摘要 在无线联邦学习中, 不同位置的设备信道质量差异性使得基于空中计算的联邦学习的模型聚合误差由信道质量最差的设备所主导. 为此提出了一种终端直通 (device-to-device, D2D) 辅助的空中计算联邦学习方案, 其中选择信道质量好的辅助设备辅助边缘设备将本地模型更新至服务器. 构建了最小化均方误差的优化问题, 提出了一种交替优化的算法, 以低复杂度优化所有设备和基站的运行参数. 为了评估该方案的性能, 本文通过理论分析验证了所提方案相比于传统的基于空中计算的模型聚合方案具有优势. 同时, 设计了两种不同的设备分布场景, 并基于神经网络和真实数据集构建了联邦学习实验. 结果表明, 所提算法能够很快收敛, 与传统的空中计算方案以及现有的基于调度和基于中继的空中计算方案相比, 该方案能够显著减小模型聚合误差, 并提高联邦学习的预测精度.

关键词 D2D; 联邦学习; 空中计算; 交替优化算法; federated learning; over-the-air computation; alternating optimization algorithm

摘要 当已知未来的移动轨迹等信息时,面向视频点播业务的预测资源分配可以在满足用户体验的前提下降低基站能耗或提高网络吞吐量.传统的预测资源分配方法采用先预测用户轨迹等信息再优化功率等资源分配的方法,在预测窗较长时预测误差大,导致预测所带来的增益降低.为了解决这个问题,近期已有文献把预测资源分配建模为马尔可夫决策过程,采用深度强化学习进行在线决策.然而,对于这类适于采用强化学习的马尔可夫决策过程,现有文献往往以试错的方式对状态进行设计.此外,对于有约束的优化问题,现有利用强化学习解决无线问题的方法大多通过在奖励函数上加入包含需要手动调节超参数的惩罚项满足约束.本文以移动用户视频播放不卡顿约束下使基站发射能耗最小的问题为例,提出在线求解预测资源分配的无监督深度学习方法对信息预测和资源分配进行联合优化,并建立这种方法与深度强化学习的联系.所提出的方法可以通过在线端到端无监督深度学习提高预测资源分配的性能,能以系统化而非试错式的方式设计状态,可以自动而非通过引入超参来满足复杂的约束.仿真结果表明,所提出的在线无监督深度学习与深度强化学习所达到的发射能耗相近,但能够简化状态的设计,验证了理论分析结果.

关键词 预测资源分配; 马尔可夫决策过程; 无监督深度学习; 深度强化学习; 状态设计; 复杂约束; predictive resource allocation; Markov decision process; unsupervised deep learning; deep reinforcement learning; state design; complex constraint

摘要 为了提高频谱利用率与解决反向散射通信存在障碍物阻挡导致通信质量急剧下降的问题,基于实际非线性能量收集模型,本文研究了智能超表面(reconfigurable intelligent surface, RIS)辅助的认知反向散射通信网络吞吐量最大化问题.考虑最大干扰功率、最小能量收集与RIS相移约束,建立了一个联合优化传输时间、发射功率、反射系数与RIS相移的多变量耦合资源分配模型.利用变量替换、二次变换和半正定松弛方法,将原问题转换为凸优化问题求解,并提出一种基于迭代的吞吐量最大化资源分配算法.仿真结果表明,与传统线性能量收集算法相比,所提算法平均吞吐量提升了15.0%;与传统无RIS辅助算法相比,所提算法平均吞吐量提升了22.7%.

关键词 智能超表面; 认知无线电; 反向散射通信; 吞吐量最大化; 非线性能量收集; reconfigurable intelligent surface; cognitive radio; backscatter communication; throughput maximization; non-linear energy harvesting

摘要 无线通信技术是现今蓬勃发展的数据时代不可或缺的重要信息传输手段之一,而无线数据的安全性更是构建数据时代的磐石.在某些特殊应用场景中,发送方不但要保障信息内容的安全,甚至要做到无线信号传输的行为不被侦收发现.面对严峻的无线电侦收威胁,传统的隐蔽通信手段是基于某一个或两个维域进行能量弥散以降低被侦测概率,如基于扩频的码分多址接入技术将能量弥散到频域,短时猝发技术将能量弥散在时域的多个离散时段,短时猝发与跳频结合的技术将能量弥散在时、频两域.本文首先回归无线传输过程中信号能量弥散的物理本质,将隐蔽通信模型从能量在单维域弥散扩展至时–频–空的多维域能量弥散.即利用此模型并借助无线电传播理论以及数字信号处理方法等工具对无线信号能量在时–频–空3个维域的能量弥散进行建模,设计了侦听方面向时–频–空维域的能量检测器.接下来,在此多维域能量检测模型下,推导了侦听方收集能量的表达式,侦听方使用平均噪声能量作为门限的检测概率上下边界表达式,以及在纽曼–皮尔逊(Neyman-Pearson)能量检测器下的检测概率上下边界表达式.然后,结合理论推导分析、归纳并证明了扩维域能量弥散以实现隐蔽通信思路的正确性.然后,结合仿真结果,从博弈的角度讨论了在多维域能量检测模型下发送方隐蔽性存在的条件以及侦听方接收机的改进策略.最后,针对实际工程,揭示了无线隐蔽通信系统隐蔽性与可靠性这一内生矛盾及相互作用机理,进而给出了实现无线隐蔽传输的原理及技术途径.

关键词 隐蔽通信; 多维域能量弥散; 无线电传播理论; 无线电侦收; 纽曼-皮尔逊检验; covert communications; energy dispersion in multi-domains; radio propagation theory; interception of radio signal; Neyman-Pearson detection

摘要 隐蔽通信是保证无线通信安全的关键技术之一.为增强通信的安全性,提出了智能反射面辅助的非正交多址接入系统的隐蔽通信传输方案.考虑到信道估计误差和非完美串行干扰消除两种非理想因素,首先推导出监测者的检错误概率和最佳阈值精确表达式,然后给出了平均最小检测错误概率和用户的中断概率.最后,平衡网络的可靠性和隐蔽性,以最大化系统的有效隐蔽速率.仿真结果表明,所提方案可以实现隐蔽通信,并且系统有效隐蔽速率存在上限.此外,非理想信道状态信息和非完美串行干扰消除会恶化系统性能.

关键词 隐蔽通信; 非正交多址接入; 智能反射面; 有效隐蔽速率; 检测错误概率; covert communication; NOMA; IRS; effective covert rate; detection error probability

摘要 本文针对智能反射面(intelligent reflecting surface, IRS)辅助的非正交多址接入系统的物理层安全问题,考虑窃听信道为非完美信道状态信息,基站在IRS的辅助下给合法用户传输数据.在基站最大发射功率、IRS相移和连续干扰消除解码顺序约束下,建立了一个联合优化基站波束形成向量、IRS相移的系统安全速率最大化问题.首先,基于合法用户的组合信道增益来确定连续干扰消除解码顺序,然后将优化问题解耦为两个子问题交替优化,利用基于惩罚的连续凸逼近、松弛变量、一阶泰勒展开等方法将目标函数和约束进行转化,再利用S-procedure方法处理窃听信道的不确定性,将子问题转化为凸优化问题并求解.仿真结果表明,本文所提方案与集中部署IRS、随机相移、无IRS方案对比,能够有效提高系统的安全速率.

