通信工程-信道与通信

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本文提出了一种最大信道熵原理,将热态的概念从量子态扩展到量子信道,旨在探索量子系统中的热力学行为与信息理论特性。研究背景基于热态在物理学、信息理论、量子计算和机器学习中的广泛应用,作者通过类比Jaynes的最大熵原理,定义了热信道为在给定线性约束下最大化信道熵的量子信道。研究方法包括使用凸优化技术优化信道熵度量,结合典型性技术处理非对易算符,提出自定义信道后选择技术,并运用Schur-Weyl对偶性进行理论推导。关键发现表明,热信道呈现出类似于热态的指数形式,并且可以通过微正则信道的推导获得,微正则信道被定义为对任意独立同分布输入态满足尖锐统计的线性约束。此外,作者提出了基于最大信道熵方法的量子信道学习算法,通过迭代更新未知信道的估计值来逼近真实信道,数值实验表明该算法在多次迭代后趋于收敛。研究还探讨了热信道的多个实例,包括保持平均能量的热化信道、Pauli协变信道和经典信道,并证明了热信道在热力学资源理论中的被动性。结论指出,热信道的概念在物理学和量子信息领域具有潜在的广泛应用前景,为量子信道的热力学特性和学习算法提供了新的理论框架。

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本文提出了一种基于向量量化(VQ)的数字语义通信系统,名为VQ-DeepISC,旨在实现信道自适应的图像传输。研究背景聚焦于语义通信(SC)领域,通过深度学习技术与深度联合信源信道编码(DJSCC)的结合,语义通信在理解与传输之间实现了近乎最优的压缩和对动态信道变化的鲁棒性。然而,将语义特征数字化以实现与数字通信系统的互操作性仍面临挑战,特别是在保持语义特征连续性和上下文的同时抵抗信道劣化。VQ-DeepISC系统通过设计基于Swin Transformer的主干网络进行分层语义特征提取,随后利用VQ模块将特征投影到离散潜在空间,从而实现基于索引的高效传输,而非原始特征传输。为优化传输过程,开发了基于注意力机制的信道自适应模块,动态调整索引传输以适应信道条件。此外,为解决训练过程中的码本崩溃问题,通过最小化码字使用频率与均匀先验之间的Kullback-Leibler散度(KLD)施加分布正则化,并采用指数移动平均(EMA)稳定训练,确保码本更新的特征覆盖均衡。系统最终通过正交相移键控(QPSK)调制和正交频分复用(OFDM)实现数字通信,符合IEEE 802.11a标准。实验结果表明,VQ-DeepISC在重建保真度上优于基准方法,尤其在中等至低信噪比(SNR)条件下表现出色,避免了传统方法的“悬崖效应”,并在感知质量和量化指标(如PSNR和MS-SSIM)上均达到最先进水平。结论指出,VQ-DeepISC为无线信道上的自适应图像传输提供了创新解决方案,具有显著的应用潜力。

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本文介绍了FlashCommunication V2,一种新型通信范式,旨在解决大型语言模型(LLMs)分布式训练和部署中的通信瓶颈问题,特别是在跨GPU传输中实现任意位宽的高效通信。研究背景聚焦于当前AI领域中大型模型(如DeepSeek-V3、MiniMax-01等)对高效通信的需求日益增加,而通信瓶颈已成为限制性能的关键因素。FlashCommunication V2提出了两种核心创新技术:位分割(Bit Splitting)和尖峰保留(Spike Reserving)。位分割通过将不规则位宽分解为基本单元,确保与硬件能力的兼容性,从而支持任意位宽传输;尖峰保留则通过以浮点数形式保留数值异常值(即最小值和最大值),缩小动态数值范围,将量化极限推至2位,同时保持可接受的精度损失。实验结果表明,该方法显著提升了通信系统的灵活性和资源利用率,通过软硬件协同设计,在基于NVLink和PCIe的架构上均实现了稳健性能和较低开销,AllReduce通信速度最高提升3.2倍,All2All通信速度提升2倍。此外,论文还探讨了低带宽场景下的分层通信优化,通过流水线并行进一步提升效率。研究在多个现代GPU(如L40、A100、H800)上对密集模型和混合专家(MoE)模型进行了全面评估,验证了其在大规模分布式系统中的可行性。结论指出,FlashCommunication V2为大型语言模型的部署提供了实用解决方案,但仍需在更大规模GPU集群上进一步验证,并建议硬件设计中增加对通信模块的计算支持。

