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.

基于感知图像信息的无人机信道路径损耗预测

为了更好地促进6G无人机对地通信技术的应用和发展,完善无人机对地通信系统设计理论基础及满足6G通信的安全性和有效性的需求,开展6G无人机对地通信场景下基于感知图像信息的信道路径损耗预测研究.首先,基于感知数据仿真平台AirSim和无线信道仿真软件Wireless InSite,构建动态无人机对地通信场景下的混合通信与感知智能融合数据集,为探索物理空间和电磁空间的映射关系提供重要的数据支撑.然后,基于构建的数据集,建立物理空间的感知图像信息与电磁空间的路径损耗信息之间的映射关系,实现6G无人机对地通信场景下的实时路径损耗预测.最后,通过仿真测试,将模型预测结果和测试集进行对比,验证模型的准确性.