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6G新型时延多普勒通信范式:OTFS的技术优势、设计挑战、应用与前景

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电子与信息学报 2024年第5期46卷 1827-1842页

作者：廖勇罗渝荆亚昊重庆大学微电子与通信工程学院重庆400044

在未来的通信网络中,被广泛期待的第6代移动通信系统(The Sixth Generation of Mobile Communications System,6G)技术将面临诸多挑战,其中包括在高速移动场景下的超高可靠通信问题。正交时频空间(Orthogonal Time Frequency Space,OTFS... 详细信息

在未来的通信网络中,被广泛期待的第6代移动通信系统(The Sixth Generation of Mobile Communications System,6G)技术将面临诸多挑战,其中包括在高速移动场景下的超高可靠通信问题。正交时频空间(Orthogonal Time Frequency Space,OTFS)调制技术克服了传统通信系统在高速移动环境下多径和多普勒效应的影响,为实现6G超高可靠通信提供了新的可能性。该文首先介绍了OTFS的基本原理、数学模型、干扰与优势分析。然后,归纳分析了OTFS技术在同步、信道估计、信号检测技术上的研究现状。接着,从车联网、无人机、卫星通信、海洋通信4个典型应用场景分析了OTFS的应用趋势。最后,从降低多维匹配滤波器、相位解调和信道估计、硬件实现的复杂度和提高对时频资源的高度利用4个角度探讨了未来研究OTFS需要克服的困难和挑战。

关键词：第6代移动通信系统正交时频空间延迟-多普勒域同步信道估计信号检测

基于跨越连接与融合注意力机制的红外弱小目标检测方法

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光子学报 2024年第9期53卷 218-229页

作者：李慧李正周杨雨昕郝聪宇刘海涛重庆大学微电子与通信工程学院重庆401331

针对复杂背景红外小弱目标信号弱、特征不明显、干扰虚警多等检测性能低问题,提出基于跨越连接与融合注意力机制的单阶段红外弱小目标检测算法。该方法融合注意力机制与残差网络提取小目标多特征,减少复杂背景干扰;双向跨越连接结构融... 详细信息

针对复杂背景红外小弱目标信号弱、特征不明显、干扰虚警多等检测性能低问题,提出基于跨越连接与融合注意力机制的单阶段红外弱小目标检测算法。该方法融合注意力机制与残差网络提取小目标多特征,减少复杂背景干扰;双向跨越连接结构融合低层与高层各自的特征信息,凸显小弱目标特征表达能力;增加一个高分辨率检测层,重新聚类弱小目标先验框,增强目标与背景的特征差别学习能力;最后,建立真实目标和预测目标框的高斯分布模型,计算两者相似性,解决因IoU度量造成的目标损失回归偏差敏感问题,提升损失回归准确性。在公开红外小目标数据集上进行对比测试,实验结果表明该算法对多种复杂背景下红外小弱目标检测均取得了最佳性能,在平均精度和速度等方面都得到显著提升,模型最小,方便部署。

关键词：红外小目标目标检测跨越连接注意力机制多尺度融合

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一种低复杂度的正交时频空系统接收机设计

电子与信息学报 2024年第6期46卷 2418-2424页

作者：廖勇李雪重庆大学微电子与通信工程学院重庆400044

正交时频空(OTFS)调制可以将时间和频率选择性信道转换为时延-多普勒(DD)域的非选择性信道,这为高速移动场景建立可靠的无线通信提供了解决方案。然而,在车联网等复杂的多散射场景下,信道存在严重的多普勒间干扰(IDI),这给OTFS接收机信... 详细信息

正交时频空(OTFS)调制可以将时间和频率选择性信道转换为时延-多普勒(DD)域的非选择性信道,这为高速移动场景建立可靠的无线通信提供了解决方案。然而,在车联网等复杂的多散射场景下,信道存在严重的多普勒间干扰(IDI),这给OTFS接收机信号的准确解调带来了极大的挑战。针对上述问题,该文提出一种联合稀疏贝叶斯学习(SBL)和阻尼最小二乘最小残差(d-LSMR)的OTFS接收机设计。首先,根据OTFS时域和DD域的关系,采用基扩展模型(BEM)将信道估计问题转换为基系数恢复问题,精准估计包括多普勒采样点在内的DD域信道。然后,提出一种高效的转换算法将基系数转换为信道等效矩阵。其次,将信道估计中估计得到的噪声,用于d-LSMR均衡器中进行信道均衡,并利用DD域信道矩阵的稀疏性实现快速收敛。系统仿真结果表明,与目前代表性的OTFS接收机相比,该文所提方案实现了更好的误码率性能,同时降低了计算复杂度。

