移动通信系统中的MIMO技术分析

随着无线移动通信系统的飞速发展,需要更好的服务质量和更高的数据传输速率,所以使得对系统容量的需求日益增长。新型无线宽带移动通信系统中的关键技术-多输入多输出(Multiple Input Multiple Output,MIMO)技术可以极大地提高系统容量,同时还可以提供阵列、分集、复用等增益[1]。文章从技术的发展,原理,系统结构,主要技术,应用以及标准化进展几方面详细探讨MIMO无线通信技术,为以后深入认识和研究MIMO技术奠定基础。

卫星移动通信系统的定时同步技术

针对卫星移动通信系统中本地时钟的不稳定,以及终端与卫星之间的相对运动导致无线链路定时漂移的问题,详细阐述了地面终端各种工作模式下所采用的定时同步技术,同时还讨论了特殊的机载终端所采用的定时同步技术。实验结果表明,该方法能够有效的实现定时同步,从而保证解调性能满足系统要求。

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。

时间反转直扩通信系统及性能分析

时间反转传输技术的空时聚焦特性能够有效地提升通信系统的性能.本文设计了一种将时间反转技术应用于直扩通信系统的方案,并对多径衰落信道下单用户和多用户系统的接收信干噪比、系统容量、误比特率等性能进行了理论分析与仿真验证.理论与仿真结果表明,通过时间反转预处理,直扩通信系统的性能得到了改善,且优于复杂度较高的多通道Rake接收的系统,且多径数目越多,优势越明显.

基于智能分层切片技术的数字孪生传感信息同步策略

针对传感数据在无线接入网(RAN)中传输的不可靠性与不及时性造成数字孪生(DTs)同步信息的不精确问题,该文提出一种基于智能分层切片技术的DTs传感信息同步策略。该策略在双时间尺度下,以最大化传感信息满意度和最小化切片重配置及DTs同步成本为目标,联合优化切片无线资源配置以及DTs传感信息同步问题。首先,在大时间尺度,利用网络切片为有着不同服务质量(QoS)的DTs提供隔离以及解决部署问题;在小时间尺度,通过更加灵活的无线资源分配来提高DTs传感信息同步任务对动态环境的适应性,进一步提高通信性能,建立更逼近于物理实体的DTs。其次,为了求解不同时间尺度的优化问题,该文提出一种双层深度强化学习(DRL)框架实现高效的网络资源交互,其中下层控制算法利用优先经验放回(PER)机制加快收敛速度。最后,仿真结果验证了所提策略的有效性。

基于硬件损伤的认知反向散射通信网络鲁棒安全资源分配算法

为了提高反向散射通信网络频谱效率、传输鲁棒性及信息安全性,该文提出一种基于硬件损伤的认知反向散射通信网络鲁棒安全资源分配算法。首先,考虑认知反向散射用户的最小安全速率、传输时间、能量收集和反射系数等约束,基于有界信道不确定性和频谱感知误差模型,建立一个多变量耦合的吞吐量最大化非凸资源分配问题。其次,利用最坏准则、连续凸近似和交替优化方法,将原问题转换为凸优化问题,并提出一种基于迭代的鲁棒资源分配算法。仿真结果表明,与现有算法对比,所提算法具有较好的鲁棒性。

基于NOMA的室内可见光通信最优功率分配方案

在基于非正交多址接入技术的多用户下行室内可见光通信(Visible light communication system based on non⁃orthogonal multiple access technology,VLC⁃NOMA)系统中,针对和速率与用户公平性冲突的问题,提出一种基于加权和速率最大化的迭代功率分配方案。该方案以最大化加权和速率为目标,可通过改变权重因子来调节用户公平性。由于目标问题属于非凸优化问题,通过辅助变量法和凸优化理论将该非凸问题转化为凹问题,再通过拉格朗日对偶法进行求解,并根据问题的解设计了一种迭代功率分配算法。对所提算法的收敛性、系统和速率以及用户公平性进行了仿真。结果表明,所提迭代功率分配算法具有良好的收敛性,相较于VLC⁃OMA系统,VLC⁃NOMA系统能够获得更好的和速率性能。通过调整权重因子,在牺牲较小系统和速率的情况下能够获得比现有功率分配方案更好的系统和速率与用户公平性。

基于加权二部图与干扰聚类的D2D通信上下行联合资源分配

设备对设备(D2D, device-to-device)通信是一种能够有效提高蜂窝网络频谱效率的短距离通信技术。联合考虑上下行子信道全频域资源复用,针对蜂窝网络中“多对多”的复杂情况(即一个子信道可以分配给多对D2D用户设备(DUE, D2D user equipment),一对DUE也可以同时使用多个子信道),提出了一种两阶段子信道和功率联合分配方案。第一阶段,提出基于加权二部图匹配的资源分配(WBGM-RA, weighted bipartite graph matching-based resource allocation)算法,将系统中的全部子信道分配给所有蜂窝用户设备(CUE, cellular user equipment),以最大化CUE和速率。第二阶段,提出基于干扰聚类的资源分配(IC-RA, interference clusteringbased resource allocation)算法,根据共享同一子信道的UE之间的干扰关系构建干扰矩阵,在确保DUE不会对CUE造成严重干扰的情况下,将分配给CUE的资源再次分配给DUE,同时调整DUE的发射功率,以最大化系统和速率。该方案形成的新型的上下行信道联合资源分配与多对多信道复用机制,使得DUE的频谱接入机会与网络的总体频谱效率均大幅度提高。仿真结果表明,与现有典型算法相比,该算法可以有效地提高系统和速率,增加系统中通信链路数量并提高DUE接入率。