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本文针对5G新无线(NR)、5G-Advanced以及未来的6G蜂窝系统的评估难题,提出了一种基于光线追踪的仿真方法,旨在解决传播特性、波束管理、调度和高层交互紧密耦合带来的性能评估挑战。传统的系统级仿真多依赖于3GPP统计信道模型,虽然适用于统计平均行为的分析,但无法重现特定场地的现象,如拐角绕射、街道峡谷阻挡或视线条件下的确定性角度关系。为此,作者扩展了ns-3仿真器中的5G-LENA模块,引入了一种基于轨迹的信道模型,该模型能够处理来自外部光线追踪器(如Sionna Ray Tracer)或测量活动获得的多径分量(MPCs)。该模块构建频域信道矩阵,并将其输入现有的物理层(PHY)和介质访问控制(MAC)堆栈,无需进一步修改,从而实现与3GPP标准兼容的几何信道建模,同时提供特定场地的几何保真度。研究展示了该模块在精确波束转向验证和端到端指标分析中的能力,特别是在视线(LoS)和非视线(NLoS)场景下,轨迹驱动引擎揭示了统计模型无法体现的性能变化。作者通过两个现实的三维户外场景(巴黎星形广场和波士顿街道峡谷)验证了模块性能,证明其在重现确定性角度动态和捕捉端到端指标(如SINR、MCS选择和用户吞吐量)方面的优势。该模块为数字孪生(Digital Twin, DT)应用提供了关键构建块,支持真实场地特定的信道建模,解锁了波束管理、阻挡缓解和环境感知传感等研究领域。结论指出,该方法在复杂环境下的先进波束成形、定位和传感研究中具有重要价值,并为AI/ML驱动的无线网络数据收集和网络优化提供了支持。

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本文探讨了生物纳米物联网(IoBNT)作为一种革命性的医疗范式在流行病防控中的潜力,重点研究了分子通信(MC)在构建IoBNT以应对流行病预防挑战中的应用。研究主要围绕病毒传播建模、病毒及感染个体的检测以及病毒变异识别展开。首先,文章讨论了宏观和微观场景下的MC信道,以分别匹配两个尺度上的病毒传播特性。同时,针对这两个尺度的检测方法进行了研究,并设计了用于定位病毒或感染个体的机制。此外,提出了一种识别潜在病毒变异的策略,并以ORF3a蛋白作为基准通过仿真验证了该策略的有效性。最后,文章讨论了当前研究的开放性问题和未来方向。总体而言,本文旨在通过分子通信分析病毒传播,并利用MC中的信号处理技术对抗病毒扩散。这一研究为IoBNT在流行病防控中的应用提供了理论基础和实践指导,具有重要的学术价值和潜在的应用前景。

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本文提出了一种名为CONVERGE的多代理视觉-无线电架构,旨在将电信和计算机视觉技术相结合,以提升高频无线通信的性能。研究背景源于高频无线链路主要在视线范围内运行的特性,视觉数据可以通过检测障碍物来预测信道动态,并通过波束成形或切换技术克服这些障碍。论文详细阐述了该架构的设计理念,即利用视觉信息辅助无线通信系统进行动态调整和优化。主要方法包括构建一个多代理系统,其中视觉模块与无线电模块协同工作,通过实时分析环境中的视觉数据(如障碍物位置和移动轨迹)来预测信道变化,并指导无线电系统采取相应的应对措施,如调整波束方向或切换基站。关键发现表明,CONVERGE架构能够在复杂环境中显著提高通信链路的稳定性和吞吐量,尤其是在高频段(如毫米波)通信中,视觉辅助能够有效减少信号中断的风险。此外,该架构还展示了在动态场景(如城市交通环境)中的适应性,证明了其在未来6G网络中的潜在应用价值。结论指出,视觉与无线电的深度融合为下一代通信技术提供了新的可能性,但同时也面临计算复杂度和实时性方面的挑战,未来研究需进一步优化算法和硬件实现,以满足实际部署需求。

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集成感知与通信(ISAC)是第六代(6G)无线网络的关键组成部分,利用高频段和大规模多输入多输出(M-MIMO)技术实现高容量通信和高精度感知。然而,这些技术进步带来了显著的近场效应,同时M-MIMO的实施伴随着高硬件成本和能耗的增加。在这一背景下,混合架构设计成为一种硬件和能量高效的解决方案。本研究针对近场ISAC的能量高效混合波束聚焦设计进行了探讨,分别考虑了点目标和扩展目标两种场景。首先,研究推导了点目标的联合角度-距离估计的闭式克拉美-罗下界(CRB)以及扩展目标的目标响应矩阵的贝叶斯CRB(BCRB)。基于这些结果,通过优化发射波束聚焦来最小化CRB/BCRB,同时确保系统的能量效率(EE)和通信用户的服务质量(QoS)。为解决由此产生的非凸优化问题,研究首先采用基于惩罚的连续凸逼近技术结合全数字波束成形器获得次优解,随后提出了一种高效的交替优化算法来设计模拟-数字波束成形器。仿真结果表明,在近场区域内联合距离-角度估计是可行的。然而,与全数字架构相比,采用的混合架构不可避免地降低了距离估计的精度。此外,系统能量效率的提升会损害目标估计的精度,揭示了两者之间存在非平凡的权衡关系。本研究为近场ISAC系统的设计提供了理论支持和实践指导,对未来6G网络的发展具有重要意义。

