专题:6G的智能通信计算融合技术

内容导读目前,针对潜在6G关键技术的场景与需求研究成为学术界的热点。面向未来更多类型终端的智能互联与新兴服务的需求,人工智能应用于无线通信物理层的信道估计、编译码及接收机设计,解决基于大数据的网络自主优化,基于泛在无线感知和边缘侧的强大算力构成的多接入边缘计算,已成为6G无线技术发展的重要趋势。在未来智能车联网、物联网、有人/无人交互、全息通信等场景下,面向未来的智能通信计算融合需求,存在许多拟待解决的关键科学问题。     

F-OFDM仿真系统设计与时频同步算法

针对新一代5G波形的F-OFDM技术开展了研究,通过把一个宽带分为若干个子带,对每个子带进行滤波处理以实现更好的通信效能。基于Simulink平台进行了F-OFDM仿真系统的搭建,重点对F-OFDM符号同步方法和频偏估计方法进行了研究与仿真分析。实验结果表明,基于Chu序列相比采用PN序列可以获得更好的同步效果,基于导频的Classen频偏估计算法相比基于CP的CFO估计算法和基于训练序列的Moose估计方法可以获得更好的频偏估计效果。     

干扰条件下的“北斗”信号解扩重构DOA估计

在干扰条件下，卫星导航抗干扰波束形成算法往往需要卫星信号波达方向（Direction-of-Arrival，DOA）的先验信息。但当存在低信噪比信号或主动干扰源时，常规的DOA估计算法性能急剧下降甚至失效。针对此问题，提出了一种被干扰信号压制的低信噪比“北斗”信号的DOA估计算法。该算法首先通过对接收信号进行子空间投影抑制干扰信号，然后对抑制干扰后的信号进行解扩重构处理，最后通过多重信号分类算法完成对“北斗”信号的DOA估计。仿真结果表明，在干扰信号干信比80 dB条件下，“北斗”信号DOA估计误差在5°以内，为下一步进行波束形成计算提供了高精度的入射角信息。     

基于双平行互质阵列的二维非网格DOA估计

近年来,基于稀疏表示的DOA估计方法已经被广泛提出,这些方法都需预设离散的网格点,而实际信号来波方向在空间域内具有随机性,任何来波方向都是等概率出现,很有可能信号的来波方向不在网格上,因而会存在网格误差,使DOA估计结果产生较大偏差。为提高DOA估计精度,本文提出了非网格的DOA估计模型。同时,为提高测向自由度,本文应用由两个均匀线阵组成的互质阵列,并且将两个均匀线阵平行放置在同一平面。通过将两均匀线阵的互协方差矩阵向量化成互协方差矢量,可得到一维虚拟扩展的接收数据矢量,并且在稀疏表示框架下应用相应的稀疏恢复算法恢复出跟DOA参数相关的向量,从该向量中得到唯一的并且自动配对的二维DOA估计参数。仿真实验结果验证了本文算法较传统算法具有更好的DOA估计性能。     

稀疏孔径和大转角下ISAR对目标转动的估计

逆合成孔径雷达（inverse synthetic aperture radar，ISAR）对非合作目标做成像时图像质量依赖于对目标运动参数的准确估计.针对在稀疏孔径和非均匀转动条件下现存的参数估计方法计算量过大或者方法适用条件不满足，提出了一种基于神经网络的参数估计方法.此方法以成像问题的模型知识指导数据的生成过程，然后训练通用的神经网络，最终实现将数据中隐含的知识转化为转动估计器.从仿真实验结果来看，所得到的网络对满足一定信噪比要求的回波数据可以提供较准确的估计，所得参数可以帮助成像算法提高聚焦效果，大量的样例表明网络可以部分学习到回波与转动之间的关系.     

基于分段加权的反向稀疏跟踪算法研究

为提高稀疏表示跟踪模型性能，提出一种分段加权的反向稀疏跟踪算法，将跟踪问题转化为在贝叶斯框架下寻找概率最高的候选对象问题，构造不同的分段权重函数来分别度量候选目标与正负模板的判别特征系数。通过池化来降低跟踪结果的不确定性干扰，选择正负模板加权系数差值最大的候选表示作为跟踪结果。实验表明，在光照变化、遮挡、快速运动、运动模糊情况下，所提出的算法可以确保跟踪结果的准确性和鲁棒性。     

典型相关滤波跟踪算法的比较与分析

为综合评价现有的相关滤波类算法,对典型的相关滤波跟踪器进行全面的比较与分析,从而为进一步完善相关滤波器的设计提供指引。从相关滤波跟踪理论的一般框架切入,重点对当前四种具有代表性的相关滤波跟踪器即KCF,DSST,HCF和ECO展开研究,分别从理论分析以及在大规模公开数据集OTB100上的实验表现详细地比较各算法的优劣。比较与分析结果表明,使用卷积特征的算法在跟踪准确性和鲁棒性上相比单纯使用人工特征的算法具有显著优势,然而跟踪速度也会急剧下降,具有尺度估计模块的跟踪器能够得到更优的跟踪成功图表现。最后对深度学习结合相关滤波方法存在的实时性不足、长时跟踪等问题进行分析,并对未来的发展趋势进行了展望。