波信道反射和透射特性测量数据不足、多层材料传播系数计算不准确和传播特性表征不明的问题,该文开展面向6G通信感知一体化(ISAC)的40~50 GHz毫米波信道反射和透射特性研究。首先,基于菲涅尔理论和射线弹跳追踪原理,提出一种室内多层建筑材料传播系数计算方法;然后,利用基于矢量网络分析仪的毫米波信道测量平台,开展40~50 GHz频率范围内多层木板和多层玻璃的反射和透射系数测量活动。结果表明,该方法与测量值间高度吻合,传播系数误差低于0.1,能够准确地刻画毫米波信道反射和透射特性变化规律。此外,研究还发现反射系数谐振特性和有效布儒斯特角特性依赖于电波极化、入射角和材料厚度。

可重构智能表面辅助通信系统时变级联信道估计

针对可重构智能表面(RIS)辅助通信系统时变级联信道的估计中需解决的级联信道稀疏表示、时变信道参数跟踪和信号重构等关键问题,提出了一种结合Khatri-Rao积的分层贝叶斯卡尔曼滤波(KR-HBKF)算法。该算法首先利用信道的稀疏特性,通过Khatri-Rao积和克罗内克积变换得到RIS级联信道的稀疏表示,将RIS级联信道估计问题转化为低维度的稀疏信号恢复问题。然后,根据RIS级联信道的状态演化模型,在HBKF算法的预测模型中引入了时间相关性参数,应用改进的HBKF解决时变信道参数跟踪和信号重构问题,完成时变级联信道的估计。KR-HBKF算法综合利用了信道的稀疏性和时间相关性,能以较小的导频开销获得更好的估计精度。仿真结果表明,与传统压缩感知算法相比,所提算法具有约5 dB的估计性能提升,且在不同的时变信道条件下具有更好的鲁棒性。

通用信道编译码算法物理性能快速仿真系统

为实现信道编译码硬件算法物理性能的快速、准确验证,提出一种软硬件协同的通用化信道编译码算法物理性能快速仿真与性能评估系统。PC上位机软件主要实现模拟信源/噪声数据生成、仿真数据后分析、数据/控制指令传输以及与FPGA下位机交互等功能;FPGA下位机通过设计数据调度与系统控制、信道编译码算法架构、加噪信道以及数据统计等单元,构建通用编译码算法验证系统硬件系统架构,支持不同信道编译码算法物理性能的高效、准确验证。以系统当前支持的BCH码、LDPC码、删余卷积码、RS码及其串行级联码的性能仿真为例开展性能测试,性能恶化最大值低于0.4 dB,在10-7误码率统计量级下,仿真时间低于12 s,验证仿真评估系统的准确性、可靠性与有效性。系统采用的通用级联架构还可支持其他信道编译码算法的快速移植与部署,可为信道编译码算法物理性能快速验证提供一种有效的解决方案。

基于皮肤-脂肪模型的太赫兹体内多输入多输出信道特性分析与建模

为探究太赫兹(THz)频段体内多输入多输出(MIMO)通信系统的传输特性,该文在0.8~1.2 THz下构建了精确的皮肤-脂肪模型,对皮肤-脂肪模型中垂直方向和水平方向的链路进行全波电磁仿真,分析太赫兹体内信道特性,建立路径损耗模型。首先,结合太赫兹频段人体组织的介电特性和人体皮肤的解剖学结构构建皮肤-脂肪模型。其次,对比分析了3条链路的路径损耗和阴影衰落,提出带有等效吸收因子的太赫兹体内路径损耗模型。最后,对3条链路的莱斯K因子、均方根时延扩展、MIMO容量进行分析。仿真分析表明,带有等效吸收因子的太赫兹体内路径损耗模型可以更准确地描述加长距离垂直链路2的路径损耗,发射端在体表可以增强MIMO容量。该文的工作可以为太赫兹体内通信系统的设计和优化提供参考。

基于AAT模型的毫米波大规模MIMO系统信道估计

针对毫米波大规模多输入多输出信道具有时间相关性、系统易受噪声因素影响导致信道估计精度低的问题,提出了一种基于改进的时序卷积神经网络信道估计方法。该方法将仿真获得的信道矩阵以二维图像数据方式输入系统;利用时间相关性进行特征融合,构建集中注意力机制网络,增强系统模型对信道深层特征的提取能力;将AAN嵌入时序卷积神经网络中进行训练;系统输出去噪后的二维图像,即信道估计矩阵。仿真结果表明,所提信道估计方法在性能和复杂度方面优于传统的信道估计方法,并且当测试场景发生改变时依旧具有鲁棒性。

