北理工高鎮(zhèn)特別副研究員在下一代壓縮感知通信傳輸技術(shù)領(lǐng)域取得新進(jìn)展
發(fā)布日期：2018-03-02 供稿：前沿交叉科學(xué)研究院
編輯：李卡 審核：王博 閱讀次數(shù)：在國(guó)家自然科學(xué)基金青年基金、北京市自然科學(xué)基金面上項(xiàng)目、華為產(chǎn)學(xué)研項(xiàng)目的資助下，北京理工大學(xué)前沿交叉科學(xué)研究院高鎮(zhèn)特別副研究員以第一作者在通信領(lǐng)域頂級(jí)期刊IEEE Wireless Communications（影響因子8.972）發(fā)表論文Compressive Sensing Techniques for Next-Generation Wireless Communications。
全球移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)的迅猛發(fā)展帶來(lái)移動(dòng)流量業(yè)務(wù)爆炸式的增長(zhǎng)。在這一背景下，下一代移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)相比于現(xiàn)有的4G系統(tǒng)在數(shù)據(jù)容量、峰值數(shù)據(jù)率、端到端延遲等方面顯著改善已成為業(yè)內(nèi)共識(shí)，其中如何實(shí)現(xiàn)千倍的容量提升是最為挑戰(zhàn)性的難題。
另一方面，經(jīng)典的香農(nóng)容量公式揭示了下一代無(wú)線(xiàn)蜂窩網(wǎng)絡(luò)提高系統(tǒng)容量的三個(gè)主要技術(shù)路線(xiàn)及相關(guān)關(guān)鍵技術(shù)：更多數(shù)目的子信道，如大規(guī)模多輸入多輸出（Multiple-Input-Multiple-Output，MIMO）技術(shù)和非正交多址接入（Non-Orthogonal Multiple Access，NOMA）技術(shù)；更大的傳輸帶寬，如通過(guò)頻譜共享的認(rèn)知無(wú)線(xiàn)電（Cognitive Radio，CR）、超寬帶（Ultra-Wide Band，UWB）傳輸和通過(guò)頻譜擴(kuò)展的毫米波通信技術(shù)；通過(guò)增加單位面積更多的小區(qū)來(lái)獲得更好頻譜復(fù)用的技術(shù)，如超密集組網(wǎng)（Ultra-Dense Network，UDN）技術(shù)。
縱觀無(wú)線(xiàn)通信發(fā)展史，系統(tǒng)傳輸帶寬從2G GSM網(wǎng)絡(luò)的200 KHz提升到3G網(wǎng)絡(luò)的5 MHz，再到4G網(wǎng)絡(luò)的20 MHz。與此同時(shí)，伴隨著更密的基站和所需服務(wù)用戶(hù)的增長(zhǎng)，所需天線(xiàn)數(shù)也從2G/3G的單天線(xiàn)增長(zhǎng)為4G網(wǎng)絡(luò)中的多根天線(xiàn)。不論是漸增的傳輸帶寬，天線(xiàn)數(shù)目，或是基站和用戶(hù)密度，傳統(tǒng)的無(wú)線(xiàn)蜂窩網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)嚴(yán)重依賴(lài)于經(jīng)典的奈奎斯特采樣定理（Nyquist Sampling Theorem），即當(dāng)采樣率大于信號(hào)最高頻率的兩倍時(shí)，任何有限帶寬信號(hào)都能被完美重構(gòu)。然而，未來(lái)的蜂窩網(wǎng)絡(luò)采用的技術(shù)路線(xiàn)和關(guān)鍵技術(shù)需要至少上百M(fèi)Hz的傳輸帶寬、數(shù)以百計(jì)的傳輸天線(xiàn)，以及超密集部署的基站并支持海量用戶(hù)。這些質(zhì)變表明，如果依舊依賴(lài)傳統(tǒng)的奈奎斯特采樣定理思路來(lái)設(shè)計(jì)新一代移動(dòng)蜂窩網(wǎng)絡(luò)，將會(huì)導(dǎo)致前所未有的挑戰(zhàn)：過(guò)大的系統(tǒng)開(kāi)銷(xiāo)、難以承擔(dān)的計(jì)算復(fù)雜度、海量樣本所致的大能量消耗等。另一方面，壓縮感知（Compressive Sensing，CS）理論表明：如果一個(gè)信號(hào)在某個(gè)變換域的稀疏性，可從遠(yuǎn)低于奈奎斯特采樣率所需的樣本將原始的高維度信號(hào)重構(gòu)出來(lái)。這為我們解決上述難題提供了新的思路。