关键词 智能反射面; 非正交多址接入; 物理层安全; 非完美信道状态信息; 波束成形; intelligent reflective surface; non-orthogonal multiple access; physical layer security; imperfect channel state information; beamforming

摘要 移动边缘计算通过将计算任务卸载到无线网络边缘,可有效减少任务延迟与终端能耗.对于偏远地区分布的大量物联设备(如风电、光伏等电力物联终端),现有地面网络无法为其提供有效的网络服务.因此,本文重点研究空地一体化异构网络模型,通过联合设计无人机轨迹、任务卸载与计算资源分配,以最大限度地减少物联设备任务执行延迟与能耗.针对目标函数的非凸性和网络动态造成的信息不确定性,本文将问题建模为马尔可夫(Markov)决策过程,并提出一种基于MATD3的UAV轨迹与网络资源协同优化算法.实验结果表明,与基准算法相比,本文提出的方案在系统计算能耗和时延方面性能更优.

关键词 空地一体化异构网络; 卸载决策; 资源分配; UAV轨迹优化; 多智能体深度强化学习; air-ground integrated heterogeneous network; offloading decision-making; resource allocation; UAV trajectory optimization; multi-agent deep reinforcement learning; MADRL

摘要 空间信息网络是由部署在不同轨道、执行不同任务的航天器、航空器,以及地面通信设施构成的空天地一体化网络,具有超大规模、多层拓扑结构、开放的通信环境、支持多种业务等特点,通过卫星节点、空中节点和地面节点之间的组网与互联,实现无缝隙的高效全球通信.另一方面,空间信息网处于高度开放的状态,缺少了物理隔离,这在方便信息传播的同时,也容易导致信息的泄露.因此,空间信息网络面临着巨大的安全挑战.隐蔽通信是一种重要的安全传输技术,当发送端向接收端发送信息时,能够保证非法窃听者检测到该传输的概率足够小,从而隐藏发送端的传输行为.利用隐蔽通信技术可以保障空间信息网络传输的可靠性与安全性.本文对空间信息网络的隐蔽通信进行综述,从背景介绍、关键技术、应用场景和未来挑战等几个方面介绍空间信息网络中隐蔽通信的研究工作与最新进展.

关键词 空间信息网络; 隐蔽通信; 天基网; 空基网; 地基网; space information network; covert communication; space-based network; air-based network; groundbased network

摘要 未来6G网络的业务主体将转变为赋能千行百业的智能物联网应用,因此在提供高可靠低延时通信(ultra-reliable and low-latency communications, u RLLComm)的同时,还要实现高可靠低延时的智能计算(uRLLComp)与智能控制(uRLLCtrl)(以下简称uRLLC3).这对于传输环境、业务需求与网络资源配置均高度动态变化的移动网络来讲是一个巨大挑战.本文面向6G时代的智慧网联与网联智能,从排队论中几个超越直觉的定理出发,尝试为u RLLC3的实现提供一些有益启示,并系统地给出实现高可靠低延时通信、计算与控制的理论与方法.同时,以未来智慧网联汽车的智能控制为例,在描述信息新鲜度的信息年龄(age-of-information, AoI)性能指标的基础上,提出一种新的信息时效性表征指标——信息紧迫度(urgency-of-information, UoI),并在此基础上给出几种UoI意义上最优的移动终端调度与控制算法,验证所提UoI指标的有效性.

关键词 移动通信; 6G; 高可靠低延时; 车联网; 信息年龄; 信息时效性; mobile communication; ultra-reliable and low-latency; vehicular network; age of information; information timeliness

摘要 5G与大数据、云计算和AI等技术的融合正在赋能千行百业的数字化转型,加速整个社会走向数字化和智慧化.面向2030年,社会发展的愿景将是“数字孪生、智慧泛在”,更加差异化和碎片化的业务场景将对移动通信网络提出全新的挑战,未来网络将从提供信息传输服务,拓展到信息感知、传输、存储、处理、利用等全过程服务,实现从传统通信网络向移动信息网络的重大转变.为了高效实现这一转变, 6G网络将通过通信、感知、大数据、计算、AI和安全等多领域技术的跨界融合,实现柔性、按需服务、至简、智慧内生、数字孪生和安全内生的网络设计,带来“按需服务”和“一切皆服务”的范式转变.本文从面向2030年的新应用需求、新技术趋势,以及5G网络面临的问题与挑战出发,分析6G网络发展的三大驱动力,提出6G网络架构的整体设计思路,并设计了“三层六面” 6G网络逻辑功能架构和实际部署架构,打造一站式提供通信、感知、计算、AI、大数据和安全等服务的全新能力,全面提升6G网络的业务和场景适应能力,实现面向全行业、全场景、全生态的按需服务,在有效解决5G网络面临的高成本、高功耗、操作和维护难等主要问题的同时,全面赋能“数字孪生、智慧泛在”社会发展愿景的实现.

关键词 6G; 网络架构; 柔性至简; 按需服务; 智慧内生; 数字孪生; 安全内生; network architecture; soft and lite network; on-demand service; native AI; digital twin; native security

摘要 太赫兹通信具有频谱资源丰富、传输速率高、保密性强、易实现通信感知一体化等优势,在6G通信和空间通信等方面都具有重要的应用前景.然而,太赫兹频段的器件机理和传播特性迥异于微波频段:一是太赫兹波与现有器件材料的互作用效率较低,二是通信和感知的波形体制相互矛盾,三是太赫兹波传播的粒子效应突出.这些差异使得太赫兹通信感知一体化面临信号高效调控难、信号处理复杂度高、移动接入和覆盖受限3个难题.针对如何突破这些难题,本文将从系统架构、射频前端、波形产生、信号处理、组网的角度出发,介绍太赫兹通信感知一体化的背景、概念、特征、面临的挑战、需要解决的关键问题、一些研究进展,以及未来研究方向.

关键词 太赫兹通信; 通信感知一体化; 一体化架构; 一体化波形; 一体化组网; Terahertz communications; joint sensing and communications; integrated system architecture; integrated waveform; integrated networking

摘要 星地融合移动通信朝着“5G体制兼容、6G系统融合”的技术路径发展, 6G星地融合可以充分发挥卫星通信和地面移动通信各自的优势,极大地提高网络的覆盖能力和系统性价比,实现全球立体覆盖的目标.本文概述了星地融合移动通信发展背景与趋势,分析了6G星地融合移动通信需求与技术挑战,针对无线传输效率低、网络架构设计复杂、移动性管理难、网络质量保障难等系列问题,从无线传输、网络架构、资源管控和移动性管理、天基计算、频谱共享等多个方面开展6G星地融合移动通信关键技术研究.针对各关键技术,首先分析发展现状,然后提出创新技术,并开展相应的性能评估验证其有效性.

