摘要：目前,室内场景下诸如定位及追踪、人体活动检测等许多应用对感知的需求越来越大,为支撑高精度感知,高效快速的波达方向(Direction of Arrival, DoA)估计是关键能力之一。然而在具有多径和障碍的室内环境下,传统DoA估计方法存在局限。鉴于机器学习在解决复杂信号处理问题方面呈现的效能优势,对基于深度学习(Deep Learning, DL)的室内目标DoA估计方法展开研究。设计了专门的卷积神经网络应对未知多径信号带来的不利影响,同时训练了模型从多径分量中分辨提取视距径信号DoA特征的能力。基于此,利用公开的DeepMIMO数据集生成了室内目标DoA估计专用构造数据集来训练模型,提出了基于小样本学习(Few-Shot Learning, FSL)的在线快速学习机制,对提高模型泛化性和鲁棒性展开设计。对室内环境下的DoA估计进行了多种方法仿真对比,验证了所提方法的有效性。

摘要：ISAC允许通信和雷达共享频谱资源,被视为解决未来无线网络频谱拥塞的一项有前途的技术。当信道退化严重时,仅依靠基站侧天线获得的性能增益十分有限,RIS因其能够创建有利的传播环境已成为一项革命性技术,借助RIS可为ISAC系统创建额外的链路以提高系统性能。基于此,提出RIS辅助ISAC,通过联合设计基站的有源波束成形和RIS的反射相移,以最大化加权和速率与探测功率,并提出了基于加权均方最小误差和分数规划的交替算法来解决这一问题。仿真结果证明在ISAC中部署RIS并合理优化其相移可以有效提升通信和感知的性能。

摘要：为了减小多天线蜂窝通信系统中存在的小区间干扰,提出了基于加权信号泄漏比的多小区协作波束成型算法。该算法利用有用信号的均值对不同用户接收到的泄漏信号功率进行加权,之后各个小区独立设计并使用能够最大化加权信号泄漏比的波束。利用上下行信道的对偶性,得到了最优波束的闭式解。仿真结果表明:在不同的系统调度策略下,提出的基于加权信号泄漏比的多小区协作波束成型算法都可以在不影响用户公平性的基础上提高系统平均吞吐率,同时保持较低的实现复杂度。

摘要：作为认知无线电中的关键技术,协作频谱检测首先要解决的问题是协作用户的选择。该文以能量协作检测的AND模型为例,通过对检测函数的性能分析,研究了在认知用户不同接收信噪比条件下的最优协作用户数,并设计了基于信噪比的最优协作用户数搜索算法和快速搜索算法。理论分析和仿真结果表明:在AND协作模型下存在一个最优的协作用户数目,并且在低接收信噪比时,这种部分用户的协作性能优于全局协作,而在高信噪比时两者性能接近。

摘要：面向车联网多用户通感一体系统,提出了一种感知辅助通信的大规模多输入多输出正交时频空鲁棒传输方案。由于实际雷达感知精度有限,基于感知参数重构的信道状态信息(CSI,channel state information)存在误差,系统的传输性能也会随之下降。对此,所提方案首先在发射端基于感知参数在时延多普勒域重构CSI,并考虑CSI误差设计鲁棒波束成形方案。其次,在接收端利用感知参数觉知用户间干扰及信道估计误差,并将所觉知的干扰误差以解析式的方式融入接收机中完成鲁棒设计。仿真结果表明,所提方案可以在CSI非理想情况下有效降低系统误码率,增加用户的数据接收速率,提升系统的整体性能。

摘要：未来的6G网络有望成为集感知、通信和计算为一体的通感算一体化网络,以满足各种新型业务的极致化需求。用户体验质量将成为网络运维管理的关注重点。因此,提出并设计了一种新的QoE估计方法。首先,应用机器学习算法构建KPI与QoE关联性分析模型。其次,根据关联性分析结果搭建深度神经网络利用KPI实现QoE估计。最后,仿真结果表明所提方法在估计用户体验质量方面具有很高的准确性。

摘要：宽带无线城域网是当今无线通信领域中的一个热点,而其中的资源调度策略直接关系到系统性能的优劣。本文针对IEEE802.16标准下的宽带无线接入系统设计了一套能够保证用户QoS的资源调度和分配方案,该方案由接纳控制方案、请求机会分配方案及带宽分配方案三部分组成,它的双层调度机制能够针对不同QoS等级的业务提供不同的调度方案,满足用户的QoS要求。

摘要：软件无线电是一种用高速数字信号处理器上的软件设计取代专用硬件电路模块的无线通信系统,具有灵活多模可重配置易升级等优点。首先阐述了软件无线电的概念、特点和体系结构,并依托未来数字化战场的变革,探讨了软件无线电技术在军事领域的广阔应用前景。最后基于清华大学软件无线电统一平台进行了波形开发,实现了可重构卫星通信平台上的一种通信体制。

摘要：实现了一种用于上位机和FPGA处理板之间通信的可重配置接口,详细介绍了该接口的包格式设计和FPGA逻辑设计。仿真结果表明,该可重配置接口能根据信令,实现准实时在线参数配置,满足多种主流通信体制的不同速率要求。

摘要：针对IEEE 802.11ac"利用前导序列符号+梳状导频"的帧结构,推导出基于最大似然估计的校正方案性能评估公式。基于该公式分析了导频位置选择、信道衰落及子载波间相关性对校正性能的影响。提出了一种信令交换方式,可以实现收发端优化导频位置同步,并根据信道响应的幅度信息,设计了一种低复杂度的导频位置优化的方案,能够在保证性能不损失的情况下,节省导频开销。仿真与实测的结果显示,对于理想瑞利信道数据,校正性能在信道幅度信息未知和已知的情况下分别提升1.85 d B和7.15 d B;对于实测信道数据,则分别提升1.67 d B和2.68 d B。