在本論文中，首先介紹了壓縮感知理論的三個(gè)重要組成部分、主要的壓縮感知恢復(fù)算法、以及典型的壓縮感知數(shù)學(xué)模型。進(jìn)而從壓縮感知的嶄新視角來(lái)解決新一代無(wú)線(xiàn)通信網(wǎng)絡(luò)關(guān)鍵技術(shù)在傳統(tǒng)奈奎斯特采樣定律思想設(shè)計(jì)下所面臨過(guò)大的系統(tǒng)開(kāi)銷(xiāo)、難以承擔(dān)的計(jì)算復(fù)雜度、海量樣本所致的大能量消耗等問(wèn)題。在本論文中，我們從下一代移動(dòng)通信的三個(gè)技術(shù)路線(xiàn)出發(fā)，通過(guò)結(jié)合典型的壓縮感知模型，挖掘并研究新一代移動(dòng)通信關(guān)鍵技術(shù)稀疏性的利用，并以壓縮感知理論的全新視角討論了若干挑戰(zhàn)性開(kāi)放問(wèn)題和未來(lái)頗具前景的研究方向。譬如在大規(guī)模空間調(diào)制技術(shù)中，通過(guò)利用空間調(diào)制信號(hào)在信號(hào)域的稀疏性，在壓縮感知理論框架下設(shè)計(jì)信號(hào)檢測(cè)算法可以明顯提高多用戶(hù)檢測(cè)精度。再譬如大規(guī)模多址接入中的稀疏碼分多址（Sparse Code Multiple Access，SCMA）技術(shù)（一種NOMA技術(shù)），壓縮感知理論框架下設(shè)計(jì)碼字的稀疏性及對(duì)應(yīng)的多用戶(hù)信號(hào)檢測(cè)算法可能為系統(tǒng)在計(jì)算復(fù)雜度和性能的權(quán)衡中提供新的思路。
毫無(wú)疑問(wèn)的是，壓縮感知理論在整個(gè)信號(hào)處理領(lǐng)域掀起了新的研究浪潮，在這篇論文中我們以壓縮感知的視角重新審視下一代無(wú)線(xiàn)蜂窩網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵技術(shù)。一方面，超大的帶寬、上百的天線(xiàn)、超密集部署的基站以及所支持的海量用戶(hù)由于經(jīng)典奈奎斯特采樣定律所需大量樣本會(huì)面臨巨大的開(kāi)銷(xiāo)，難以承受的計(jì)算復(fù)雜度、硬件成本及能量消耗。另一方面，壓縮感知理論提供了一種有效的亞奈奎斯特采樣方法，可以有效解決新一代移動(dòng)通信關(guān)鍵技術(shù)所面臨的上述挑戰(zhàn)。迄今為止，壓縮感知理論在下一代無(wú)線(xiàn)通信技術(shù)理論研究取得了一定的進(jìn)展，但其在實(shí)際的應(yīng)用尚需進(jìn)一步完善。而呈現(xiàn)低的計(jì)算復(fù)雜度、高的可靠性、及與當(dāng)前系統(tǒng)和硬件平臺(tái)優(yōu)秀的兼容性的壓縮感知算法無(wú)疑是壓縮感知理論未來(lái)的研究熱點(diǎn)和重要方向。
高鎮(zhèn)特別副研究員2011年于北京理工大學(xué)信息與電子學(xué)院獲得信息工程專(zhuān)業(yè)工學(xué)學(xué)士學(xué)位，2016年于清華大學(xué)電子工程系獲得信息與通信工程專(zhuān)業(yè)工學(xué)博士學(xué)位,同年獲清華大學(xué)21屆學(xué)術(shù)新秀榮譽(yù)。高鎮(zhèn)博士目前主要研究方向包括下一代寬帶無(wú)線(xiàn)通信傳輸技術(shù)及壓縮感知等稀疏信號(hào)處理技術(shù)，目前有20余篇學(xué)術(shù)論文,其中第一作者發(fā)表SCI論文12篇,其中3篇文章入選Web of Science ESI高被引論文，1篇文章入選Web of Science ESI熱點(diǎn)論文，在Web of Science 核心合集中他引177次；截止2018年2月，Google Scholar引用共計(jì)488次；獲授權(quán)中國(guó)發(fā)明專(zhuān)利4項(xiàng)。2016年6月，高鎮(zhèn)以第一作者發(fā)表在IEEE Transaction on Broadcasting的學(xué)術(shù)文章獲得該期刊2016年唯一最佳論文獎(jiǎng)IEEE Broadcast Technology Society 2016 Scott Helt Memorial Award。2016年12月獲通信領(lǐng)域權(quán)威期刊IEEE Communications Letters頒發(fā)的Exemplary Reviewer（優(yōu)秀審稿人）榮譽(yù)稱(chēng)號(hào)。
高鎮(zhèn)博士2016年9月加入北京理工大學(xué)前沿交叉科學(xué)研究院，入職以來(lái)先后獲批主持國(guó)家自然科學(xué)基金青年基金、北京市自然科學(xué)基金面上項(xiàng)目、華為產(chǎn)學(xué)研項(xiàng)目，主要開(kāi)展下一代無(wú)線(xiàn)通信傳輸技術(shù)研究。
論文原文鏈接：
Z. Gao, L. Dai, S. Han, C-L. I, Z. Wang, and L. Hanzo, "Compressive Sensing Techniques for Next-Generation Wireless Communications," in IEEE Wireless Communications, vol. PP, no. 99, pp. 2-11. doi: 10.1109/MWC.2017.1700147.
http://ieeexplore.ieee.org/document/8284057/
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