关键词 6G; 星地融合移动通信; 多波束协同; 弹性可重构网络架构; 频谱共享; 移动性管理; 天基计算; integrated satellite-terrestrial mobile communication; multi-beam coordination; flexible and configurable network architecture; frequency sharing; mobility management; space-based computing

摘要 根据国际电信联盟关于IMT-2030愿景,第6代移动通信系统(the 6th generation mobile networks, 6G)的覆盖服务需求将从单场景覆盖向多场景覆盖扩展, 6G基础设施的部署也将逐步从2D覆盖向3D覆盖扩展、从局部覆盖向全球覆盖扩展、从中低频段融合使用向更高频段按需开启.上述需求使得6G在提升容量的同时,需要进一步考虑无线覆盖扩展需求.本文针对如何在6G网络结构时空尺度跨度大、全场景业务需求差异大、超密集覆盖能耗大等关键挑战下实现容量和能效约束下的覆盖能力扩展这一重大科学问题,首先提出了面向6G无线覆盖扩展的智能柔性组网架构;其次研究了面向6G无线覆盖扩展的关键技术,包括面向6G广域覆盖的多维立体空天地覆盖扩展技术、面向深度覆盖的超密集异构覆盖扩展技术和面向6G平滑度覆盖的超高速移动覆盖扩展技术;接着分析了基于语义通信的覆盖扩展技术;最后给出了6G全场景无线覆盖扩展仿真验证,通过定义6G无线覆盖扩展技术指标体系,进行了典型场景的覆盖性能仿真验证.

关键词 6G; 无线覆盖扩展; 组网架构; 关键技术; 指标体系; wireless coverage extension; networking architecture; key technologies; metrics

摘要 随着第六代移动通信(the six generation, 6G)的前沿研究在全球范围内陆续开展,工业界和学术界提出了多种新技术、新频段和新应用,如通信感知一体化(integrated sensing and communication,ISAC)、超大规模多输入多输出天线阵列(extra-large-scale massive multiple-input multiple-output, XLMIMO)、多频段通信、可重构智能超表面(reconfigurable intelligent surface, RIS)和空–天–地–海通信等,旨在提供更高速率、更低时延、更广覆盖的高可靠移动通信服务.信道是移动通信系统收发端之间信号承载的媒介,其深入的传播特性发现与精确的建模对6G系统的研发、评估和优化至关重要.因此本文首先回顾了第一代到第五代移动通信的信道研究发展趋势,指出了多频段、多场景和多种新技术趋势下6G信道研究面临的挑战.随后,详细总结了6G信道新特性研究的最新进展,包括ISAC信道的共享性、XL-MIMO信道的近场和空间非平稳性、RIS信道的级联特性,以及多频段信道频率依赖性等.然后,本文提出了一种面向6G标准的扩展几何统计性信道模型,将所发现的信道新特性纳入统一建模框架,所提模型后向兼容主流的高精度5G标准模型,便于代际更迭的信道仿真器实现.最后,指出了面向6G演进的信道特性与建模方法研究有待深入的问题,并聚焦6G网络自治化的未来愿景,展望了一种基于环境感知重构和人工智能预测技术的信道数字孪生新范式.

关键词 6G; 信道测量; 信道特性; 信道建模; 人工智能; 数字孪生; 通信感知一体化; 超大规模MIMO; 可重构智能超表面; 空-天-地-海通信; channel measurement; channel characteristics; channel modeling; artificial intelligence; AI; digital twin; integrated sensing and communication; extra-large-scale massive MIMO; reconfigurable intelligent surface; space-air-ground-sea communication

摘要 自20世纪80年代以来,移动通信已彻底改变世界,对人们的生活产生了深远影响.在5G成功商用的今天,人们又开始思考6G会是什么样子.作为下一代移动通信系统, 6G不仅在频谱效率、时延、可靠性等通信KPI指标上提出了更高的要求,其内涵也将涉及人工智能、感知等新元素,远超传统意义上移动通信的范畴.为了实现6G愿景,迫切需要业界研究与之相适应的先进无线技术方案.本文重点介绍了6G无线空口多个研究方向的技术趋势和进展,包括信道编码技术、多址和波形技术、智能超表面技术、智能MIMO (multiple input multiple output)技术等,提出并初步验证了一系列创新技术点,如便车码、格码多址等.这些创新技术的提出,对6G愿景和KPI指标的实现起到有力的支撑作用.

关键词 第六代移动通信技术; 6G; 信道编码; 多址; 波形; 智能超表面; 智能MIMO; channel coding; multiple access; waveform; intelligent metasurface; intelligent MIMO

摘要 超可靠低时延通信是5G及未来6G无线通信系统的重要组成部分.针对该类通信场景,如何从MIMO传输的角度实现时延和可靠性的最佳折中,是近年来备受关注的一项研究课题.由于现有基于长包假设的经典MIMO传输体系难以满足系统对于时延和可靠性的严苛要求,亟需研究更具挑战性的有限块长MIMO传输理论和技术.本文围绕有限块长MIMO信息论、发射机以及接收机设计的已有研究工作进行全面总结,并重点介绍二维空时信道编码以及MIMO一体化接收机等新型技术,为显著提升超可靠低时延通信的性能提供指导.另外,本文简要介绍了作者所在课题组搭建的MIMO超可靠低时延试验验证平台,为后续相关理论与算法的验证奠定试验基础.

关键词 超可靠低时延通信; 有限块长; MIMO传输; 二维空时信道编码; MIMO一体化接收机; ultra-reliable and low-latency communication; URLLC; finite blocklength; MIMO transmission; 2D space-time channel coding; integrated MIMO receiver; MIMO

摘要 6G移动通信系统面临着复杂动态的网络,其多样化的场景和个性化的需求为网络服务的提供和价值的实现带来了极大挑战.因此, 6G网络应转向“以服务为中心”的新范式,综合运用先进网络技术和多维网络资源在全域全场景实现按需服务.本文对6G全场景按需服务研究展开综述,首先对按需服务的必要性进行说明,梳理了全场景按需服务的研究价值;然后对其内涵、挑战和机遇进行了阐述;接着对于6G全场景按需服务的架构和关键技术进行了分析;最后展望了6G全场景按需服务的前景和潜在研究方向.

关键词 6G; 全场景按需服务; 知识; 意图驱动网络; 人工智能; omni-scenario on-demand service provision; knowledge; intent-driven networks; AI

摘要 移动通信业务网络负责基础网络与业务应用之间的适配. 5G以前的业务网络是在建好基础网络以后,通过叠加逻辑网络方式构建. 6G时代,“场景驱动”将成为移动通信发展的主要演进范式,业务网络的重要性更加突出. 6G业务网络应与基础网络同步规划和建设,由6G全场景驱动设计,实现全场景全域按需服务.传统业务网络仅从独立视角设计安全认证、网络控制和能力开放等机制,难以实现细粒度、动态资源管控,无法高效适配6G全场景业务应用.为此,本文基于国家首批6G重点研发计划专项“全场景按需服务关键技术”项目成果与当前学术研究进展,梳理和总结了6G网络按需服务的挑战、6G智能业务网络的愿景和总体架构设计,设计了涵盖资源接入、能力开放与场景解析3个层次以及安全内生、智能内生和协作共享3个关键管控平面的6G智能业务网络,实现对全域资源的细粒度智能管控.最后结合大模型、元宇宙、绿色节能等技术与通信网络深度融合的趋势,展望了6G智能业务网络更加广阔的应用发展空间.

