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)基金面上項目、華為產(chǎn)學(xué)研項目的資助下,，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,。
全球移動互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)的迅猛發(fā)展帶來移動流量業(yè)務(wù)爆炸式的增長,。在這一背景下,，下一代移動通信網(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,，其中如何實現(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線蜂窩網(wǎng)絡(luò)提高系統(tǒng)容量的三個主要技術(shù)路線及相關(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，如通過頻譜共享的認知無線電（Cognitive Radio,，CR）,、超寬帶（Ultra-Wide Band，UWB）傳輸和通過頻譜擴展的毫米波通信技術(shù),；通過增加單位面積更多的小區(qū)來獲得更好頻譜復(fù)用的技術(shù),，如超密集組網(wǎng)（Ultra-Dense Network，UDN）技術(shù)。
縱觀無線通信發(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,，伴隨著更密的基站和所需服務(wù)用戶的增長,，所需天線數(shù)也從2G/3G的單天線增長為4G網(wǎng)絡(luò)中的多根天線。不論是漸增的傳輸帶寬,，天線數(shù)目,，或是基站和用戶密度，傳統(tǒng)的無線蜂窩網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計嚴重依賴于經(jīng)典的奈奎斯特采樣定理（Nyquist Sampling Theorem）,，即當采樣率大于信號最高頻率的兩倍時,，任何有限帶寬信號都能被完美重構(gòu)。然而,，未來的蜂窩網(wǎng)絡(luò)采用的技術(shù)路線和關(guān)鍵技術(shù)需要至少上百MHz的傳輸帶寬,、數(shù)以百計的傳輸天線，以及超密集部署的基站并支持海量用戶,。這些質(zhì)變表明,，如果依舊依賴傳統(tǒng)的奈奎斯特采樣定理思路來設(shè)計新一代移動蜂窩網(wǎng)絡(luò)，將會導(dǎo)致前所未有的挑戰(zhàn)：過大的系統(tǒng)開銷,、難以承擔的計算復(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：如果一個信號在某個變換域的稀疏性，可從遠低于奈奎斯特采樣率所需的樣本將原始的高維度信號重構(gòu)出來,。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。進而從壓縮感知的嶄新視角來解決新一代無線通信網(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)計下所面臨過大的系統(tǒng)開銷,、難以承擔的計算復(fù)雜度,、海量樣本所致的大能量消耗等問題。在本論文中,，我們從下一代移動通信的三個技術(shù)路線出發(fā),，通過結(jié)合典型的壓縮感知模型，挖掘并研究新一代移動通信關(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)性開放問題和未來頗具前景的研究方向,。譬如在大規(guī)?？臻g調(diào)制技術(shù)中,，通過利用空間調(diào)制信號在信號域的稀疏性,，在壓縮感知理論框架下設(shè)計信號檢測算法可以明顯提高多用戶檢測精度。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)計碼字的稀疏性及對應(yīng)的多用戶信號檢測算法可能為系統(tǒng)在計算復(fù)雜度和性能的權(quán)衡中提供新的思路。
毫無疑問的是,，壓縮感知理論在整個信號處理領(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線蜂窩網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵技術(shù)。一方面,，超大的帶寬,、上百的天線、超密集部署的基站以及所支持的海量用戶由于經(jīng)典奈奎斯特采樣定律所需大量樣本會面臨巨大的開銷,，難以承受的計算復(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線通信技術(shù)理論研究取得了一定的進展,，但其在實際的應(yīng)用尚需進一步完善。而呈現(xiàn)低的計算復(fù)雜度,、高的可靠性,、及與當前系統(tǒng)和硬件平臺優(yōu)秀的兼容性的壓縮感知算法無疑是壓縮感知理論未來的研究熱點和重要方向。
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,。高鎮(zhèn)博士目前主要研究方向包括下一代寬帶無線通信傳輸技術(shù)及壓縮感知等稀疏信號處理技術(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488次,；獲授權(quán)中國發(fā)明專利4項。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）榮譽稱號。
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,，入職以來先后獲批主持國家自然科學(xué)基金青年基金,、北京市自然科學(xué)基金面上項目,、華為產(chǎn)學(xué)研項目，主要開展下一代無線通信傳輸技術(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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