关键词： OTFS 信道估计信道均衡高速移动稀疏贝叶斯学习 BEM

车联网V2I场景下基于GNN的SC-FDMA智能信道估计

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电子学报 2024年第3期52卷 772-782页

作者：廖勇尹子松田肖懿重庆大学微电子与通信工程学院重庆400044

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... 详细信息

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.

关键词：车联网 V2I 双选衰落信道高速移动多普勒频移 GNN 信道估计信道频率响应

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基于全频谱共享的三维轨迹和功率优化方法

电子与信息学报 2024年第3期46卷 835-847页

作者：裴二荣陈新虎陈琪美孙远欣黎伟重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065 武汉大学电子信息学院武汉430072 重庆金美通信有限公司重庆400035

当前蜂窝系统频谱资源极度短缺,免授权频谱因而被建议在蜂窝系统中使用。无人机(UAV)的飞行轨迹和功率控制对频谱利用效率有重大影响。然而,基于频谱共享的3维轨迹和功率优化方法却鲜少研究。为此,该文首先提出一种全频谱共享方法,即无... 详细信息

当前蜂窝系统频谱资源极度短缺,免授权频谱因而被建议在蜂窝系统中使用。无人机(UAV)的飞行轨迹和功率控制对频谱利用效率有重大影响。然而,基于频谱共享的3维轨迹和功率优化方法却鲜少研究。为此,该文首先提出一种全频谱共享方法,即无人机通过控制上行蜂窝用户和设备到设备(D2D)用户的发射功率,在不影响WiFi设备正常传输的前提下使用免授权频谱;同时无人机也能够在不影响其他下行蜂窝用户的前提下使用授权频谱。然后基于提出的全频谱共享方法,该文构建了无人机电池能量约束下的3维飞行轨迹和发射功率的联合优化问题。为了求解提出的复杂多变量耦合的非凸优化问题,该文采用块坐标下降和连续凸逼近方法将原问题转化为3维轨迹优化和功率控制两个凸优化子问题并迭代求解。大量仿真结果证明提出的基于3维轨迹和功率优化的全频谱共享方法能够显著提高频谱利用效率。

关键词：全频谱共享无人机通信设备到设备 3维轨迹功率控制

一种基于Dirac半金属的可调控极化偏转器件的仿真分析

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电子学报 2024年第5期52卷 1488-1495页

作者：邓嘉豪熊汉李媛张淮清重庆大学微电子与通信工程学院重庆401331 重庆大学电气工程学院重庆400044

本文提出了一种基于体Dirac半金属(Bulk Dirac Semimetal,BDS)的动态超材料结构极化偏转器.与传统的极化偏转器不同,该偏转器可以通过改变费米能级来动态控制偏振转换率和不对称传输.模拟结果表明,当BDS的费米能级调整为90 meV时,偏转... 详细信息

本文提出了一种基于体Dirac半金属(Bulk Dirac Semimetal,BDS)的动态超材料结构极化偏转器.与传统的极化偏转器不同,该偏转器可以通过改变费米能级来动态控制偏振转换率和不对称传输.模拟结果表明,当BDS的费米能级调整为90 meV时,偏转器的偏振转换率在1.085~1.872 THz频率范围内都保持在90%以上(带宽为0.787 THz),在1.159 THz处偏振转换率达到峰值98%.该偏振转换器的不对称传输参数在1.229~1.831 THz大带宽范围内大于60%.本文还研究了偏振旋转角、椭圆度角、表面电流和电场分布情况以阐明该器件的极化转换特性和物理机制;通过施加栅极电压控制BDS费米能级,实现了对该极化偏转器的偏振转换率以及不对称传输的动态调谐.该极化偏转器的可调谐不对称传输特性,为基于动态不对称传输所设计的多路复用器、太赫兹二极管等设备的制造提供了新的思路.

