面向６Ｇ 海量接入的智能通信技術(shù)導(dǎo)讀

特邀策劃人

李興旺

博士，河南理工大學(xué)物理與電子信息學(xué)院副教授、碩士生導(dǎo)師。ＩＥＥＥ 高級(jí)會(huì)員、入選斯坦福大學(xué)全球前２％ 科學(xué)獎(jiǎng)榜單。主要從事新一代（５Ｇ 及Ｂｅｙｏｎｄ）寬帶移動(dòng)通信系統(tǒng)的新理論及技術(shù)的研究。ＩＥＥＥ Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ ｏｎ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ Ｔｒａｎｓｐｏｒｔａｔｉｏｎ Ｓｙｓｔｅｍｓ、ＩＥＥＥ Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ ｏｎＶｅｈｉｃｕｌａｒ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ、ＩＥＥＥ Ｓｙｓｔｅｍｓ Ｊｏｕｒｎａｌ、ＩＥＥＥ Ｓｅｎｓｏｒｓ Ｊｏｕｒｎａｌ 等多個(gè)國(guó)際期刊副主編，發(fā)表學(xué)術(shù)論文１００ 余篇。

李春國(guó)

博士，東南大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院教授、博士生導(dǎo)師。中國(guó)通信學(xué)會(huì)會(huì)士、英國(guó)工程技術(shù)學(xué)會(huì)會(huì)士（ＩＥＴ Ｆｅｌｌｏｗ）、ＩＥＥＥ 計(jì)算智能學(xué)會(huì)南京分會(huì)主席、江蘇省科技智庫(kù)專家。主要從事網(wǎng)絡(luò)通信及安全理論與關(guān)鍵技術(shù)方面的研究。主持國(guó)家重點(diǎn)研發(fā)項(xiàng)目子課題、國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目、江蘇省重點(diǎn)研發(fā)項(xiàng)目子課題、華為重點(diǎn)研究基金等課題１０ 余項(xiàng)，發(fā)表學(xué)術(shù)論文２００ 余篇。

內(nèi)容導(dǎo)讀

進(jìn)入２１ 世紀(jì)以來(lái)，信息通信技術(shù)的迅猛發(fā)展極大地改變了人們的生活和工作方式。通信網(wǎng)絡(luò)不僅實(shí)現(xiàn)了語(yǔ)音通話和數(shù)據(jù)傳輸?shù)纳?jí)，還推動(dòng)了全球經(jīng)濟(jì)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。隨著連接設(shè)備數(shù)量的激增和應(yīng)用場(chǎng)景的多樣化，傳統(tǒng)通信網(wǎng)絡(luò)面臨著前所未有的挑戰(zhàn)以滿足海量接入的需求。

在此背景下，６Ｇ 技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生，預(yù)示著通信行業(yè)的新一輪革命。預(yù)計(jì)到２０３０ 年，全球?qū)⒂袛?shù)百億個(gè)設(shè)備接入網(wǎng)絡(luò)，如何實(shí)現(xiàn)高效、穩(wěn)定且智能的互聯(lián)互通，成為亟待解決的關(guān)鍵問(wèn)題。６Ｇ 不僅需要支持更高的數(shù)據(jù)速率和更廣泛的覆蓋，還需具備強(qiáng)大的智能化能力，以適應(yīng)各種復(fù)雜的應(yīng)用場(chǎng)景。

無(wú)線通信技術(shù)向海量接入的智能無(wú)線通信的轉(zhuǎn)變不僅可以滿足未來(lái)６Ｇ 網(wǎng)絡(luò)海量接入的需求，而且可以更好地解決信息處理和通信網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化等問(wèn)題。為集中展現(xiàn)面向６Ｇ 海量接入的智能通信技術(shù)的最新研究成果，《無(wú)線電工程》第１２ 期推出“面向６Ｇ 海量接入的智能通信技術(shù)（２）”專題。專題采用公開(kāi)征稿的方式組織稿件，在所有通過(guò)專家評(píng)審的稿件中，最終確定錄用稿件５ 篇。專題主要展示了壓縮感知信道估計(jì)算法、無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)覆蓋優(yōu)化算法、低軌衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化分組切換方法、智能反射面（ＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔＲｅｆｌｅｃｔｉｎｇ Ｓｕｒｆａｃｅ，ＩＲＳ）輔助多輸入多輸出（ＭｕｌｔｉｐｌｅＩｎｐｕｔ Ｍｕｌｔｉｐｌｅ Ｏｕｔｐｕｔ，ＭＩＭＯ）廣播系統(tǒng)安全速率最大化、雙智能反射面輔助非正交多址接入（ＮｏｎＯｒｔｈｏｇｏｎａｌ Ｍｕｌｔｉｐｌｅ Ａｃｃｅｓｓ，ＮＯＭＡ）系統(tǒng)速率最大化等研究成果。