关键词 业务网络; 按需服务; 全场景; 智能内生; 协作共享; 大模型; 6G; service network; on-demand services; full-scenario; native intelligence; collaboration and sharing; large foundation model

摘要 国家重点研发计划 6G 专项研究自 2019 年启动以来已取得重要阶段性研究成果与突破. 面向2030 移动通信网络, 该专项围绕 6G 愿景、关键技术遴选与分析、关键技术验证等方面展开研究, 形成的核心技术观点获广泛共识, 并在国际电信联盟 (ITU) 发布的《2030 及未来发展的框架和总体目标建议书》中得以充分体现. 本专刊汇聚 6G 专项研究的上述最新成果, 以飨读者, 以期助力推动中国乃至世界上的 6G 技术研发.

摘要 随着国家“双碳战略”的稳步推进,无线通信领域缺少合理评估碳效用的相关指标,而传统的碳效用评估指标无法满足变化愈加剧烈的网络流量和网络部署、运维的特点.针对上述问题以及无线通信网–能源互联网双网融合的新趋势,本文提出了面向双网融合系统的集成相对碳效用指标(integrated relative carbon efficiency, IRCE).该指标不仅可以反映无线通信网络的容量和流量在时空上的动态变化,而且能够准确反映能源互联网的各个单元对双网融合系统的碳效用的影响.实验证明,所提出的集成相对碳效用指标不仅可以评估双网融合系统的碳效用水平,还可以反映能源供给侧不同的电能调度方式对碳效用的影响.

关键词 碳效用评估; 无线网络; 能源互联网; 双网融合; 虚拟电厂; carbon efficiency evaluation; wireless network; energy Internet; joint dual network; virtual power plant

摘要 随着无线通信系统中用户数量和通信数据量的不断增加,通信系统所消耗的能源量也在急剧增长,为了实现可持续发展并达成绿色通信目标,将可再生能源与电网能源相结合,并采用多源供电方式为蜂窝通信系统供电,成为一种具有前景的解决方案.本论文旨在针对实际场景下的太阳能生产情况,基于随机几何理论,建立精确的基站能耗模型以及新能源捕获模型.进一步,提出了一种基于非平衡最优传输的启发式基站间新能源调度算法,以达到提高新能源利用率,降低网络碳排放率的效果.该算法有效降低了通信系统对电网能源的依赖,为新能源移动通信基站的节能减排探索提供了有益的参考.

关键词 蜂窝网络; 可再生能源; 随机过程; 非平衡最优运输; 能源共享; cellular networks; renewable energy sources; stochastic processes; unbalanced optimal transport; cooperative energy sharing

摘要 随着新一代信息通信技术(information and communication technologies, ICT)的高速发展以及新基建的部署,移动通信系统的能耗和碳排放出现较快增长的趋势. ICT行业在自身节能减排之外,使能其他行业节能减排,可有效降低其他行业的碳排放,是未来理论研究行业应用的重要领域.本文基于ICT使能碳减排评估框架,提出两个定量衡量使能效果的指标,使能减碳比(enable carbon reduction ratio, ECRR)和使能低碳系数(enable carbon reduction coefficient, ECRC)以及相应的定量分析方法,用于评估被使能企业的实际碳减排效果.本文研究可保护数据隐私的多方数据共享,基于安全多方计算(secure multi-party computation, SMPC)框架,提出保护各方数据隐私的使能碳减排评估方法.本文通过实际案例,完成数据采集、分析验证,对所提指标和方法论证其有效性和实用性.

关键词 ICT使能; 碳减排量化评估; 隐私保护; 全生命周期碳足迹; 使能低碳系数; ICT enablement; quantitative evaluation of carbon reduction; privacy protection; life cycle assessment of carbon reduction; enable carbon reduction coefficient

摘要 语义通信关注传输信息的内在含义,通过语义提取可显著减少需要传输的数据量,提高通信效率,在未来智能设备通信场景中展现出巨大的潜力.然而,深度学习使能的语义编解码进一步加剧传统通信的能量消耗.针对该问题,本文提出一种联合跨层优化框架,并设计了一种语义能效指标来评估用户的体验质量和全局系统的能量损耗.将该优化过程建模为部分可观测的马尔可夫过程,联合优化物理层中的功率控制和语义层中的语义压缩配置:功率分配用于消除小区间干扰,语义压缩等级配置用于优化语义传输效率.仿真结果表明,所提框架和算法能够有效解决语义层和物理层的联合优化问题.

关键词 资源分配; 语义通信; 语义感知网络; 能量效率; 多智能体强化学习; resource allocation; semantic communications; semantic-aware network; energy efficiency; multiagent reinforcement learning

摘要 5G的大规模部署伴随着网络能耗呈指数级增长,与此同时,国家提出了“碳达峰”与“碳中和”的“双碳”目标,因此移动网络的节能减排已刻不容缓.然而,一方面随着人工智能等技术的发展,未来6G网络中计算类业务预期将迎来大幅增长;另一方面,实现绿色低碳需要提升可再生能源的利用率,但绿色新能源供能不稳难以保证服务质量.为应对以上挑战,本文提出一种能量与信息服务深度融合的低碳网络架构,通过构建一个协调异质资源的智能控制面,充分利用并调度移动网络中泛在的算力、通信和储能,在保证6G个性化业务服务质量要求的同时,以期大幅降低网络能耗与碳排放.本文同时还讨论了该架构下的调度机制设计以及可能的未来研究方向.

关键词 6G; 低碳; 节能; 通信计算融合; 绿色能源; low carbon; energy saving; communications and computing integration; green energy

摘要 由我国首次提出的“双碳”目标(即“碳达峰”与“碳中和”),是“十四五”规划中的重要布局,也是未来移动通信网络实现绿色、可持续发展的关键目标,更是奠定我国国际碳资产定价权与世界碳交易平台的基础.其中,实现绿色通信的难点在于保持业务量增长的同时,降低网络能耗及碳排放.本文从移动通信网络侧节能减排的角度和通信网与多能能源网融合架构的角度对绿色通信技术展开研究.研究结果表明,实现绿色通信技术的关键在于进行网络资源、能量资源与业务分布的相互匹配,而现有技术仅能实现网络资源与业务分布的单向匹配,或能量资源与业务分布的单向匹配.基于此,本文提出一种通信、感知和能量融合的原生绿色网络架构,该架构具备能量感知与业务感知能力,支持网络资源、能量资源与业务分布双向匹配方法,通过消除业务分布与能量分布的随机性与突发性,实现业务量持续增长的同时,显著降低移动通信网络侧耗能及碳排放.

关键词 双碳; 绿色通信; 双网融合; 绿色网络架构; 节能减排; carbon peaking; carbon neutrality; green communication; integration of communication network and energy network; green network architecture; energy saving and emission reducing

摘要 为进一步推动面向 “双碳” 战略的超低功耗的移动通信系统新技术的研究, 及时报道我国学者在超低功耗移动通信系统领域的最新成果,《中国科学: 信息科学》组织出版 “面向 ‘双碳’ 的移动通信系统与方法专题”, 经过高质量、高效率的同行评议, 共录用了 6 篇学术论文, 涵盖 6G 原生绿色网络新指标、体系架构与关键技术等.