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大规模人工智能模型(LAMs)通过其强大的泛化能力、多任务处理能力和多模态特性,正在深刻改变无线物理层技术。本文综述了LAM在物理层通信领域的最新进展,重点解决传统基于AI的方法所面临的局限性。研究将LAM的应用分为两种策略:一是利用预训练的LAM,二是开发专门为物理层任务设计的原生LAM。文章详细探讨了这两种策略的动机和关键框架,并通过多个应用案例进行了深入分析。研究表明,这两种策略在不同的无线场景中均显著提升了性能和适应性。例如,预训练LAM能够快速适应多种通信环境,而原生LAM则在特定任务中展现出更高的效率和精度。此外,LAM的应用还推动了物理层在复杂环境下的鲁棒性和灵活性,为下一代通信系统提供了重要支持。文章还提出了未来的研究方向,包括设计高效架构、提升模型可解释性、建立标准化数据集,以及促进大模型与小模型之间的协作。这些方向旨在进一步推动基于LAM的物理层解决方案的发展,为构建更智能、更高效的无线通信系统奠定基础。本文的研究不仅揭示了LAM在无线通信中的潜力,也为相关领域的技术创新提供了重要参考。

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本文研究了Zak-正交时间频率空间(Zak-OTFS)调制技术,相较于标准化的循环前缀正交频分复用(CP-OFDM),Zak-OTFS 在下一代通信系统所设想的高延迟/多普勒扩展场景中表现出显著的性能优势。Zak-OTFS 的载波在延迟-多普勒(DD)域内为准周期脉冲,其特征由两个参数定义:沿延迟轴的脉冲周期(延迟周期,与多普勒周期相关)以及脉冲整形滤波器。研究的一个重要实践挑战是如何在现有的基于 CP-OFDM 的调制解调器中支持 Zak-OTFS 调制。本文提出了一种方法,通过将脉冲整形限制为 sinc 滤波(滤波器带宽等于通信带宽 B),并随后进行时长为 (T + T_cp) 的矩形窗时间窗处理(其中 T 为符号持续时间,T_cp 为循环前缀持续时间),可以将 Zak-OTFS 调制实现为标准 CP-OFDM 上的低复杂度预编码器。同时,Zak-OTFS 解调器通过匹配滤波(限制为 sinc 滤波,带宽 B)并在时长 T 内进行矩形时间窗处理,可作为 CP-OFDM 解调器输出的低复杂度后处理实现。所提出的 'Zak-OTFS 覆盖 CP-OFDM' 架构使我们能够在现有网络基础设施中充分利用 Zak-OTFS 的优势。此外,本文还证明了所提出的 Zak-OTFS 覆盖 CP-OFDM 是一类调制方式的集合,其中 CP-OFDM 是当延迟周期取其最小可能值(即带宽的倒数)时的特例,即具有最小延迟周期的 Zak-OTFS 覆盖 CP-OFDM。这一研究为下一代通信系统的高效实现提供了重要的技术支持。

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本文研究了毫米波宽带点对点MIMO系统,重点关注移动用户设备(UE)场景下基站和UE均采用全数字收发器的设计。构建数字UE合并方案时面临的主要挑战是需要处理大量的基带样本。为降低计算和硬件复杂度,本文提出了一种新颖的两阶段数字合并方案。第一阶段在基带处理前将接收信号从N_r个减少到N_c个流,利用信道几何特性进行维度压缩,并以波束相干时间(长于小尺度衰落的信道相干时间)进行更新;第二阶段合并则针对每次衰落实现进行更新。本文开发了一种基于最大似然估计的上下行试点信道估计框架,适用于该硬件设置,并提出了数字预编码和合并设计方案,同时推导了考虑不完美信道知识的频谱效率表达式。数值结果表明,所提出的方法优于混合波束成形,显示出在未来系统中使用两阶段全数字收发器的吸引力。该研究为毫米波MIMO系统在移动场景下的高效实现提供了重要参考,特别是在降低硬件复杂度和提升系统性能方面具有实际意义。通过结合信道相干性特性和两阶段处理,本文的方法在频谱效率和计算效率之间取得了良好平衡,为下一代无线通信系统的设计提供了创新思路。

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本文研究了将超对角可重构智能表面(BD-RIS)集成到无蜂窝大规模多输入多输出(CF-mMIMO)系统中,以增强同时无线信息与能量传输(SWIPT)的性能。研究旨在不牺牲时间-频率资源的情况下,同时支持两组用户——能量接收者(ERs)和信息接收者(IRs)。为此,一部分接入点(APs)在BD-RIS的辅助下专门服务于ERs,而其余APs则专注于支持IRs。为了管理ERs和IRs之间的非相干干扰,在APs处实施了保护性部分零强制预编码技术。随后,推导了IRs的频谱效率和ERs平均总采集能量(HE)的闭合表达式,并基于长期统计信道状态信息,构建了一个综合优化问题。该问题联合优化了AP选择、AP功率控制以及BD-RIS的散射矩阵设计。由于该问题具有较高的复杂性,本文将其转化为更易处理的形式,并提出了高效的求解算法,包括基于启发式搜索的散射矩阵设计、连续凸逼近以及深度强化学习方法,用于联合AP模式选择和功率控制设计。数值结果表明,采用分组或全连接架构的BD-RIS相较于传统的对角RIS在能量采集方面取得了显著的增益,尤其是在使用基于启发式的散射矩阵设计时,平均总HE可提升高达7倍。本研究为无线通信系统中SWIPT技术的优化提供了新的思路和方法,具有重要的理论和应用价值。