在壓縮感知信道估計(jì)算法方面收錄１ 篇論文。朱啟標(biāo)等針對(duì)可重構(gòu)智能表面（ＲｅｃｏｎｆｉｇｕｒａｂｌｅＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ Ｓｕｒｆａｃｅ，ＲＩＳ）輔助通信系統(tǒng)中無(wú)源反射陣列所導(dǎo)致的信道估計(jì)導(dǎo)頻開(kāi)銷大的問(wèn)題，根據(jù)毫米波信道的特征和稀疏結(jié)構(gòu)，提出了一種低導(dǎo)頻開(kāi)銷的壓縮感知信道估計(jì)算法。仿真結(jié)果表明，在實(shí)現(xiàn)相同的信道估計(jì)精度時(shí)，所提算法在低信噪比條件下比現(xiàn)有方案所需的導(dǎo)頻開(kāi)銷要低。

在無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)覆蓋優(yōu)化算法方面收錄１ 篇論文。任進(jìn)等提出了一種基于相互學(xué)習(xí)能力和動(dòng)態(tài)學(xué)習(xí)因子的改進(jìn)粒子群算法。該算法引入了拉丁超立方采樣序列和相互學(xué)習(xí)方法，并利用動(dòng)態(tài)學(xué)習(xí)因子策略，加快了算法收斂速度并增強(qiáng)了全局尋優(yōu)能力。仿真結(jié)果表明，改進(jìn)粒子群算法可以耗費(fèi)更少的資源達(dá)到更好的尋優(yōu)效果，可以有效解決網(wǎng)絡(luò)覆蓋盲區(qū)和覆蓋冗余問(wèn)題，提高網(wǎng)絡(luò)覆蓋率。

在低軌衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化分組切換方法方面收錄１ 篇論文。楊兆瑞等針對(duì)衛(wèi)星運(yùn)動(dòng)，大量用戶同時(shí)發(fā)生切換會(huì)產(chǎn)生大量的信令開(kāi)銷和網(wǎng)絡(luò)性能下降的問(wèn)題，提出了一種基于海量用戶的屬性優(yōu)化分組方式的多星切換方法。該方法通過(guò)考慮切換成功率、負(fù)載均衡和切換時(shí)延等因素，調(diào)度組內(nèi)用戶和用戶組，優(yōu)化用戶的分組切換。仿真結(jié)果表明，優(yōu)化后的分組切換方法能夠有效提高切換成功率，改善衛(wèi)星的負(fù)載均衡，降低切換時(shí)延，降低切換的信令開(kāi)銷。

在ＩＲＳ 輔助ＭＩＭＯ 廣播系統(tǒng)安全速率最大化方面收錄１ 篇論文。黃晉浩等針對(duì)ＩＲＳ 輔助的ＭＩＭＯ系統(tǒng)，在已知統(tǒng)計(jì)信道狀態(tài)信息（Ｃｈａｎｎｅｌ ＳｔａｔｅＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ，ＣＳＩ）的情況下，基于用戶公平性考慮，優(yōu)化ＩＲＳ 相位以最大化用戶中的最差安全速率，并且利用了粒子群算法解決優(yōu)化問(wèn)題。仿真結(jié)果表明，提出的算法優(yōu)于基線對(duì)比方法，可以有效提升ＩＲＳＭＩＭＯ的系統(tǒng)性能。

在雙智能反射面輔助ＮＯＭＡ 系統(tǒng)速率最大化方面收錄１ 篇論文。劉澤宇等針對(duì)多ＩＲＳ 輔助的下行多天線ＮＯＭＡ 系統(tǒng)開(kāi)展了速率最大化研究。通過(guò)求解總用戶組合信道強(qiáng)度最大化問(wèn)題，得到用戶的解碼順序，進(jìn)一步利用交替優(yōu)化方法設(shè)計(jì)最優(yōu)的波束成形矢量與相移矩陣。仿真結(jié)果表明，所提的設(shè)計(jì)方案顯著提升了系統(tǒng)的速率性能。

綜上所述，專題收錄的５ 篇論文分別針對(duì)特定的研究問(wèn)題，從多個(gè)視角，一定程度上展示了當(dāng)前面向６Ｇ 海量接入的智能通信技術(shù)的進(jìn)展，得到了有意義的研究結(jié)論，能夠給他人提供較好的參考作用。當(dāng)然，這些論文也不能窮盡智能通信技術(shù)各方面的進(jìn)展，希望通過(guò)這些論文的刊出，讓更多的專家學(xué)者和研究人員關(guān)注該領(lǐng)域的發(fā)展，從而促進(jìn)產(chǎn)生更多的研究成果。

最后，感謝參與稿件評(píng)審的各位專家學(xué)者的辛勤工作，衷心希望專題的出版能夠?qū)γ嫦颍叮?海量接入的智能通信技術(shù)的研究起到有益的作用。