【摘 要】
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随着无线通信技术的快速发展,未来的6G无线通信网络将会是一种感知、通信、计算协同融合的网络,而通信感知一体化作为6G移动网络的关键技术之一,获得了业界的广泛关注。本文从感知成像的速度、精度、计算代价等角度出发,对通信感知一体化无线系统中的环境感知方法进行了研究。本论文主要内容如下:第一,本文提出了一种基于Reed-Muller(RM)序列调制、智能反射面辅助的计算成像环境感知方案。利用智能反射面的
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随着无线通信技术的快速发展,未来的6G无线通信网络将会是一种感知、通信、计算协同融合的网络,而通信感知一体化作为6G移动网络的关键技术之一,获得了业界的广泛关注。本文从感知成像的速度、精度、计算代价等角度出发,对通信感知一体化无线系统中的环境感知方法进行了研究。本论文主要内容如下:第一,本文提出了一种基于Reed-Muller(RM)序列调制、智能反射面辅助的计算成像环境感知方案。利用智能反射面的空间自由度和相位自由度,使用序列空间庞大且具有良好正交性的RM序列对其进行调制来实现环境感知。仿真表明,相比于ZadoffChu(ZC)序列、哈达玛序列、随机序列等调制方法,基于RM序列的方案收敛速度更快,并且在高信噪比下具有更好的成像性能。第二,本文提出了一种基于邻域搜索的感知信号频率选择矩阵优化算法,利用多天线多载波所带来的空间和频率自由度,在频域进行计算成像实现环境感知。在使用计算成像进行环境感知时,仅仅是单纯的增加测量数据来提高成像精度的话,随着测量数据的增加,其带来的边际收益会越来越小,因此如何设计具有一定结构的信号来高效地提高成像的精度是一个重要问题。对此,我们通过优化感知矩阵的列相关性来对频率选择矩阵进行优化,进而达到提高成像性能的目的。仿真结果表明频率选择矩阵优化后的成像性能明显优于随机初始化的信号频率选择优化方案。第三,本文提出了一种分级环境感知算法,以利用环境的块稀疏性,极大降低感知成像的计算代价。由于环境空间中的散射体满足块稀疏特性,使得我们可以先简略估计环境中哪些块具有散射体的概率更高,再对选择的块内的散射体进行精确估计,通过这样的分级感知来降低实际计算代价。我们将其与频率选择优化算法进行结合,进一步提出了一种联合频率选择设计与分级感知算法。仿真结果表明该算法能够精确感知环境信息的同时降低了计算代价。
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