摘要 随着大量计算密集型和时延敏感型任务的出现,利用移动边缘计算(mobile edge computing,MEC)来提高用户体验并降低系统能耗已成为研究热点.然而,在密集部署的MEC网络场景下,无线网络状态复杂的空间相关性和动态性给卸载方案的制定带来了严峻挑战.本文针对多基站多用户MEC网络场景,研究了一种智能协作的计算卸载和资源分配算法.首先,提出了卸载决策、信道分配、传输功率分配和计算资源分配的联合优化问题,旨在用户时延约束下最小化系统的能耗.其次,由于该问题是一个混合整数非线性规划问题,本文提出了一种基于图注意力网络的混合动作多智能体强化学习算法(graph attention network-based hybrid-action multi-agent reinforcement learning, Gat-HMARL),将基站作为智能体并配置该算法. Gat-HMARL算法通过图注意力网络捕捉无线网络状态之间潜在的空间相关性,使基站有选择性地关注邻域中其他基站的无线网络状态信息,从而学习更优的计算卸载和资源分配策略.最后,仿真结果表明Gat-HMARL与基准算法相比在性能上有明显提升.

关键词 移动边缘计算; 计算卸载; 资源分配; 多智能体强化学习; 图注意力网络; mobile edge computing; computing offloading; resource allocation; multi-agent reinforcement learning; graph attention network

摘要 随着无人机网络向着集群化方向发展,无人机簇群通信面临恶意干扰电磁环境下频谱和能量资源不足以及环境部分可观测等问题.针对联合频谱域和功率域的无人机簇群抗干扰问题,以最小化长期传输能量损耗和跳频开销为优化目标,通过建立分布式部分可观测马尔可夫决策过程模型,构建基于多智能体协同的无人机簇群节能抗干扰通信框架.具体地,各簇头无人机作为智能体,利用长短时记忆神经网络的信息长期记忆优势,结合双深度Q学习方法,采用多智能体框架完成分布式训练,最终实现仅需各簇群本地观测信息即可完成协同多域节能抗干扰通信分布式决策.仿真结果表明,本文所提算法可适应部分可观测且未知动态变化的无人机簇群传输环境和干扰环境,相较于基准算法能更有效地降低长期传输能量损耗和跳频开销,且同时提升数据传输成功率.

关键词 无人机簇群; 多智能体强化学习; 部分可观测; 抗干扰通信; 节能; 信道分配; 功率分配; UAV clusters; multi-agent reinforcement learning; partial observability; anti-jamming communication; energy-saving; channel allocation; power allocation

摘要 无线信道的开放性使得无线通信链路极易受到窃听和攻击.随着硬件设备的发展和信号处理技术的进步,无线通信链路面临的安全威胁日益严峻,亟需一种更为有效的防护机制保障无线通信链路的安全.为此,本文从能量博弈的角度提出了基于信号能量弥散的多维域低零功率通信体制,通过隐藏通信信号和行为来避免恶意用户对无线通信链路监听和攻击.该体制以直接序列扩频技术为基础,以通信行为的隐匿为目标,通过将信号能量在时、频、空、码和极化等多维参数空间进行弥散,增加侦听方的能量收集难度,提升信号的隐蔽性.本文以侦听方有关多维域信号参数的先验信息为基础定义信号的隐蔽性,并结合概率论、信息论和信号检测理论建立多维域低零功率通信系统的数学模型,分析了系统的可达性能极限,揭示了侦听方先验知识对隐蔽通信速率的影响,为后续研究工作的开展奠定了理论基础.结果显示通过信号能量的多维域弥散合法用户间的通信速率能够突破传统1/2次幂的变化规律,实现高效隐蔽的信号传输.

关键词 低零功率通信; 扩频通信; 先验信息; 性能分析; covert communications; spread-spectrum communications; prior knowledge; performance analysis

摘要 无线感知已成为通信产业界广泛公认的、下一代无线网络中的原生能力.通信感知一体化将通信和感知功能集成在同一个无线系统中,能够提高资源利用率,减少基础设施开销,并增强通信和感知各自的性能.通信与感知间的性能折衷是通感一体化的关键基础理论问题之一.本文首先指出通感性能极限和可达性能边界是研究通感性能折衷的重要手段,然后从容量–失真理论、基于均方误差的通感性能边界理论、基于感知等效速率的通感性能边界理论,以及面向目标检测的通感性能边界理论4个方面出发,对相关的当前研究进展进行了详细总结与分析.文中指出通感性能折衷可进一步划分为确定–随机折衷和子空间折衷,并详细讨论了现有研究工作中与之相关的结论.在此基础上,讨论了基于实际的5G NR协议与帧结构的通感性能边界理论.最后,本文对通感一体化的信息理论极限中仍需关注和进一步研究的开放问题进行了总结.

关键词 通信感知一体化; 信息理论极限; 通感性能折衷; integrated sensing and communications; information-theoretic limits; performance tradeoff between communication and sensing

摘要 同时同频全双工(co-frequency co-time full duplex, CCFD)系统在相同的频率上同时进行信号的收发,理论上可使通信频谱利用率提高一倍.但是由于收发天线等前端模块距离较近,系统中会存在很强的自干扰信号.当前常用的自适应滤波、最小二乘法估计等自适应干扰抑制方法存在着不能有效抑制多径信道和功放非线性产生自干扰信号的不足.针对此问题,本文提出一种基于双向长短时记忆神经网络(bi-directional long short-term memory, Bi-LSTM)的CCFD数字域自干扰抑制方法.首先根据多径信道的特征,采用记忆多项式对自干扰信道进行建模;然后采用Wild Horse优化算法(Wild Horse optimizer, WHO),通过迭代寻找到最优时延单位以确定训练数据的特征数;最后搭建Bi-LSTM网络进行训练,重构出自干扰信号,并在接收端减去,以达到自干扰抑制的目的.在仿真实验中采用OFDM (orthogonal frequency division multiplexing)信号作为参考信号,实现了47.17 dB自干扰信号抑制比,较传统最小二乘(least square, LS)算法有31.58 dB的提升.结果表明,本文所提出的方法可高效准确地提高CCFD系统的自干扰信号抑制能力.

关键词 同时同频全双工; CCFD; 双向长短时记忆神经网络; Bi-LSTM; Wild Horse优化算法; OFDM; co-frequency co-time full duplex; bi-directional long short-term memory; Wild Horse optimizer

摘要 移动信息网络是支撑数字经济提速提质的关键基础.为满足超能交通、智慧安防、元宇宙等新场景新业务的多元化需求,未来6G移动信息网络需提供极致的通信能力、精确的感知能力,以及强大的计算能力,助力构建“数字孪生、智慧泛在”新世界.本文从应用需求、网络特征和关键技术及挑战3方面,对6G通信–感知–计算融合网络进行研究,为后续6G通感算融合网络的发展提供方向性指引.

关键词 通感算融合网络; 6G; 网络特征; 网络协作感知; 多频段协同; integrated communication-sensing-computing networks; network features; network cooperative sensing; multi-band collaboration

摘要 未来的网络通信需求动态多样,网络层功能也应适时而变,因此对网络可演进性的研究具有重要意义.多标识网络作为一种兼容性极强的网络架构,网络层功能十分丰富,但仍缺少网络演进性设计.本文为多标识网络设计了一种通过标识扩展来支持网络体系不断演进的方案,包括对标识空间进行形式化定义,设计标识回退候选标识的优先级排序算法以及设计支持标识扩展的路由转发协议;并且在ndnSIM网络仿真环境和多标识网络测试床中实现了上述方案,评估了标识扩展方案的可行性和性能.实验结果表明相比于标识扩展机制给网络架构带来的益处,其性能损失在可接受的范围内.