IRS辅助的车联网相移设计和信道对齐策略

针对车联网中车辆的动态移动以及信号的随机散射所导致的信道快速变化问题,研究了智能反射面(intelligent reflecting surface,IRS)辅助的车联网通信并提出了联合相移设计和信道对齐策略,以削减车联网中多普勒频移的影响并提升通信性能。提出的策略由两个阶段构成。在第一阶段设计IRS的相移以改善级联信道的衰落状态,在策略的第二阶段进行修正函数的设计,实现了直接信道和级联信道的信道对齐,从而减少直接信道快衰落状态对通信性能的影响。通过联合相移设计和信道对齐策略中设计的反射相移以及修正函数,实现了通信性能的提升。仿真结果表明,所提策略相比于相移优化策略可以提升8.8%的频谱效率。

无线紫外光MIMO通信系统信道容量估算方法

无线紫外光通信系统易受大气散射等因素的影响,导致通信信道容量估算准确率较低。为此,提出一种无线紫外光多入多出(Multiple-Input Multiple-Output, MIMO)通信系统信道容量估算方法。根据信道特征,构建无线紫外光MIMO通信系统的信道容量估计模型,获取无线紫外光的单次散射传输特性,利用符号补码式的方法改进空时编码,设定高级检测器中符号的接收能耗,使每个符号保持在标准功率数值范围内,完成通信系统信道检测式编码。根据不同发射角和接收角计算无线紫外光通信的路径损耗比,通过泊松随机分布获得最终通信系统信道容量的估算结果。实验结果表明,所提方法的传输速率可高达8 Mbps,误码率始终低于10-3bit/s,估算准确率在90%以上,估计时间低于4 ms,估算效果好,可为通信行业发展提供理论依据。

基于随机几何的输电场景中无人机信道建模

为了准确描述输电环境中巡检无人机与地面基站之间无线信道,采用随机几何建模法,提出一种基于随机几何的三维信道模型。在该模型中考虑输电线路环境中塔杆,输电线的影响,采用水平圆柱体描述输电设备和周围环境的散射体分布情况,为了防止输电线路产生的电磁场影响无人机巡检作业安全,在模型中设置安全飞行区域,保证巡检安全。针对提出的信道模型,推导并分析了了空-时相关函数,多普勒功率谱密度,电平交叉率和平均衰落时间等信道统计特性。研究了散射体分布情况,无人机运动状态对信道统计特性的影响。仿真结果表明,无人机运动速度大小、飞行方向,散射体分布情况对信道影响显著。理论结果和仿真结果吻合良好,验证了所提模型的正确性和有效性,可以为输电线路场景下巡检无人机与地面基站之间的无线通信系统设计提供理论参考。

面向6G的信道状态信息压缩技术

提出基于人工智能的信道状态信息压缩技术方案,并全面思考了模型训练、模型管理中的标准制定、实际应用等相关问题,分析了不同问题的潜在解决方案。仿真结果表明,所提出的方案可有效提升信道状态信息反馈精度,网络容量平均提升10%左右。

一种6信道声光调制器

介绍了一种6信道声光调制器。通过在换能器上制备电极阵列,设计独立的阻抗匹配电路和电输入端口,将6个声光互作用单元集成在一起,实现了对6束激光的并行、独立调制。经测试,该6信道声光调制器工作波长为355 nm,工作频率为220 MHz,单信道衍射效率>75%,全局串扰<0.5%。

基于NBVTH算法的军用窄带信道视频传输研究

随着信息技术快速发展,音视频传输广泛应用在军民用领域。针对军用环境通信传输带宽窄、电磁干扰强、网络稳定性低等特点,迫切需要对军用窄带信道下音视传输频编码进行优化。介绍了适应军用窄带信道传输的视频编码框架和最新技术,提出了基于HEVC标准优化的窄带视频传输(NBVTH)算法,并在压缩比、压缩图像质量、编码时延等关键技术指标方面,将NBVTH算法与常用的H.264/AVC编码进行了性能对比分析。试验结果表明,NBVTH算法明显提升了编码性能,更加适用于军用窄带信道的视频传输。