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本文在带有优先级的进程代数标准理论基础上,提出了一种新的调度机制,称为“构造性约简”,旨在捕捉同步编程的核心本质。该评估策略的独特之处在于通过构造实现多播并发通信与共享内存的确定性。在扩展了时钟和优先级的CCS(通信系统演算)技术框架中,作者针对一类“一致性”进程证明了构造性约简的合流性质。研究表明,在某些限制条件(称为“可枢轴性”)下,一致性可以通过前缀、求和、并行组合、限制和隐藏等操作符得以保持。由于该方法允许内存和共享的支持,相较于Milner经典CCS合流理论(不含优先级),本文覆盖了更广泛的进程类别。研究背景聚焦于解决同步编程中并发通信的确定性问题,主要方法是通过引入构造性约简和优先级机制,结合时钟扩展CCS框架进行形式化分析。关键发现包括构造性约简的合流性质以及一致性在特定操作下的保持性,这为同步编程提供了理论保障。结论指出,该研究不仅扩展了传统CCS理论的适用范围,还为处理复杂并发系统中的确定性问题提供了新的视角和工具,具有重要的理论价值和潜在的应用前景。

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本文研究了远程稳定动态系统的问题。系统中,传感器(编码器)与系统共置,并通过带有反馈的噪声通信信道与控制器(解码器)通信,控制器的目标是稳定系统。为实现这一目标,控制器必须以有限均方误差(MSE)估计系统状态。系统状态为向量值,遵循高斯-马尔可夫规律,并伴有加性控制。通信信道为多输入多输出(MIMO)加性白高斯噪声(AWGN)信道,且具有反馈机制。对于此类信源、线性编码器和MIMO AWGN信道,最小MSE解码器为卡尔曼滤波器。卡尔曼滤波器的参数和线性编码器可在信道输入功率约束下联合优化,形成的编码器-解码器对被称为编码卡尔曼滤波器。本文建立了编码卡尔曼滤波器在实时状态估计中实现有限MSE的充分和必要条件。为证明充分性,提出了一种编码方案,其中状态的每个不稳定模式通过单个子信道的信道输出进行估计。同时,证明了当信源或信道为标量时的必要条件一致性,并给出了一个矩阵代数条件,表明该条件在一般情况下也是必要的。最后,本文提供了一个新的反例,证明线性编码在MIMO信道上的编码通常不是最优的。研究结果为远程控制系统的设计提供了理论基础,对噪声环境下的状态估计和系统稳定具有重要意义。

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本文研究了基于拉取的状态更新系统中目标导向语义通信的查询调度问题。作者考虑了一个由多个感知代理(SAs)和多个执行代理(AAs)组成的系统,其中SAs观察具有多种属性的信息源并向AAs提供更新,AAs根据接收到的信息执行操作以实现其异构目标。一个中心枢纽作为中介,查询SAs以获取观察属性的更新,并维护一个知识库,随后将知识广播给AAs以支持其有效行动。为了量化更新的语义价值,作者引入了有效性等级(GoE)指标。此外,文章将累积前景理论(CPT)整合到长期有效性分析中,以考虑系统中的风险意识和损失规避。基于此框架,作者计算了效果感知调度策略,旨在最大化基于CPT的总GoE的期望折扣和,同时遵守给定的查询成本约束。为此,作者提出了基于动态规划的模型解决方案以及采用最先进的深度强化学习(DRL)算法的无模型解决方案。研究结果表明,与基准调度方法相比,效果感知调度显著提升了通信更新的有效性,特别是在成本约束严格的场景中,优化的查询调度对系统性能和整体有效性至关重要。作者通过实验验证了所提出方法在不同场景下的优越性,特别是在资源受限的情况下,效果感知调度能够更好地平衡成本与性能,为目标导向的语义通信提供了重要的理论和实践指导。

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随着毫米波(mmWave)MIMO系统采用更大规模的天线阵列,近场传播特性在靠近发射机的用户中变得尤为显著。传统的远场波束训练方法已不再适用,而近场波束训练由于需要同时解析角度和距离域,导致码本规模庞大,训练开销高昂。为了降低带内训练开销,先前研究提出利用Sub-6GHz(sub-6G)与毫米波信道之间的空间-时间一致性,通过sub-6G信道估计预测近场码本中的最佳毫米波波束。然而,sub-6G与毫米波信道之间的差异带来的不确定性是一个挑战。为此,本文提出了一种新颖的基于Sub-6G信道辅助的近场波束选择框架(SCAN-BEST),该框架可围绕任何波束预测器构建,生成具有形式化次优性保证的候选波束子集。SCAN-BEST基于一致性风险控制(CRC)方法,并通过有限的离线校准数据进行校准。其性能保证即使在校准与部署之间存在统计偏移的情况下依然有效。数值仿真结果验证了SCAN-BEST的理论特性和高效性,表明该方法在降低训练开销的同时,能够提供可靠的波束选择性能。这一研究为毫米波近场通信系统的高效波束管理提供了重要参考,可能对未来无线通信系统的设计和优化产生积极影响。