关键词 多标识网络; 标识扩展; 网络演进; 原型系统; ndnSIM仿真; multi-identifier network; identifiers extension; network evolution; prototype system; the ndnSIM simulation;

摘要 在全双工自干扰信道反射径较多的情况下,针对已有时域自干扰对消方案复杂度高的问题,提出了一种低复杂度的频域自干扰对消方案.该方案以全双工零中频架构为基础,综合考虑了IQ不平衡以及功放非线性对自干扰重建模型的影响,优化了已有频域自干扰重建模型的准确度.在此基础上,利用正交化辅助的连续干扰对消技术实现了低复杂度的自干扰消除.仿真分析表明,所提方案相比已有的基于RLS算法的频域自干扰对消方案,能够在存在IQ不平衡以及功放非线性的情况下实现几乎相同的自干扰对消性能,但是降低了68.75%的复杂度.

关键词 全双工; 自干扰对消; IQ不平衡; 非线性; 频域; full-duplex; self-interference cancellation; IQ imbalance; nonlinear; frequency domain;

摘要 随着万物互联的愿景不断推进,无线电频谱稀缺已成为制约未来无线通信系统发展的严峻挑战.为了解决上述问题,通信感知一体化(integrated sensing and communication, ISAC)逐渐成为第六代(sixth-generation, 6G)移动通信技术与业务的主导趋势之一. ISAC系统不仅能完成可靠的多设备通信,同时能实现准确的感知,有望成倍提高频谱效率.同时,具有高可靠、低时延和小成本特性的大规模随机接入技术被广泛认为是6G通信网络的核心技术之一.为此,本文提出了面向大规模随机接入的通信感知一体化框架,即大规模随机接入系统可以利用相同的频谱、硬件和信号处理模块来完成物体成像的感知服务.具体而言,激活设备同时向基站发送待解码的数据信息,信号被环境中物体散射后到达基站.在基站端,本文探究了大规模接入的偶发性通信的特性和环境信息的稀疏特性,基于张量建模与分解、变分贝叶斯(Bayes)推断和字典学习技术,提出了新的联合激活设备检测和物体成像感知算法.严谨的理论分析和大量的仿真实验验证了所提算法的准确性和高效性.

关键词 通信感知一体化; 大规模随机接入; 张量正则-双峰分解; 贝叶斯学习; 字典学习; integrated sensing and communication; massive random access; tensor canonical polyadic decomposition; Bayesian learning; dictionary learning;

摘要 信息年龄是衡量通信系统传输时效性的重要性能指标,其优化对于实时检测监控和精准决策控制至关重要.尽管如此,针对多源多宿大规模物联网,现有研究缺乏考虑能量收集动态性、互干扰时空差异性以及接入参数时变性对信息年龄的综合影响.鉴于此,本文首次面向此类物联网提出一种允许发送节点在能量充足时根据对应实时信息年龄采用不同发送概率的自适应接入协议,并且联合运用空间点过程、马尔可夫(Markov)过程以及不动点理论推导了信息年龄空间分布和系统平均信息年龄,最后提出一种低复杂度获取次优自适应接入参数的方法.仿真结果验证了理论分析的准确性,并表明了所提自适应策略的信息年龄性能明显优于已有策略.

关键词 物联网; 信息年龄; 随机接入; 点过程; 马尔可夫过程; Internet of Things; age of information; random access; point process; Markov process;

摘要 融合感知、通信、计算技术的自动驾驶,其重要任务是实现高安全和高效率的车辆调度,但目前单车和联网两种自动驾驶方案还难以保障这两方面性能.借鉴轨道交通的强控制性,基于感通算融合构建的导轨式自动驾驶系统,即无线虚拟导轨,是实现安全和高效自动驾驶的一种潜在方案.无线虚拟导轨中,系统统一为车辆规划行车轨迹和控制策略,即虚拟导轨,通过移动网络实时引导车辆沿虚拟导轨行驶.本文给出了无线虚拟导轨的系统架构,介绍了各级功能与组成,综述了系统实现的三大关键技术:集中式分级管控技术、高可靠低时延无线通信技术和高精度车辆定位技术.针对高精度车辆定位技术,本文综述了5种定位实现方案,及定位器件部署策略和适用场景.无线虚拟导轨有望实现安全高效的自动驾驶,为未来车辆自动驾驶发展提供参考.

关键词 自动驾驶; 感通算融合; 无线虚拟导轨; 集中式分级管控; 高可靠低时延通信; 高精度定位; autonomous driving; communication-sensing-computing integration; autonomous driving with virtual rail; centralized controlling with hierarchical architecture; ultra-reliable and low latency communications; high-precision positioning;

摘要 为了设计非对称信道下的低密度奇偶校验(low-density parity-check, LDPC)码并分析其性能,本文提出了可实现的基于偏移最小和译码的非对称离散密度进化方法.首先采用组合数学、差分方法和二项式定理等工具推导了低复杂度的非对称信道离散密度进化的迭代公式;应用该迭代公式,进一步对采用偏移最小和译码的LDPC码编码进行优化设计,得到了在非对称信道下不同量化范围和步长的LDPC码的最佳度分布及其性能;最后获得了在高精度量化下的最佳偏移值.结果表明在非对称信道下,改进的基于偏移最小和译码的非对称密度进化方法复杂度比原方法呈指数级降低;当码率固定,规则码变量节点度越小其性能越好,最佳偏移值越小.对非规则LDPC码,使用差分进化算法找到了最佳度分布与偏移值.码率固定时,最大变量节点度越大,非规则码性能越好.

关键词 非对称信道; 低密度奇偶校验码; 最小和; 密度进化; 度分布; 差分进化; asymmetric channel; low-density parity-check codes; min-sum; density evolution; degree distributions; differential evolution;

摘要 大规模多输入多输出(multiple-input multiple-output, MIMO)技术能够显著提升无线通信系统的能量效率和频谱效率,其关键前提是获取精确的信道状态信息,然而导频复用造成的导频污染问题严重影响信道估计精度,成为制约大规模MIMO系统性能的核心难题.本文提出无线知识驱动的大规模MIMO信道估计模型,基于信道海图技术挖掘用户在角度域空间中的近邻关系作为无线信道知识,设计基于无线知识驱动的卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)信道估计器(WKDCNN)提高信道估计精度.研究表明,在不同信噪比(signal-to-noise ratio, SNR)下,天线数、导频污染程度、训练集大小对所提方法的信道估计性能均有重要影响.仿真结果表明, WKD-CNN在高信噪比区域的归一化均方误差相较于传统信道估计算法、基于多层感知机(multilayer perceptron, MLP)和无信道海图知识驱动卷积网络的信道估计方法均明显降低.

