通信与智能感知一体化关键技术研究

The Internet of Things (IoT) is one of the important focus on current IT technology, where communication and sensing technology is the core technologies of the Internet of things. This project focus on the key technologies of the integration of communications and IntelliSense, and it is also face the future development of communication technologies, on the basis of the existing communication systems. Firstly, the characters and influences of the communication signals and IntelliSense signals will be analyzed, after which an integrated signal system and signal integration programs should be designed. On this basis, it will need to associate the target characteristic parameters and environment characteristic parameters, and then extract the interactive characteristic parameters as a secondary future of knowledge to provide a new method for intelligent Sensing signal extraction. Simultaneously, for obtaining a higher recognition rate under lower cost, similar fuzzy classification problems and the adaptive learning for new environment will be researched. By making full use of the characteristic parameters extracted from the sensing signal, a mathematical model will also be set up to identify the target. For the purpose of improving the performance of communication system and achieving the goal of intelligent perception, the project will lay a foundation for the theory and practical application of the integration of communication and intelligent sensing.

物联网是目前IT技术的重要热点之一，而通信和感知技术是物联网核心技术。本项目基于现有的通信系统，面向未来通信技术的发展，对通信与智能感知一体化关键技术展开研究。首先分析通信信号与智能感知信号的特点及相互影响，设计一体化的信号体制及信号融合方案；在此基础上，将目标特征参量与环境特征参量相关联，提取相互作用的特征参量作为辅助知识特征，为智能感知信号的特征提取提供新方法；同时，对相似目标的模糊归类问题和感知新环境自适应学习进行研究，以获得较低成本下的高识别率；并充分利用感知信号中所提取的特征参量，建立目标与感知信号之间的数学模型，实现对目标的识别与感知。通过对本项目的研究，实现在不影响通信系统性能的基础上，对目标进行智能感知，为通信和智能感知一体化的理论和实际应用奠定基础。

自十三五规划以来，我国相继提出了绿色城市、智慧城市建设等目标，物联网领域随之迎来了发展快车道。随着我国无线通信网络基础设施的普及与完善，基于无线通信网络的物联网建设正体现出蓬勃的生命力，这对于构建智慧城市以及未来家居具有重要的意义。本项目基于无线通信技术，研究了通信与智能感知一体化中的关键技术，包括通信感知一体化信号的设计，无线通信环境中的目标信息特征提取方法，目标自适应感知建模方法等。为有效利用无线通信信号实现智能感知奠定理论基础。. 针对通信与感知一体化信号设计，本项目提出了基于WiFi长前导和雷达chirp信号叠加融合方法和卷积融合方法，同时利用通信信号与雷达信号的优势，在满足通信要求的同时，实现了良好的目标检测精度。针对无线通信环境下目标特征参量提取，本项目提出了基于统计特性、稀疏表示、深度神经网络等的特征提取的方法，为目标的识别奠定了基础。在目标信号特征提取的基础上，开展了提升感知系统的自适应性的研究，建立了多种目标感知模型，包括基于高斯混合模型、支撑向量机、迁移学习、深度学习等的、识别分类模型，通过对分类算法的研究和改进，有效地提高了智能感知的识别准确率和识别速度，降低了算法的复杂度，为利用无线信号实现智能感知奠定了理论基础。. 基于上述研究，我们建立了基于超宽带通信设备和WiFi通信设备的目标识别系统平台，将理论研究与实践相结合。此外，在完成本项目研究目标任务的前提下，还开展了基于物理层安全技术、语音信号处理技术的研究。在这些研究中，也取得了一些研究成果。. 通过国家自然科学基金项目的资助，现已在国际、国内学术期刊和会议上发表论文51篇（其中SCI检索论文19篇，EI检索论文51篇），同本项目研究目标密切相关论文27篇（其中SCI检索论文9篇，EI检索论文27篇）。在本项目基金资助下，已培养毕业取得学位研究生34人（其中硕士研究生28名，博士研究生6名）。