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随着从5G向6G的演进,超可靠低时延通信(URLLC)面临越来越严格的性能要求。较低的时延限制要求更短的信道编码长度,这可能严重降低解码性能。大规模多输入多输出(MIMO)系统因其丰富的空间自由度(DoF)被认为是解决这一挑战的关键技术。尽管极化码在理论上能够在无限码长下达到信道容量,但其实际应用受到显著解码时延的限制。本文建立了一个统一的理论框架,并提出了一种新颖的时空二维(2-D)极化编码方案,适用于采用最小均方误差(MMSE)接收机的大规模MIMO系统。该方案通过在空间和时间维度上联合应用极化变换,充分利用了大规模空间自由度。基于MMSE检测的近确定性信干噪比(SINR)特性,空间域被建模为一系列并行的Gaussian子信道。在此框架下,本文采用高斯近似方法对二维极化行为进行了理论分析,并证明了该方案在有限块长约束和大规模空间自由度下的容量达成特性。仿真结果进一步表明,与传统时域极化码相比,提出的二维方案能够在保证可靠性的同时显著降低时延,或者在相同时延约束下提升可靠性,为未来6G URLLC场景中的大规模MIMO系统提供了一种容量达成且时延高效的信道编码解决方案。

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本文研究了在多用户多输入单输出(MU-MIMO)通信系统中,基于构造性干扰(CI)的相移键控和正交幅度调制符号的波形设计,特别关注松弛块级功率约束下的优化问题。传统的线性CI预编码方法,如符号级预编码(SLP)和块级预编码(BLP),由于严格的符号级功率预算或块内自由度不足,性能受到限制。为解决这些挑战,本文提出了一种非线性波形优化框架,通过引入额外的优化变量,最大化传输块内的最小CI指标。基于函数和Karush Kuhn Tucker条件,本文推导出了闭合形式的最优波形解,并明确表达了与对偶变量相关的解。此外,原始问题被等价地重构为可解的二次规划(QP)问题。为高效求解QP问题,本文开发了一种改进的交替方向乘子法(ADMM)算法,通过集成线性时间投影技术显著提升了计算效率。仿真结果表明,所提出的算法在高阶调制和长块长度条件下,明显优于传统的CI-SLP和CI-BLP方法。本研究为MU-MIMO系统中的波形设计提供了新的理论支持和实用工具,尤其在复杂调制环境下的性能提升具有重要意义。结论表明,松弛块级功率约束下的优化设计能够有效提高系统性能,为未来通信系统的波形设计提供了重要参考。

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本文提出了一种新型波形——基于啁啾调制的离散傅里叶变换扩展正交频分复用(DFT-s-OFDM-CM),旨在应用于下一代无线通信系统。该波形不仅通过Q进制星座符号传递信息,还利用啁啾信号的起始频率承载信息,从而在保持啁啾DFT-s-OFDM原有优势(如低峰均功率比(PAPR)和充分利用频率分集)的基础上,进一步提升了系统性能。研究背景聚焦于无线通信中对高频谱效率和低误比特率(BER)的需求,特别是在复杂信道环境下的应用场景。作者通过设计信息比特的双流分割机制,使得DFT-s-OFDM-CM能够在保持相同频谱效率的情况下,使用较低阶的星座调制,从而增强了对噪声的鲁棒性。仿真结果表明,与传统的啁啾DFT-s-OFDM相比,DFT-s-OFDM-CM在保持相似误比特率的同时,显著提高了频谱效率。此外,在相同频谱效率条件下,DFT-s-OFDM-CM的误比特率低于传统方法,展现出更好的抗噪性能。结论指出,DFT-s-OFDM-CM为下一代无线通信系统提供了一种高效且可靠的波形解决方案,具有重要的应用潜力,尤其是在5G及未来通信技术中可能发挥关键作用。

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本文研究了超大孔径阵列(ELAA)系统中的信道估计问题,近场传播和空间非平稳性带来的复杂性使得传统估计技术效果不佳。作者提出了一种基于物理的混合信道模型,通过引入非二进制可见区域(VR)掩码来模拟天线阵列上由衍射引起的功率变化。为了应对这些信道条件下的估计挑战,提出了一种新颖的算法:可见区域-HMM辅助极域同时正交匹配追踪(VR-HMM-P-SOMP)。该方法通过隐马尔可夫模型(HMM)集成VR估计,采用新的发射公式和Viterbi解码,扩展了贪婪稀疏恢复框架,使算法能够自适应地掩盖转向向量并在当天线级别上考虑空间非平稳性。仿真结果表明,与现有技术相比,所提出的方法在低信噪比和稀疏场景下显著提高了估计精度,同时保持了较低的计算复杂度。该算法在多种设计参数和信道条件下表现出鲁棒性,为ELAA系统提供了一种实用的解决方案。研究结果不仅揭示了近场信道估计中的关键挑战,还为未来在复杂通信环境下的信道建模和估计提供了新的思路和方法,具有重要的理论和应用价值。

