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基于视觉感知的波束跟踪系统

5NwT_Exc 来源:曾益科技 作者:曾益科技 2021-08-10 10:26 次阅读
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清华大学高飞飞老师团队联合曾益科技将在无线研究领域的年度盛会IEEE/CIC International Conference on Communications in China上展出基于软件无线电平台及人工智能算法相结合的原型验证系统Vicom,可实现基于视觉感知的毫米波波束跟踪及遮挡情境下的高低频无缝切换演示验证,该技术属于感知通信一体化新体系。

研究背景

5G的主流部署方式之中主要存在两个频段:Sub6G频段(6GHz以下频段)与毫米波频段(24GHz至300GHz频段)。毫米波频段相比于Sub6G频段具有高数据吞吐量、大带宽、天线体积小等优点,因此占据5G通信研究前沿的重要一席。

然而,毫米波也具有其波段上的固有缺点,如大维天线信道估计开销较高,波束对准耗时较长,相对于低频信号穿透能力弱、易被遮挡等缺点。近期研究表明,可利用感知信息等带外信息辅助提高无线通信性能,因此感知通信一体化研究已成为B5G乃至6G技术的热点之一。

本原型系统实现了利用视觉感知信号来辅助毫米波通信的演示验证,包括视频感知辅助的窄波束实时跟踪,视频感知辅助的遮挡判断,一站双频的高低频切换等来保持稳定可靠的数据传输。系统起名为Vicom,意指Vision Aided Communications。

系统展示

基于视觉感知的波束跟踪系统

使用视觉感知以及人工智能的方式从环境中获取收发两端最优的波束权重,并通过传感器直接控制收发两端的大规模天线相位、无需使用昂贵的射频链路资源。

传统框架下毫米波通信的波束成形与跟踪采用的是:在收发两端依次扫描遍历整个码本来确定接收能量最强的方向作为波束对准方向。该方式在用户运动过程中必须不断扫描整个码本、造成时间资源和通信资源浪费。

在所搭建的基于视觉感知的毫米波通信系统中,基站端和用户移动端均使用摄像头对环境进行感知、然后利用人工智能的方式从视觉信息中找到当前时刻最优的波束方向,从而控制毫米波阵列的波束权重。该方法利用可见光频段这类“带外”信息,不占用宝贵的带内资源,且无需扫描遍历整个码本,使得波束跟踪算法更加简单、且降低了设备成本。

基于视觉感知的高低频通信切换系统

使用视觉对于毫米波天线遮挡情况进行判断,在存在天线遮挡的情况下,系统自动切换低频传输,有效地解决了遮挡物导致的毫米波传输中断问题。

在毫米波通信之中,对于遮挡物阻隔信号的处理问题是研究关注的热点之一。毫米波较弱的穿透能力、较弱的散射和衍射能力使得在存在遮挡物的情形下通信效果迅速下降。

5G通信之中存在Sub6G较低的频率资源,且使用Sub6G频段的低频通信具有丰富的散射和衍射效应,形成充足的多径资源,使得5G通信在NLOS下也能够正常进行通信。目前已有大量的基站采用一站多频的方式,而相当多类型的手机也已经支持多个高低频频段。

所搭建的演示验证系统使用基站端和移动端的视觉判定LOS径是否被遮挡、若遮挡存在将通信频段从毫米波频段切换至使用NLOS径的Sub6G频段。在遮挡物消失后,基站端和移动端通过视觉检测自动切换回毫米波频段继续进行波束跟踪。

应用前景

基于视觉辅助无线通信系统其本质是将传统通信转化为“主动感知通信”,属于主动感知辅助的通信方式,是感知通信一体化新体系中的重要技术。采用主动感知的方案,使得基站端能够利用人工智能算法对周围通信环境做出判断,不仅仅能够实现波束跟踪。

同时还可实现遮挡判断、参数获取、资源配置等多种功能、对于多类其他通信场景例如智能反射面(RIS)等也有良好的支撑,具有大规模部署和应用的前景。

大咖分享

团队研究负责人清华大学高飞飞副教授将会出席IEEE/CIC同期6G分论坛,分享6G智能无线通信研究的最新进展。

演讲摘要

在无线通信系统设计里融入人工智能技术已成为无线通信领域的新趋势,并被认可为是6G移动通信系统的关键技术之一。本报告主要讲述了如何利用深度学习对无线通信物理层各个环节进行创新设计,包括信道估计、信道预测、波束成形等。

研究表明,利用深度学习能够解决传统通信系统无法触及的大量新问题。我们同时还搭建了原型验证平台来展示人工智能融合无线通信的可行性。

演讲嘉宾

高飞飞老师长期从事智能通信与信号处理技术研究,发表IEEE期刊论文150余篇,获谷歌引用1万余次,获中国通信学会自然科学奖二等奖、中国通信学会青年科技奖、IEEE通信学会亚太地区杰出青年学者称号。

担任IEEE TCOM、IEEE TWC、IEEE JSTSP、IEEE TCCN等6个IEEE顶级期刊高级编委/客座编委/编委、以及中国科技期刊卓越行动计划入选期刊《China Communications》编委。

编辑:jq

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原文标题:6G技术前沿:基于视觉感知的毫米波通信新技术

文章出处:【微信号:Excelpoint世健,微信公众号:Excelpoint世健】欢迎添加关注!文章转载请注明出处。

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