基于深度强化学习的RIS辅助通感融合网络:挑战与机遇

随着深度强化学习(DRL)技术的广泛应用,基于DRL的可重构智能表面(RIS)辅助的通信感知一体化(ISAC)展现出巨大的潜力。然而,由于数据卸载和模型训练的高成本,基于现有ISAC框架实现网络智能仍面临着巨大的挑战。为了克服该问题,该文深入分析了DRL技术在ISAC领域的应用,探讨了RIS辅助的ISAC建模及其解决方案,该技术能够解决覆盖区域受限、算法复杂度高以及高频传输等问题。为了推动这些技术的实施,该文进一步讨论了RIS辅助ISAC网络中DRL技术的未来发展趋势,包括潜在的应用和需要解决的问题。

基于单通道MIMO雷达的毫米波安检成像

毫米波多入多出(MIMO)雷达是一种前沿的安检成像技术。然而,由于采用了大量的发射/接收通道,MIMO雷达的成本和复杂度大大高于传统的单通道雷达。为了研制低成本、低复杂度的毫米波MIMO安检成像雷达,引入了双重码分复用技术。该方法可通过单发射/接收通道实现与传统多通道MIMO雷达相似的成像性能,对安检成像领域的发展和应用具有重要意义。此外,设计了基于失配滤波器理论的解复用码,其可在干扰条件下实现最大码分集增益。进行了仿真与实验以验证所提出方法的正确性与有效性,得到了满意的结果。

雷达通信频谱共享及一体化:综述与展望

随着无线通信技术的发展,全球通信产业对于无线频谱的需求日益增加。在此背景下,雷达与通信的频谱共享(RCSS)引起了工业界和学术界的极大关注。其内涵不仅包括促成雷达与通信设备的同频共存、互不干扰,从而高效利用频谱,还包括设计一种兼容二者的新型一体化系统,使得该系统能同时完成信息传输与目标探测两种功能。该文围绕雷达与通信频谱共享的两种解决方案:(1)雷达与通信系统的同频共存(RCC);(2)雷达通信一体化(DFRC)系统设计,进行了深入而系统的综述。具体而言,该文首先讨论雷达通信在多个频段共存的实例,然后简要介绍了雷达通信一体化技术在多个领域的应用场景。进一步地,讨论雷达通信同频共存和一体化系统的研究进展。最后,总结全文并讨论了该领域内的若干开放问题。