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本文研究了数字任务导向语义通信(ToSC),旨在仅传输与任务相关的信息,从而显著降低通信开销。传统的ToSC方法通常依赖于学习到的码本对语义特征进行编码并映射到星座符号上。然而,这些码本往往激活稀疏,导致频谱效率低下和信道容量利用不足,凸显了一个关键挑战:如何设计既支持任务特定推理又接近信道容量理论极限的码本。为解决这一问题,本文提出了一种考虑频谱效率的码本设计框架,明确将码本激活概率纳入优化过程。除了最大化任务性能外,本文引入了Wasserstein(WS)距离作为正则化指标,以最小化学习到的激活分布与最优信道输入分布之间的差距。此外,本文从生成视角重新诠释了WS理论,使其与ToSC的语义特性相一致。结合上述两方面,本文提出了一种基于WS的自适应混合分布方案(WS-DC),该方案学习紧凑的、任务驱动且信道感知的潜在表示。实验结果表明,WS-DC不仅在推理精度上优于现有方法,还显著提高了码本效率,为接近容量极限的语义通信系统提供了有前景的方向。本研究通过优化码本设计和激活分布,为语义通信的频谱效率提升和信道容量利用提供了新的理论和实践指导。

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本文针对6G系统中的高移动性场景,提出了一种基于延迟-多普勒域信号处理辅助的正交频分复用(DD-a-OFDM)方案,以提升传统OFDM波形在严重多普勒扩展下的性能。研究背景指出,传统OFDM在高移动性环境下会因子载波正交性丧失而性能下降,而延迟-多普勒域多载波(DDMC)调制系统(如正交时间频率空间OTFS)虽能利用时频域信道分集,但面临接收机复杂度和资源分配灵活性不足的挑战。因此,本文在保留经典OFDM收发机结构的基础上,结合DD域信道估计和时频域均衡,设计了DD-a-OFDM系统结构。具体方法包括:首先,利用离散时频导频进行DD域信道估计,并证明时频域载波间干扰(ICI)可转化为DD域高斯干扰;其次,推导出DD域信道估计的克拉美-罗下界(CRLB);再次,开发了基于最大似然(ML)和峰值检测的信道估计器,以及相应的时频域均衡器。关键发现表明,DD-a-OFDM相比传统OFDM显著降低了误比特率(BER),并且在信道估计精度上优于OTFS,同时导频开销更低。结论指出,DD-a-OFDM在高移动性场景下展现出优越性能,是6G及未来通信系统中的潜在波形解决方案,为OFDM技术的进一步发展提供了重要参考。

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本文研究了任务导向语义通信(ToSC)中离散表示的应用,提出了一种信道感知的离散语义编码框架,旨在解决低功耗边缘网络中的通信性能问题。研究背景指出,离散表示因其紧凑、可解释和高效的特点,成为边缘智能场景中的有力工具,但现有ToSC框架往往将语义感知的离散映射与信道特性和任务需求割裂开,导致通信性能不佳、任务效用下降以及在可变无线条件下的泛化能力受限。此外,传统码本设计常忽略信道感知,限制了资源受限情况下语义符号选择的有效性。为解决这些问题,本文提出了一种基于Wasserstein正则化目标的信道感知编码方法,通过将离散码激活与最优输入分布对齐,提升语义保真度、鲁棒性和任务精度。实验结果表明,该方法在不同信噪比(SNR)条件下的推理任务中显著提高了准确性和通信效率。研究结论强调了离散语义与信道优化相结合的重要性,为未来数字基础设施中语义通信的广泛应用奠定了基础。本文不仅在理论上提供了新的视角,也为实际部署低功耗边缘网络中的语义通信系统提供了可行方案。

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本文提出了一种基于流体天线中继(FAR)的能量高效无线通信系统,旨在解决由于遮挡导致的非视距(NLoS)链路问题,并考虑了物理特性。随着第六代(6G)通信需求的推动,流体天线系统(FAS)因其动态调整天线位置的灵活性而成为关键技术。现有FAS研究主要集中于视距(LoS)通信场景,忽略了仅存在NLoS链路的情况。为解决NLoS通信带来的挑战,本文设计了一种结合放大转发(AF)协议的FAR辅助通信系统。为缓解AF协议带来的高能耗问题,同时保证通信质量,作者提出了一个能量效率(EE)最大化问题。通过优化FAR两侧流体天线(FA)的位置,实现了通过遮挡物传输信号的可控相位偏移,从而应对NLoS链路。此外,作者建立了一个综合考虑遮挡物穿透矩阵、大尺度衰落和小尺度衰落的信道模型。为最大化系统EE,研究联合优化了FAR位置、FA位置、功率控制和波束成形设计,并在给定约束条件下提出了一种迭代算法来解决该优化问题。仿真结果表明,所提出的算法在能量效率方面优于传统方案,与传统可重构智能表面(RIS)方案和传统AF中继方案相比,EE分别提高了23.39%和39.94%。研究表明,FAR辅助系统在NLoS场景下具有显著的能量效率优势,为未来6G通信技术的发展提供了重要参考。