关键词 大规模MIMO; 信道海图; 信道估计; 知识驱动; 机器学习; massive MIMO; channel charting; channel estimation; knowledge-driven; machine learning;

摘要 随着可用频率等无线传输资源逐渐消耗殆尽,基于电磁波轨道角动量(orbital angular momentum, OAM)新维度的数据传输成为未来无线通信系统潜在核心关键技术.具有OAM的电磁波被称为涡旋电磁波,具体可分为通过回旋电子辐射生成的涡旋电磁波量子,以及由不同相位的电磁波量子叠加生成的统计态涡旋波束.然而,由于统计态涡旋波束被认为是基于多天线的多输入多输出(multipleinput multiple-output, MIMO)系统的一种在直射信道环境下波束成形的特例,从而对电磁波OAM传输是否具有新维度产生争论.特别是从微观层面到宏观层面,目前缺少相应理论文献和分析方法予以澄清.为解决这个问题,本文提出了一种基于量子电动力学(quantum electro-dynamics, QED)的轨道角动量分析方法,结合统计物理学概念,对涡旋电磁波轨道角动量传输过程进行分析,明确了量子态和统计态的区别.本文的主要创新点包括:(1)提出了一种结合统计物理学的量子电动力学分析方法,建立了电磁波微观状态与宏观状态的桥梁;(2)采用所提方法,对统计态OAM涡旋波束进行了全面分析,并与量子态OAM涡旋电磁波量子进行了充分对比;(3)针对涡旋电磁波物理新维度的质疑,明确了量子态OAM为无线传输系统提供新维度.本文分析指出:量子态OAM涡旋电磁波量子与统计态OAM涡旋波束关于轨道角动量定义的内涵是不同的,分别属于内禀和外部OAM,从而导致了统计态OAM涡旋波束的外部OAM与电场强度的空域紧耦合,这也是统计态OAM涡旋波束传输不会超过传统多天线MIMO传输最大容量界的根本原因;与之相比,量子态OAM则是在物理上完全独立于电场强度且与宏观空域解耦,可构成无线传输新维度.因此,含有内禀OAM的量子态OAM涡旋电磁波量子是开发电磁波新资源的发展方向,以其为核心关键技术的无线通信系统则是未来的发展趋势.

关键词 电磁波; 轨道角动量; 涡旋波束; 量子电动力学; 涡旋电磁波量子; 微波量子; 无线通信; MIMO; electro-magnetic wave; OAM; vortex beam; quantum electro-dynamics; vortex photon of EM wave; microwave photon; wireless communications; MIMO;

摘要 在基于马特恩簇过程的下行非正交多址接入型异构网(non-orthogonal multiple access heterogeneous network, NOMA-HetNet)中,针对典型宏小区中不同干扰类型,提出一种联合干扰对齐(interference alignment, IA)与功率分配(power allocation, PA)的干扰管理方案.在该方案中,在分析IA可行性的基础上,通过设计基于干扰信道对齐的两阶段式IA算法、微基站(small base station, SBS)预编码矢量和宏用户(macro user, MUE)检测矢量,来分别消除宏基站(macro base station, MBS)对微用户(small user, SUE)的层间干扰、SBS对SUE的簇间干扰和SBS对MUE的层间干扰.同时,为抑制簇内干扰,以最大化系统和速率为目标,构建一基于PA的非凸优化问题,并通过对非线性最小速率约束条件线性化处理,将原问题转化为凸优化问题,进而利用卡罗需–库恩–塔克(Karush-Kuhn-Tucker)最优性条件,从理论上推导出该问题的最优闭式解.仿真结果验证了所提干扰管理方案的有效性.

关键词 非正交多址接入型异构网; 干扰管理; 干扰对齐; 功率分配; 凸优化; NOMA-HetNet; interference management; interference alignment(IA); power allocation(PA); convex optimization;

摘要 太赫兹通信被普遍认为是未来6G移动通信系统的核心组成部分.通过对国内外太赫兹无线通信系统中太赫兹上变频与下变频主要技术路线进行分析与对比,本文提出了一种超宽带太赫兹光纤一体融合实时系统新型架构,借助于商业成熟的数字相干光模块(digital coherent optics, DCO),解决超高容量6G太赫兹实时无线通信难题.该架构系统性融合双偏振光子上变频太赫兹产生和光电混合下变频太赫兹接收技术,解决“光纤–太赫兹–光纤”无缝融合的应用难题.考虑到光电器件带宽受限,利用超宽带太赫兹信号多维调制技术,提升频谱效率和传输容量.针对复杂时变的太赫兹光纤混合信道,提出基于深度神经网络(deep neural network, DNN)的智能非线性联合补偿技术,有效解决太赫兹光纤混合信道信噪比受限问题.基于上述架构和关键技术,完成了世界上首个360～430 GHz光子太赫兹100/200 GbE实时无线传输通信实验,创造了目前世界上太赫兹无线通信的最高实时传输纪录,通信速率较5G提升10～20倍.本文提出的技术方案可实现与高速光纤网络的无缝融合,在太赫兹与光信号之间平滑转换,且能够充分复用商用化DCO,兼容IEEE 802.3和ITU-T G.798物理层传输协议,显著降低研发技术门槛和成本,大大加速6G太赫兹技术商用化进程.本文还从大容量、长距离和集成化等方面,对太赫兹光纤一体融合通信系统的未来发展方向及关键技术进行展望.

关键词 6G; 太赫兹无线通信; 光纤通信; 一体融合; 实时通信; 6G; THz wireless communication; optical fiber communication; seamless converged architecture; real-time communication;

摘要 将多流接收空间调制(multi-stream receive-spatial modulation, MSR-SM)技术应用于用户和接入点(access point, AP)都是多天线的去蜂窝(cell-free)多输入多输出(multiple-input multiple-output,MIMO)下行链路传输,为绿色节能的无线通信提供新的思路.在AP的最高发射功率和用户的最低信干噪比(signal interference-to-noise ratio, SINR)约束下,运用连续凸逼近(sequential convex approximation, SCA)算法求得每个AP的功率控制系数,实现能量效率(energy efficiency, EE)最优化.为减少不必要的服务AP数量,降低系统总消耗功率,本文提出基于注水(water-filling)算法的接入点选择方案.通过仿真表明,本文所提的功率分配算法相比最大最小(max-min)功率控制算法可以显著提升能量效率,基于多流接收空间调制的下行链路传输模式,其能量效率性能优于传统的空分复用MIMO数字调制模式.此外,基于AP选择方案的连续凸逼近算法相比无AP选择方案的功率控制算法,能够进一步增强能量效率.

关键词 去蜂窝; 多流接收空间调制; 连续凸逼近; 能量效率; 接入点选择; cell-free; MSR-SM; sequential convex approximation; energy efficiency; AP selection;

摘要 为了缓解无人机面临的通信瓶颈问题,本文充分利用通信、计算和控制间的共生效应,从信息物理融合的角度探讨一种面向无人机智能通信的框架.首先,分析了计算和控制对通信的耦合作用以及相关研究工作.进而,提出一种信息物理融合框架并阐述各模块的关键作用.该框架将通信决策的维度扩展到计算和控制上,能够更准确地定位和处理通信问题,为实际应用中的通信、计算和控制一体化设计提供启发.最后,以一个应用范例来说明基于所提通信框架进行建模和优化的过程.仿真结果验证了所提框架的有效性和先进性.