基于多源数据聚合的神经网络侧信道攻击

基于深度学习的侧信道攻击需要针对密码算法的每一个密钥字节建模并训练,数据采集和模型训练开销大.针对该问题,提出一种基于多源数据聚合的神经网络侧信道攻击方法.为筛选具有良好泛化效果的密钥字节泄露数据进行数据聚合,以AES-128算法为例,先基于16个密钥字节的泄露数据训练16个单密钥字节模型,分别实现对16个密钥字节的恢复;其次,设计一种打分机制评估各单密钥字节模型的泛化效果,通过得分排序筛选出对各密钥字节恢复效果最好的单密钥字节模型;最后,以筛选模型所对应的各密钥字节泄露数据集构建多源数据聚合模型进行训练,实现密钥恢复.实验测试结果表明,多源数据聚合模型具有良好的泛化效果,有效提高了密钥恢复的准确率和效率,降低了恢复密钥所需的能量迹数量,其在采集能量迹较少的情况下依然具有较好的攻击效果.

车联网V2I场景下基于GNN的SC-FDMA智能信道估计

随着车联网的迅猛发展,车对路基础设施(Vehicle to Infrastructure,V2I)通信对车联网的可靠性和时延提出了更高的要求,而信道估计是接收机高可靠低时延通信的重要保障.为解决传统信道插值算法不能有效拟合V2I信道快时变特性、自适应多普勒频移能力弱和传统神经网络可解释性不强的问题,本文提出基于图神经网络(Graph Neural Network,GNN)的单载波频分多址(Single Carrier-Frequency Division Multiple Access,SC-FDMA)智能信道估计算法.该算法将信道频率响应中的数据点作为图的节点、符号间时域相关性作为边,将图化后的数据送入GraphSAGE信道插值器(GraphSAGE Channel Interpolator,GCI)中,通过边更新、聚合操作、节点更新三大模块进行网络训练,同时采用多普勒频移矢量作为节点特征控制网络拟合不同多普勒条件的信道,使得网络具备可解释性.最后,系统仿真验证了在不同速度环境下算法的有效性和鲁棒性,较线性插值、样条插值以及全连接网络,本文所提GCI在低、中和高速移动环境下具有最优的误码率(Bit Error Rate,BER)和归一化均方误差(Normalized Mean Square Error,NMSE)性能,特别地,在200 km/h高速移动条件下GCI的优势更为明显.

OTFS系统SBL-Turbo压缩感知信道估计算法

针对正交时频空调制(OTFS)系统由多普勒频移引起的信道估计准确度下降的问题,本文提出了一种联合无线信道在时延-多普勒域稀疏特性的SBL-Turbo压缩感知信道估计算法。首先,对时延-多普勒域稀疏信道建模,使其服从以噪声功率为条件的高斯先验分布,利用稀疏贝叶斯学习模块估计得到稀疏信道的均值与方差,并结合期望最大化算法更新高斯先验模型中的参数。其次,引入了LMMSE(线性最小均方误差)估计器模块,该模块对稀疏信道的后验分布进行再估计,提高估计的准确度。通过对每个模块估计得到的信道后验分布进行数据处理,使得模块的输入值与输出值解耦,进而减少模块间的错误传播。最后,两个模块采用Turbo结构迭代估计信道的后验分布,得到信道状态信息。实验结果表明,相较于其他估计方法,该算法能够显著提高信道估计的精度,并且改善系统的误码率性能,能够有效地解决OTFS系统中由多普勒频移引起的信道估计问题。

空间分集光密钥生成的信道相关性影响

利用无线光信道本身的特性实现光密钥生成和分发,可为高速星地保密通信提供安全和高效的保障。开展了无线光信道空间分集密钥生成系统相邻子信道相关性的研究。通过实现功率谱反演产生的Kolmogorov大气湍流相位屏,构建了无线光信道(WOC)信道中的多输入多输出(MIMO)模型,采用蒙特卡罗模拟了高斯光束经大气湍流传输特性,比较了不同湍流强度和光束传输距离对光强分布的影响,分析了大气湍流强度、相邻两接收孔径之间的距离、接收孔径、传输距离、光波波长对相邻子信道相关性的影响。结果表明,相邻两接收孔径接收到的光信号功率的相关性随相邻两接收孔径的直径和波长的增大而增加,随相邻两接收孔径之间的距离、光波的传输距离、湍流强度的增加而减小。在大气折射率结构常数C_(n)^(2)为5×10^(-14)m^(-2/3)、接收口径为0.03 m、传输距离为2000 m的近地水平链路条件下,相邻信道之间的距离在0.07 m时接收到的光信号功率的相关性近似为零,此时两个相邻信道彼此独立。该结果可为建立空间分集大气光信道密钥提取系统提供参考。