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本文提出了一种基于可见光通信(VLC)的联合通信与室内定位(JCP)系统,旨在实现高精度的室内环境应用。该系统支持二维和三维定位,利用接收信号强度(RSS)结合导频传输,并通过径轴定理提升测量不确定性下的定位精度。通信方面,系统采用空间调制(SM)结合M进制脉冲幅度调制(PAM),通过调制符号和激活的发光二极管(LED)索引传递数据,从而在保持低复杂度的同时提高频谱效率。系统还引入了基于导频的最小二乘(LS)估计器,用于联合信道和调光系数估计,支持在多径环境中实现鲁棒的符号检测,多径环境包括视线(LOS)和漫射非视线(NLOS)成分,采用Rician衰落模型进行建模。此外,系统集成了调光控制机制,以满足照明需求,同时保持可靠的通信和定位性能。仿真结果表明,在高信噪比(SNR)条件下,系统定位精度可达亚厘米级别,低阶PAM方案下的误比特率(BER)低于10^{-6}。通过对不同用户位置的比较分析发现,LED布局几何中心附近的定位和通信性能显著提升。这些结果验证了所提出系统在实际信道条件下对于未来6G室内网络集成定位与通信的有效性,为相关领域提供了重要的技术参考。

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本文提出了一种针对多用户可见光通信(VLC)网络的自适应混合非正交多址接入(NOMA)与时分多址接入(TDMA)方案,旨在提升用户的总速率性能,同时保持较低的计算复杂度。在该方案中,用户被划分为多个组,每组在不同的时隙内通过TDMA方式服务。在每个组内,最多可同时服务两名用户,采用NOMA技术。研究中的核心挑战在于确定哪些用户应配对使用NOMA,因为NOMA采用的连续干扰消除(SIC)技术的有效性依赖于用户信道增益的差异。为解决这一问题,本文针对一对用户,确定了其信道增益比的范围,在此范围内该用户对从NOMA或TDMA中获益更多。确定该范围的下限和上限被建模为两个优化问题,并通过连续凸逼近(SCA)方法高效求解。仿真结果表明,在不同用户数量和发射LED功率下,所提出的方案优于传统的混合NOMA-TDMA方法。研究表明,该自适应方案能够根据用户信道条件动态调整接入方式,从而显著提升系统性能,尤其是在用户分布不均匀或信道条件差异较大的场景中具有明显优势。结论指出,该方法为可见光通信网络的多用户接入提供了一种高效且实用的解决方案,未来可进一步扩展到更复杂的网络环境或结合其他技术进行优化。

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本文研究了分子通信(Molecular Communication, MC)领域中,生物纳米传感器之间通过分子特性传递信息的过程。由于发射端尺寸受限,其存储容量有限,从而限制了可用于传输的分子数量,进而影响通信的可靠性。本研究的主要目标是探索传输分子数量与误比特率(Bit Error Rate, BER)性能之间的平衡关系。为此,作者首先分析了传输分子数量与BER性能之间的关联,随后引入了一个平衡函数,该函数综合考虑了传输分子数量和BER性能,并为两者分配了相应的权重。由于传输分子数量和BER在量级上的差异,研究对这两个参数进行了归一化处理以便于分析。接着,作者采用梯度下降算法(Gradient Descent Algorithm)来确定最优的传输分子数量,以在所分析的分子通信系统中实现最佳平衡。理论分析和仿真结果均表明,通过优化算法得出的结果确实能够在传输分子数量与BER性能之间建立理想的平衡。这一研究为分子通信系统的设计提供了重要的理论依据和实践指导,有助于在资源受限的情况下提升通信可靠性,同时为未来的纳米通信技术发展奠定了基础。

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本文研究了单位球图的顶点添加问题及其在自主群体通信网络中的应用。单位球图是一种几何图,其中顶点由欧几里得空间中的点表示,边连接距离小于1的所有点对。这种图常用于建模空间网络,尤其是在自主群体中的通信网络。然而,在实际应用中,顶点和边可能不可靠,代理可能会发生故障或通信链接失效。为了设计具有高可靠性的群体编队(即图的连通概率较高),作者在前期会议论文中提出了一种时间复杂度为立方级的算法,用于确定通过重新定位单个顶点对单位球图可能产生的所有变化。结合蒙特卡洛模拟,该算法提供了一种有效方法,通过移动单个顶点到最佳位置来提升图的可靠性。此外,作者考虑了群体任务中的另一个重要因素——区域覆盖,因为高可靠性的球图往往包含顶点集群。本文进一步扩展了之前的算法,同时优化可靠性和区域覆盖。改进后的算法在单位球图中确定添加或移动顶点的位置,以在其他顶点保持一定距离的约束下最大化可靠性。作者还将该方法与基于改进Fruchterman-Reingold算法的球图方法进行了比较,验证了其在实现高可靠性和均匀区域覆盖方面的有效性。研究结果为自主群体的编队设计提供了重要的理论支持和实用工具,尤其适用于需要兼顾通信稳定性和空间分布的任务场景。