关键词 无人机; 智能通信; 信息物理融合; 信息物理系统; 能耗模型; unmanned aerial vehicle; intelligent communication; cyber-physical fusion; cyber physical system(CPS); energy consumption model;

摘要 面对日益复杂的电磁频谱环境和持续增长的用频需求,为了维护电磁频谱秩序和安全,提高频谱资源整体利用效率,亟需利用有限感知节点采集的频谱状态数据,挖掘广域地理空间的频谱态势信息.本文从空、时、频等多维频谱态势表征着手,探讨和总结基于空间稀疏采样的电磁环境频谱态势的模型和生成方法.本文提出了基于多元函数的频谱态势表征方法,建立了适应不同辐射源传播特性的频谱态势模型.针对不同类别的频谱态势生成方法,论文分析了空间稀疏采样下频谱态势模型的辨识性和恢复性条件,为实现频谱态势的可靠生成提供了理论准则.最后,论文通过仿真对不同频谱态势生成算法的性能进行了对比分析.

关键词 频谱态势; 无线电环境地图; 张量分解; 张量填充; 神经网络; spectrum situation; radio environment map; tensor decomposition; tensor completion; neural network;

摘要 无线信号交汇定位是最常见的几何定位技术,在通信与定位领域具有广泛的应用.然而人们对无线信号交汇定位所产生的奇异解问题本质认识不足,对相关解决方法缺少基础和深入的研究.针对上述问题,本文基于最小二乘法推导了相关一维/二维/三维定位的解析式,从新的角度发现了用来表征奇异解的八条几何拓扑约束关系,并提出了参数微调法和空时自调节法来解决奇异解相关问题.实验结果表明所提出的几何拓扑约束关系是可信的,使奇异解问题易表征、可解释;此外,所提出的解决方法可实现对奇解问题的高效解决,且有高精度定位近似解.总之,该工作对几何定位、基站布设、奇异解表征和鲁棒定位算法设计等提供了有益指导.

关键词 无线信号交汇定位; 几何定位; 最小二乘法; 奇异解; 拓扑约束; wireless signal intersection location; geometric positioning; least square method; singular solution; topological constraints;

摘要 为了提高终端直通(device-to-device, D2D)网络设备运行寿命和复杂电磁环境下的抗干扰能力,提出了一种基于数能同传的D2D网络系统能效最大化的鲁棒资源分配算法.考虑用户最小速率约束、最小收集能量约束、功率分流和信道分配因子约束,建立了联合优化传输功率、子信道和功率分流因子的鲁棒能效资源分配模型.基于Dinkelbach方法和Worst-case方法,将原NP-hard问题转换为确定性的凸优化问题,利用匹配理论和拉格朗日对偶理论获得解析解.仿真结果表明所提算法具有较好的鲁棒性和较高的能效.

关键词 D2D通信; 无线信息与功率同传技术; 匹配理论; 能效; 鲁棒资源分配; D2D communications; SWIPT; matching theory; energy efficiency; robust resource allocation;

摘要 近年来,共生散射通信因其在频谱与能量域的互惠共享特性而受到广泛关注,为解决6G面临的频谱与能耗问题提供了潜在方案.在该技术中,次系统利用主系统的频谱及射频信号实现被动式反向散射通信,而次系统的传输为主系统提供额外的多径效应,有望提升主系统的性能.本文首先介绍共生散射通信的基本概念及技术原理,然后从信息论基础、接收机设计、资源配置,以及多用户接入4个方面综述该技术的研究现状.在此基础上,讲述可重构智能表面(reconfigurable intelligent surface,RIS)在共生散射通信系统中的应用,分析并总结了引入RIS为共生散射通信带来的性能增益.最后介绍了融合共生散射通信的6G架构及应用前景,并探讨了共生散射通信面临的技术挑战.

关键词 6G; 共生散射通信; 可重构智能表面; 互惠共生; 频谱效率; 能量效率; 6G; symbiotic backscatter communications; reconfigurable intelligent surface; mutualistic symbiosis; spectrum efficiency; energy efficiency;

摘要 随着计算密集型和时延敏感型应用的大量涌现,在大数据和低时延计算需求的驱动下,移动边缘计算(mobile edge computing, MEC)在提升用户体验和降低能耗方面将发挥重要作用.然而,由于计算资源有限的MEC服务器无法快速响应海量突发的计算请求,计算任务在MEC服务器的排队等待时间是不可忽略且难以预测的.为了保证在排队等待时间不确定的网络环境中满足应用的计算时延需求,本文在计算时延约束条件下,以最小化系统能耗为目标,提出了一种基于随机模拟的任务卸载和资源分配两阶段随机规划算法SS_2SSP.仿真结果表明, SS_2SSP算法能够保证应用的计算时延需求,同时有效降低了系统能耗.

关键词 移动边缘计算; 不确定网络; 任务卸载; 资源分配; 计算时延; 两阶段随机规划; mobile edge computing; uncertain network; task offloading; resource allocation; computation delay; two-stage stochastic programming;

摘要 车辆编队作为蜂窝车联网(cellular-vehicle-to-everything, C-V2X)的高级应用之一,可以有效地提高出行效率.处于编队内的车辆需要实时共享速度、前进方向和意图(制动、加速度等)等信息,并且位于队头的车辆需负责整个编队的管理并传递控制消息.但是在高密度场景下,当多个编队的队头被分配到同一子信道上同时传输时,多个编队之间会存在干扰,如果队头车辆以传统的固定功率方式进行广播,广播功率过大会导致对其他队列造成的干扰过大,广播功率过小则会影响队列内成员的接收质量,因此需要合适的功率分配方案以满足高密度场景下的通信需求.本文在满足时延、接收信噪比要求的前提下以最小化总功率消耗为目标,提出了一种基于中继的多队列协作功率优化方案,该方案通过在编队内选取合适的中继车辆以减少每跳广播所需要的功率,从而减少对其他编队的干扰并且降低总功率消耗.仿真结果表明,所提出的方案相比传统方案能够容纳更多的编队成员,并且在满足性能要求的前提下大幅降低总功率消耗.

关键词 C-V2X; 车辆编队; 广播功率; 中继; 功率优化; C-V2X; platoon; broadcast power; relay; power optimization;

摘要 大规模机器通信作为第五代移动通信系统的三大应用场景之一,也是支撑未来第四次工业革命的关键技术.其主要通过部署大量的机器设备,以实现智能型社会.由于低功耗要求,人们引入了免授权随机接入来减少设备与基站间的信令交互过程.加之无线电资源的匮乏,如何实现大规模机器设备的免授权随机接入成为挑战.在B5G以及6G中,这一挑战将变得尤为显著.因此有必要研究出一种行之有效的多址接入技术.串联扩频多址技术是一种实现大规模机器设备高效连接的新型非正交多址接入技术,并且能够以较低的复杂度实现高连接性和高可靠性.本文首先综述了大规模机器通信的特点及多址技术的研究现状.然后,介绍了串联扩频多址技术的收发机设计和性能权衡性分析.最后,介绍了串联扩频多址技术的研究进展和应用进展.

关键词 大规模机器通信; 非正交多址; 串联扩频多址; B5G; 6G; mMTC; NOMA; TSMA; B5G; 6G;