智能反射面增强的全双工环境反向散射通信系统波束成形算法

当前传统环境反向散射通信存在双重衰落、障碍物阻挡和网络容量有限的问题。智能反射面(RIS)作为6G的关键候选技术因能够主动改善信号传输质量、提升通信系统传输性能而备受关注。为此,该文将RIS与全双工技术引入到环境反向散射通信系统,研究了考虑硬件损伤与RIS离散相移的RIS增强全双工环境反向散射通信系统波束成形算法。首先,考虑反射节点最小能量收集与服务质量约束、功率站最大发射功率约束和RIS相移约束,建立了总发射功率最小的波束成形优化问题。然后,利用交替优化、半正定松弛、变量替换、半正定规划将原非凸问题转化成可求解的凸优化问题。最后,仿真结果表明,所提算法比传统波束成形方法平均功耗降低了7.8%。

卫星移动通信短报文广播服务的设计与实现

基于3G的卫星移动通信系统短报文广播服务系统,通过通用性的短消息(如气象、交通等信息)按页有规律地向网络覆盖区域单向、有选择地广播发送,是实现公共信息一点对多点发送的有效手段。文章详细的分析了基于3G的卫星移动通信短报文广播服务系统的协议架构、信道设计和网元间CBS消息的传输机制,并给出了具体的实现过程。

基于期望传播算法的多天线信号检测:架构、技术与挑战

近年来,期望传播(Expectation Propagation,EP)算法被广泛应用于多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)信号检测。EP是一种优良的贝叶斯推断算法,能够良好匹配信号检测工作所对应的贝叶斯模型,是目前接近最优检测算法的先进检测算法之一。面向6G,EP可在诸多场景达成高性能信号检测,对未来超高可靠通信需求提供支撑,具有实际研究意义。然而,当前研究缺乏该算法的综述性分析,相关研究人员缺乏直观学习参考。概述了基于期望传播算法的MIMO信号检测架构以及相关技术研究现状,总结了现有问题并展望了未来研究挑战,旨在为相关研究人员提供思路,为EP信号检测算法服务6G实际通信场景做出贡献。

通信感知一体化波形设计方法综述

通信感知一体化(也称通感一体化)作为第六代移动通信(6G)的关键技术之一,其优势在于在同一个硬件平台上实现感知和通信功能,并共享同一波形,从而降低硬件实现成本、提高资源利用率。从概念和分类、系统架构的角度介绍了通感一体化系统;从波形设计的角度对通感一体化技术的最新研究方法进行了全面的综述。从以感知为中心的波形设计、以通信为中心的波形设计、通信感知融合的波形设计3个方面对一体化波形设计方法的研究现状进行了分析总结,从统一的性能度量和性能折中关系的角度对一体化波形的性能进行了探讨,并浅析了通感一体化波形设计所面临的挑战和未来研究趋势。

一种快速低开销的移动节点分布式寻路RPL路由协议

针对低功耗有损网络(Low Power and Lossy Network,LLN)中移动节点作为中继节点时,存在无线链路易断开、数据传输成功率较低和控制开销较高的问题,提出了一种快速低开销的移动节点分布式寻路RPL路由协议(Mobile Node Distributed Pathfinding RPL Routing Protocol,MNA-RPL)。首先,提出一种邻居表自适应更新机制,依据邻居表快速切换父节点;其次,提出一种父子节点双断开机制,能够有效减少数据包丢失;最后,提出一种基于速度动态管理的Trickle计时器,根据自身速度动态调整DIO广播周期。理论分析和仿真结果表明,与主流路由协议相比,该协议在数据传输和控制开销等方面的性能均有一定的提升。

能量收集通信系统中发送功率与传输速率的在线控制算法

该文针对发送端由能量收集(EH)设备供电的无线通信系统,研究在能量收集和信道状态先验信息未知的条件下,以最大化实际可达传输速率为目标的发送功率、调制方式和信道编码码率的联合优化问题。基于Lyapunov优化框架,将能量使用的长期约束转换为能量虚队列的稳定性要求,将能量使用约束下的长期时间平均实际可达传输速率最大化问题转化为单时隙的、仅依赖于当前信道状态和电池状态的“漂移加惩罚”项上界的最小化问题。优化问题通过一个高效的数值方法求解。另外还给出了基于滑动窗口的K-means聚类方法的“漂移加惩罚”中权重和电池电量虚队列偏移量两个参数的自适应调整算法。在不同能量到达随机模型下与对比算法进行了性能的仿真对比,结果表明,该文所提算法在各种能量到达模型下都能获得更高的长期平均实际可达传输速率。另外,通过与参数固定为最优情况下算法性能的对比,证明参数自适应调整算法正确、有效。