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在分布式目标跟踪传感器网络中,高效的数据收集方法对于节省通信资源和确保信息准确性至关重要。本文提出了一种反馈(FB)分布式数据收集方法,该方法允许中央单元将信息反馈给移动传感器,每个传感器利用这些反馈信息取消冗余传输,从而减少通信拥塞。本研究通过均方误差(MSE)和每个传感器的功率成本等指标,系统地比较了反馈方法与传统无反馈(NF)架构的性能,评估了在不同架构规格(如通信延迟率、功率成本率、最大退避时间、采样周期、观测噪声)下的可行性和优势条件。其中,优势定义为FB相较于NF的性能增益,而FB的可行性则取决于优势区域是否非空。理论分析表明,FB的可行性更多依赖于通信功率成本,而其优势则与传感器每次传输间隔的传播延迟密切相关,并推导出了这些结果成立的具体条件。通过在多种设置下进行广泛的数值模拟,验证了所推导条件的准确性,并证明了理论结果即使在简化假设不再成立的更复杂场景中依然有效。研究结果表明,反馈机制在降低通信成本和提高状态估计精度方面具有显著潜力,为分布式传感器网络的设计和优化提供了重要参考。

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本文提出了一种针对双功能雷达-通信系统的波束成形方法,旨在解决频谱拥塞问题。该系统利用同一发射信号同时实现雷达监视和与多个下行用户的通信功能,即使在信道状态信息(CSI)不完美的情况下也能有效工作。研究聚焦于两种场景:以雷达为中心和以通信为中心。在以雷达为中心的场景中,主要目标是优化雷达性能,同时确保通信性能达到可接受水平。为此,作者最小化了实现期望波束图形的均方误差与雷达回波在感兴趣方向(DOI)上的均方互相关加权和,同时保证通信用户的中断概率低于预设阈值。在以通信为中心的场景中,主要目标是最小化通信用户中的最大中断概率,同时将雷达相关指标控制在预设阈值以下。两种优化问题均为随机且难以求解,作者首先利用中心极限定理将其转化为确定性的非凸问题,随后通过半定规划形式对问题进行松弛,引入秩-1约束。数值实验验证了所提出设计的有效性,表明该方法在雷达性能和通信可靠性之间实现了良好的平衡。研究结果为频谱资源的高效利用提供了新的思路,可能对未来集成感知与通信系统的设计产生重要影响。

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本文提出了一种针对可重构智能表面(RIS)赋能无线系统的同步信息与控制信令(SICS)协议,旨在解决RIS与边缘单元之间信令延迟高于通信信道相干时间的问题,导致RIS处信令过时的情况。研究背景聚焦于RIS在无线接入网络中的集成应用,强调了信令延迟对系统性能的影响。SICS协议通过无线控制信号传输实现操作适应性,假设RIS微控制器(MC)配备单个天线,并与RIS在相同频率下工作。RIS以同步传输和反射(STAR)模式运行,而信号源采用非正交多址接入(NOMA)技术,将信息信号与控制信号叠加传输。为了在保证MC解码控制信号能力的同时最大化用户数据速率,作者构建并求解了相应的优化问题,得出RIS的反射和传输系数以及NOMA方案的叠加系数。研究结果表明,SICS方法具有较强的鲁棒性,能够有效应对信令延迟问题,提升系统性能。这一研究为RIS在实际无线通信场景中的应用提供了重要的技术支持,并展示了在复杂环境下的潜在应用价值。作者通过数值分析和仿真验证了该协议的有效性,指出其在未来无线网络设计中的重要意义,尤其是在需要快速响应的场景中。结论强调了SICS协议在提高RIS系统适应性和效率方面的潜力,为后续研究奠定了基础。

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本文研究了基于液晶(LC)技术的可重构智能表面(RIS)在宽带通信系统中的应用,特别是在安全通信场景下的相移设计问题。液晶技术为RIS提供了一种低功耗且可扩展的实现方式,但其相移响应具有固有的频率依赖性,若未妥善处理,可能导致性能下降,尤其是在安全通信中可能引发严重的信息泄露问题。为了避免获取完整信道状态信息(CSI)和频繁重配置RIS的复杂性,本研究针对宽带正交频分复用(OFDM)系统设计了一种RIS相移方案,旨在照亮包含合法用户的目标区域,同时避免信息泄露到潜在窃听者所在的区域。研究通过优化算法对频率依赖性效应进行补偿,确保在宽带范围内维持安全通信性能。仿真结果表明,与忽略频率依赖效应的方法相比,所提出的算法显著提高了保密速率。在中心频率为60 GHz、带宽为8 GHz的设置下,该方法实现了约2 bits/symbol的保密速率。这一结果验证了所提出方法在安全宽带通信中的有效性,为基于液晶RIS的实际应用提供了重要的理论支持和实践指导。研究结论表明,合理设计RIS相移可以有效提升通信系统的安全性和频谱效率,为未来无线通信网络的发展提供了新思路。