《太赫兹科学与电子信息学报》2023年第6期专栏征稿主题:电磁频谱空间人工智能技术

电磁频谱空间是继陆、海、空、天、网之后的第六维国家战略空间,是构建全球信息技术、科技创新、经济发展、无人化作战竞争新优势的关键。为了应对电磁频谱空间所面临的重大挑战,迫切需要将人工智能理论与技术引入电磁频谱空间,促进人工智能理论与电磁频谱空间管控理论的深度融合,实现对电磁频谱空间的智能掌控。

《太赫兹科学与电子信息学报》2023年第6期专栏征稿主题:电磁频谱空间人工智能技术

电磁频谱空间是继陆、海、空、天、网之后的第六维国家战略空间,是构建全球信息技术、科技创新、经济发展、无人化作战竞争新优势的关键。为了应对电磁频谱空间所面临的重大挑战,迫切需要将人工智能理论与技术引入电磁频谱空间,促进人工智能理论与电磁频谱空间管控理论的深度融合,实现对电磁频谱空间的智能掌控。为进一步促进电磁频谱空间人工智能等领域的新理论、新技术、新方法的创新研究,促进全国电磁频谱空间人工智能相关联行业的相互交流、学习借鉴,《太赫兹科学与电子信息学报》计划推出“电磁频谱空间人工智能技术”专题栏目,现特向广大专家学者征集符合该专题方向的原创性研究论文及综述,旨在集中反映该领域最新的研究成果及研究进展。

雷达-通信网络频谱共享的动态协同算法

在雷达-通信一体网络中各时刻间的决策变量具有时间相关性时,以往追求某一时刻性能最优的资源分配算法不再适用。本文基于马尔可夫决策过程理论,构建面向雷达-通信一体网络的资源分配决策问题,其目标在于最小化各用频设备的长期平均发射功率。该马尔可夫决策过程问题状态-动作空间维度随用频设备数量呈指数增长,易陷入“维度诅咒”。为提升运行效率,本文提出一种分布式相对值迭代算法,通过对每个用频设备进行资源预分配处理,将原问题分解为多个可并行迭代的低维子问题,其中每个子问题可通过传统的相对值迭代法快速求解。仿真结果表明所提算法与追求单一时刻性能最优的贪婪策略比较,其性能可得到明显提升。

6G移动通信系统:需求、挑战和关键技术

2019年为5G通信商用元年,随着5G系统的开启,研究人员开始对下一代即第六代移动通信系统(the 6th Generation Mobile Communication System,6G)进行研究。文本探讨了6G通信系统的需求和场景,用4个关键词概括6G愿景:智慧通信、深度认知、全息体验、泛在连接;分析了6G系统面临的技术挑战:超高峰值速率、超海量接入、超高能耗、超广泛在通信网络;论述了6G系统支撑理论(空间信息论、压缩感知、人工智能)和潜在关键技术(太赫兹通信、可见光通信、非正交多址接入技术、超大规模天线技术、频谱认知技术、个性化的极化码技术、新电池与无线能量传输、定位技术)。文本探讨了6G系统的研究现状、需求分析、应用场景、技术挑战、支撑理论和关键技术,构建6G系统的技术框架,为后续开展6G系统研究提供一些指导和建议。

基于稀疏贝叶斯推断的密集城区内无人机目标直接定位算法

在当今社会,无人机“黑飞”现象日益频繁,给社会治理和公共安全带来了新的挑战。为了有效打击这一现象,迫切需要采取高精度的定位算法,以确保对无人机目标位置的准确获取。在一些密集城区内,定位设备的阵列天线接收到的信号是无人机经周边大量建筑物所构成的散射体散射后形成的多径分量的叠加,此时不能简单认为由点信源产生的,而是需要将目标建立为分布式信源模型。在这种情况下,如果仍采取传统的直接定位算法,在估计分布式信源位置时会出现性能急剧恶化的问题。针对上述问题,本文提出一种利用稀疏贝叶斯推断对相干分布式信源目标进行直接定位的算法。本算法首先建立相干分布式信源场景下多阵列联合的目标定位模型;对其构建稀疏概率框架,在该框架下对稀疏信号和噪声施加先验信息;之后利用贝叶斯推断方法可以更新迭代出超参数的估计值,进而得到每个网格点上的功率谱值;最后通过多维搜索来获取最大谱峰值处位置,即为信源位置。本文还详细推导了在数据域下相干分布式信源直接定位的克拉美罗下界,为算法的估计性能提供了基准。数值仿真结果表明在相干分布式信源模型下所提算法相比子空间类算法有着更高的定位精度和鲁棒性,在较多阵元情况下定位性能能够逼近最大似然估计算法。

频控阵雷达研究进展:从系统架构到参数估计

频控阵(frequency diversity array,FDA)利用发送端不同阵元间较小的频率偏移量实现目标角度和距离相关的系统模型,为波束赋形、角度与距离联合估计和干扰抑制等奠定基础。该文分析了FDA的研究背景与研究现状;给出了基于FDA的多进多出(multi-input multi-output,MIMO)雷达实现参数估计的原理以及系统模型;提出了展开互质线阵-展开互质频偏架构、虚拟互质面阵-展开互质频偏架构和合成孔径-多互质频偏架构;提出了降维求根多信号分类算法、快速收敛三线性分解算法、级联迭代算法、二级降维MUSIC算法和降维解耦合MUSIC算法;最后实验仿真验证了所提架构和算法的有效性和优越性。

面向无人机群目标探测架构和关键技术研究进展

无人机(UAV)在军事、商业和民用领域的应用日益广泛,随着无人机群数量的增加,对于安全、隐私和公共利益的影响也日益受到重视。因此,研究面向无人机群目标的探测技术显得越来越重要。目前国内外已经开展了多项无人机群目标的探测相关研究工作。本文研究了无人机群目标探测的研究现状以及面临的挑战;然后针对这些挑战讨论了无人机群目标探测架构技术的类型。针对集中式、单一手段难以满足无人机群精细化感知、态势评估需求,提供了面向无人机群目标的空地联合多域探测架构,该架构具体包括:组网雷达、分布式频谱被动监测设备、移动多光谱感知设备、移动频谱监测设备;结合了不同感知方式在不同距离、不同方位、不同粒度等维度的优势,通过级联、协同、融合方式突破了单域探测的局限性。最后对其中关键技术进行了分析与总结。