通讯及雷达

随着5G网络的商用部署，学术界和工业界的研究人员正在研究下一代无线网络6G。与5G系统相比，下一代6G网络有望实现更高的数据速率、更高的能效、更低的延迟、更高的安全性和更高的服务质量。为了实现这些愿景，我们小组将重点研究以下关键6G技术:动态元表面天线(dma)、近场无线通信、双功能雷达和通信(DFRC)以及通信网络的AI。此外，在雷达方面，我们正在研究自主雷达的各种应用，使用毫米波雷达和亚奈奎斯特雷达进行远程患者监测。

  • 动态超表面天线(DMA):DMA是一种新兴的技术，可以有效地实现大规模的天线阵列，与传统的阵列相比，降低成本和功耗。DMA是大型智能表面的实际实现，即它们能够对发射/接收波束模式进行可编程控制，这也提供了先进的模拟信号处理能力，并且在没有专用模拟电路的情况下自然地实现RF链减少。此外，DMA有利于天线元件的致密化，可用于改进通信性能。

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动态超表面天线(DMA)

  • 近场无线通信:随着大规模天线和高传输频率的结合，未来的通信设备可能会在近场(菲涅耳)区域工作。与远场区平面波传播不同的是，在辐射近场区，波前是球形的，辐射方向图随距离变化很大，这就有可能产生聚焦光束(光束聚焦)指向一个特定的位置，而在远场条件下只有一个特定的方向光束控制。光束聚焦使得支持多个共存的正交链路成为可能，即使是在相似的角度。

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近场无线通信

  • 双功能雷达和通信(DFRC):在许多实际应用中，例如自动驾驶汽车，通信设备还必须能够使用雷达感知其环境。雷达和通信的联合实施有助于减少天线数量、系统尺寸、重量和功耗，同时实现频谱和资源共享。在这个方向上，我们研究将数字通信方法嵌入雷达系统，使两种功能都能以最小的相互干扰可靠地运行。特别是，我们将敏捷雷达的概念与索引调制方案的使用结合起来，作为实现双功能雷达通信方法而不会产生共存问题的潜在策略。我们还设计了专用的预编码器，以最佳地服务于通信和雷达节点。

雷达
毫米波雷达与通信演示
Extended_JRC。
基于联合雷达和通信的站点延长线

  • 通信网络的人工智能:人工智能驱动的技术独立于底层随机模型，因此可以在该模型未知或无法准确估计其参数的情况下高效运行。尽管如此，并不是每个问题都可以也应该使用深度神经网络(dnn)来解决。事实上，在基于模型的算法存在且计算可行的各种通信设置中，这些分析方法通常优于人工智能方案，因为它们具有理论性能保证和可能被证明的最优性。在这个方向上，我们专注于基于模型的通信深度学习。这些方法将有原则的数学模型与数据驱动系统相结合，以从这两种方法的优点中获益。这种基于模型的深度学习方法利用了部分领域知识，通过为特定问题设计的数学结构，以及从有限的数据中学习。
  • 毫米波雷达远程病人监护:在过去的十年中，小型、精密、坚固的毫米波雷达系统得到了发展，这为新兴的、令人兴奋的应用打开了大门。医疗保健部门是这一发展的最大受益者之一。这些雷达系统的一个基本应用是远程监测病人的生命体征，而不需要产生不适或刺激的有线连接。所提出的方法引入了分析非常小的位移的能力，通过利用自适应稀疏恢复方法的可解释数学模型实现心肺活动的实时监测。

雷达
利用毫米波雷达对患者进行远程监测

参考文献