面向5G协作通信系统的资源分配技术综述

随着物联网技术的发展和移动设备的爆炸性增长,无线网络呈现出异构化、超密集等特性。协作通信具有可提高系统容量和覆盖范围的特点,被广泛应用于5G移动通信网络中。从中继选择、转发方式和收发机增益等不同角度对中继网络模型进行分析;介绍了5G协作通信系统下的网络模型,如非正交多址接入网络、大规模多输入多输出网络、超密集异构网络和设备间通信网络等,并对不同网络模型下的应用场景进行阐述;对5G协作通信系统的资源分配优化模型和中继选择算法进行了类比分析与总结;提出了基于中继协作的5G通信系统网络中尚存的问题,并在此基础上对未来研究方向进行了展望。

区块链赋能泛在可信物联网:架构、技术与挑战

为解决网络安全性、数据可靠性及用户隐私性三大物联网(internet of things,IoT)可信要素问题,利用区块链技术构建泛在可信物联网系统,提出一种面向泛在可信物联网的区块链体系架构。该架构通过分层架构与跨层协同方式,有望突破区块链不可能三角限制,解决区块链技术应用于泛在可信物联网中协议机制不匹配等问题。

低精度ADC下大规模机器类通信中的低复杂度信号检测算法

免授权大规模机器类通信(massive machine-type communication,mMTC)系统上行链路面临低分辨率量化、相关衰落信道以及机器类设备(machine-type device,MTD)活跃概率未知等实际挑战。针对上述问题,引入广义期望一致性(generalized expectation consistent,GEC)算法,然而GEC算法涉及高维矩阵求逆,其复杂度高达O(N 3),其中N为MTD数量。结合Woodbury公式与诺曼级数近似,并利用发射数据帧的结构稀疏性,提出了一种基于多测量矢量的近似广义期望一致性(approximate generalized expectation consistent multiple measurement vector,AGEC-MMV)算法,在mMTC系统中(基站天线数量M<N),该算法能够规避GEC中的高维矩阵求逆,使其复杂度由O(N 3)降至O(N 2M)。仿真结果表明,所提AGEC-MMV算法能以较低复杂度取得接近GEC算法的性能,且在鲁棒性方面优于现有先进算法。

时间反转OFDM系统中增强安全性能的功率分配与人工噪声设计

时间反转技术特有的时空聚焦特性使其具有抗窃听能力.本文对提高时间反转正交频分复用系统安全性能的优化方案进行研究.首先,通过应用时间反转预滤波的时空聚焦特性来提高合法接收端相对于窃听端的信号强度;然后,以最大化保密速率为目标对子载波的功率分配进行优化.为进一步提升系统保密传输能力,利用循环前缀提供的自由度实现零空间人工噪声,在对窃听端形成有效干扰的同时,不对合法接收端造成影响.通过对子载波功率分配和人工噪声协方差阵进行联合优化,最大化系统的保密传输速率.仿真结果表明,所提优化方案能显著提高系统的保密速率.

基于Transformer的多尺度遥感语义分割网络

为了提升遥感图像语义分割效果,本文针对分割目标类间方差小、类内方差大的特点,从全局上下文信息和多尺度语义特征2个关键点提出一种基于Transformer的多尺度遥感语义分割网络(muliti-scale Transformer network,MSTNet)。其由编码器和解码器2个部分组成,编码器包含基于Transformer改进的视觉注意网络(visual attention network,VAN)主干和基于空洞空间金字塔池化(atrous spatial pyramid pooling, ASPP)结构改进的多尺度语义特征提取模块(multi-scale semantic feature extraction module, MSFEM)。解码器采用轻量级多层感知器(multi-layer perception,MLP)配合编码器设计,充分分析所提取的包含全局上下文信息和多尺度表示的语义特征。MSTNet在2个高分辨率遥感语义分割数据集ISPRS Potsdam和LoveDA上进行验证,平均交并比(mIoU)分别达到79.50%和54.12%,平均F1-score(m F1)分别达到87.46%和69.34%,实验结果验证了本文所提方法有效提升了遥感图像语义分割的效果。

基于生成式对抗网络和多模态注意力机制的扩频与常规调制信号识别方法

针对低信噪比条件下的扩频与常规调制信号分类精度低的问题,该文提出一种基于生成式对抗网络(GAN)、卷积神经网络(CNN)和长短期记忆(LSTM)网络的多模态注意力机制信号调制识别方法。首先生成待识别信号的时频图像(TFIs),并利用GAN实现TFIs降噪处理;然后将信号的同相正交数据(I/Q data)与TFIs作为模型输入,并搭建基于CNN的TFIs识别支路和基于LSTM的I/Q数据识别支路;最后,在模型中添加注意力机制,增强I/Q数据和TFIs中重要特征对分类结果的决定作用。实验结果表明,该文所提方法相较于单模态识别模型以及其它基线模型,整体分类精度有效提升2%~7%,并在低信噪比条件下具备更强的特征表达能力和鲁棒性。