智能超表面辅助的OAM通信信道建模及容量分析

现有智能超表面(reconfigurable intelligent surface,RIS)辅助的轨道角动量(orbital angular momentum,OAM)通信系统的相关研究大都采用自由空间传播信道,针对该信道无法准确描述OAM信号传播特性的问题,研究了OAM信号在自由空间场景下的传播特性。结合莱斯衰落信道建立了一种RIS辅助的OAM信道模型。RIS辅助的OAM通信系统采用RIS产生具有不同模态的OAM信号,通过联合优化算法优化功率分配系数和RIS无源波束成形来提高信道容量,分析了信噪比和传输功率等因素对信道容量的影响。仿真结果表明:所提出的衰落信道模型能够描述OAM信号在RIS辅助信道中的传播特性,实现更高的信道容量。

IRS辅助MU-MISO系统中基于深度残差学习的信道估计

针对智能反射表面辅助多用户通信系统中传统信道估计方法性能下降的问题,将信道估计问题转化为信道去噪问题,利用深度残差学习方法学习残差噪声,从含噪导频信号中恢复信道系数。同时为提升信道估计精度,设计信道估计网络进一步提升去噪性能。网络主体包含两个模块:拼接信息保留模块将每一层卷积输出相融合,防止信道特征丢失,有效提取信道噪声的主体特征;扩张卷积稀疏模块通过扩大感受野范围获得信道的重要结构和细节特征,恢复信道噪声的边缘细节特征。仿真结果表明,归一化均方误差约等于0.45时,所提方法在不明显增加复杂度情况下,相比于线性最小均方误差算法获得3.7 dB的信噪比增益,更为接近最小均方误差信道估计器的性能,表现出了更好的性能和可用性。

蜂窝车联网侧行链路信道测量与分析

蜂窝车联网侧行链路接口(PC5)采用终端到终端直接通信的形式,因其通信延迟低、传输容量大和传输可靠性高的特点而具备广阔的科研和工程前景。为了实测蜂窝车联网侧行链路信道特性,使用具有PC5接口的车载板卡在城市道路进行了通信测量工作,并依据测量结果从信道特征对PC5接口信道进行了分析。分析了通信收包时延随距离和信噪比变化的特征,将实测参考信号接收功率值与自由空间和双射线两种路径损耗经验模型及对数距离和双斜率两种路径损耗拟合模型的预测值进行了对比,并引入了四种相关性分析算法,从数值偏移量、线性相关程度和几何形态相似度等角度分析了模型预测值与实测数据的关联性,最终验证了双斜率路径损耗模型最适合表征PC5接口通信信道在城市环境下的衰落特征,基于该模型测算得到的路径损耗指数和阴影衰落方差也进一步说明此模型能够更好地结合实验环境表征信道特性。

LoRa扩频信道干扰与扩展性分析

为了提高LoRa通信系统节点的接入量,对LoRa通信系统的干扰及扩展性进行了详细分析。首先分析了LoRa相同扩频信道间和不同扩频信道间的干扰,得出相同扩频信道干扰严重的原因,以及不同扩频信道存在一定的干扰的情况,进而发现扩频信道间的码片间距越近干扰越严重;其次提出了一种LoRa不同扩频信道间的干扰消除算法,通过仿真验证了该算法能有效消除低扩频信道干扰的可行性;最后从理论上对LoRa原有调制解调算法进行了扩展性分析,结合LoRa技术的特点及干扰仿真结果得到LoRa技术新增扩频信道与相邻扩频信道的码片数之差大于等于128,并仿真验证了4条典型新增扩频信道的抗噪声性能、可行性,系统节点的可接入量能增加36.94%。

UFMC系统中基于阈值的改进DFT信道估计算法

针对通用滤波多载波(Universal Filtered Multi-Carrier,UFMC)系统中传统的基于离散傅里叶变换(Discrete Fourier Transform,DFT)的信道估计算法存在噪声区间不连续、信道长度内噪声消除不彻底、信号经DFT运算后频谱泄露高等问题,提出一种基于阈值的改进DFT信道估计算法。算法在频域通过加窗以降低信道冲激响应(Channel Impulse Response,CIR)能量泄露,在时域通过设置阈值和指数平滑可最大限度滤除样本内噪声。理论分析与仿真结果表明,与传统的DFT估计算法相比,所提算法误比特率(Bit Error Ratio,BER)更低,在高信噪比下有1.5 dB左右的性能提升,能够进一步减少噪声对系统性能的影响,可有效提高信道估计的准确度。