关键词：极化偏转不对称传输 Dirac半金属可调性超材料太赫兹

基于多特征融合的MIMO-OFDM系统单-混信号调制识别算法

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系统工程与电子技术 2024年第4期46卷 1456-1465页

作者：邹涵张天骐马焜然杨宗方重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065

为解决非协作通信中多输入多输出正交频分复用(multiple-input multiple-output orthogonal frequency division multiplexing, MIMO-OFDM)系统的单-混信号调制识别问题,提出一种基于多特征融合和决策融合的调制识别方法。首先,利用特... 详细信息

为解决非协作通信中多输入多输出正交频分复用(multiple-input multiple-output orthogonal frequency division multiplexing, MIMO-OFDM)系统的单-混信号调制识别问题,提出一种基于多特征融合和决策融合的调制识别方法。首先,利用特征矩阵的联合近似对角化(joint approximate diagonalization of eigenvalue matrix, JADE)算法从接收端恢复发送信号;然后,提取恢复后信号的四次方谱、循环谱和高阶累积量作为输入样本,利用多特征融合网络对输入样本进行训练;最后,使用决策融合策略根据每条支路输出得到最终判决结果。仿真实验结果表明,所提方法可以对MIMO-OFDM系统中的7种信号进行有效识别,在信噪比为10 dB时识别精度可达99.4%。

关键词：正交频分复用单-混信号调制识别四次方谱循环谱高阶累积量决策融合

基于改进对比学习和并行融合神经网络的室内WiFi定位算法

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仪器仪表学报 2024年第1期45卷 101-110页

作者：蒲巧林陈有坤周牧余征巍张钰坤重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065

机器学习在WiFi指纹定位技术中扮演着重要角色。针对信号波动对指纹辨识力的影响往往被忽略以及如何从样本中提取更广泛的表征信息的问题,提出了一种基于改进对比学习(CL)和并行融合神经网络的WiFi定位算法。该算法首先利用改进对比学... 详细信息

机器学习在WiFi指纹定位技术中扮演着重要角色。针对信号波动对指纹辨识力的影响往往被忽略以及如何从样本中提取更广泛的表征信息的问题,提出了一种基于改进对比学习(CL)和并行融合神经网络的WiFi定位算法。该算法首先利用改进对比学习来提高指纹辨识力,其在增加不同类别指纹间的区分度的同时能减小同类别指纹间的差异。其次,构建基于卷积神经网络(CNN)和长短期记忆(LSTM)的并行融合网络,与传统的串行融合方式相比,网络可以从原始样本中提取更多的有效特征。此外,在池化层后增加Flatten层以进一步考虑网络的中间层信息,从而利用更广泛的特征信息来提高模型的泛化性能。结果表明,所提算法的定位性能比其他定位算法提高26%。

关键词：室内定位对比学习卷积神经网络长短期记忆特征融合

利用元学习算法的IRS-OTFS通信系统信道估计

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电子与信息学报 2024年第4期46卷 1353-1362页

作者：张祖凡段佳慧王国仲重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065 重庆电子工程职业学院重庆401331

针对高多普勒场景下智能反射表面(IRS)辅助多用户通信系统存在的信道估计传输开销大的问题,该文结合正交时频空间(OTFS)调制特点构造一种IRS-OTFS通信系统,充分发挥IRS和OTFS的性能优势,并在此基础上提出一种学习率自适应的模型无关元学... 详细信息

针对高多普勒场景下智能反射表面(IRS)辅助多用户通信系统存在的信道估计传输开销大的问题,该文结合正交时频空间(OTFS)调制特点构造一种IRS-OTFS通信系统,充分发挥IRS和OTFS的性能优势,并在此基础上提出一种学习率自适应的模型无关元学习(MAML)算法。对IRS-OTFS多用户信道估计任务做离线训练,根据各任务的收敛速度自适应地调整学习率,防止训练失衡,并利用信道之间的相关性和MAML算法的少样本、泛化特性得到全局模型和适应性模型,快速学习新用户信道的传输特性,降低传输开销,提高信道估计准确性。理论分析和仿真结果表明,该算法在信道传输条件相同的情况下,将传输开销降低了大约50%,并相对于基准算法有4.8 dB左右的性能提升。

关键词：智能反射表面元学习正交时频空间信道估计