面向人机物混合接入的异构网络中基于极化信号处理的资源管理研究

The coexistence between the mobile Internet based on human-type communication and the Internet of things based on machine type communication makes the state of everything connected possible. Although the heterogeneous network formed by the hybrid access of human and machine has an irreplaceable advantage for improving the spectrum efficiency, the frequency multiplexing between the communication nodes and the limited resources of the access channel will cause the user access conflict and degradation of spectrum efficiency. This project innovatively introduce polarization as a new resource domain, and combines traditional wireless resources to achieve collaborative optimization of multi-domain resources. It explores new theory and method of resource management based on polarization signal processing to realize spectral efficiency improvement. Firstly, the research focuses on the new type of polarization resource management method for severe interference caused by large-scale hybrid access. Secondly, the project relies on the multi-domain characteristics of resources, and collaborative utilizes polarization resources and traditional radio resources, and study polarization-other domain collaborative resource management method. Finally, the project theoretically models and analyzes the reachable capacity and progressive degrees of freedom in resource management systems based on polarization signal processing. The project applies polarization signal processing to wireless communication scenarios where human-machine hybrid access is used, which opens up a new way to solve complex interference problems under various quality of service requirements.

基于人与人通信的移动互联网和基于机器类型通信的物联网共存使得万物互联的状态成为可能。人机物混合接入形成的异构网络虽然对于提高频谱效率具有不可替代的优势，但通信节点间的频率复用和接入信道资源的有限性，将造成用户接入冲突和频谱效率的损伤。课题创新性地提出引入极化这一新的资源，同时结合传统无线资源实现多域资源的协同优化，探索挖掘基于极化信号处理的资源管理新理论和方法，使得异构网络提升频谱效率的目标真正得以实现。首先，课题针对大规模混合接入导致的严重干扰问题研究新型的极化资源管理方法；其次，课题基于资源多域性，协同利用极化资源和传统无线资源，研究极化-它域协同的资源管理方法；最后，课题对基于极化信号处理的资源管理系统的可达容量及渐进自由度进行理论建模和分析。课题将极化信号处理应用于人机物混合接入的无线通信场景中，为解决多样QoS需求下的复杂干扰问题开辟了一条新的途径。

针对面向人机物混合接入的异构网络中海量设备互联的通信需求，课题创新性地引入极化这一新的资源，同时结合传统无线资源，通过研究无线资源管理算法，实现多域资源的协同优化，有效避免频率复用所引入复杂干扰带来频谱效率的性能损伤，成倍提升系统容量。.第一，课题研究单域资源管理方法，通过对单一无线资源或计算资源划分，减少大规模混合接入导致的严重干扰和接入冲突问题。课题首先提出基于非合作博弈的5G网络切片动态部署策略，降低网络切片的部署成本和网络能耗。其次，在人物共存网络中，提出时域相关的快速稀疏贝叶斯算法，满足大规模机器类通信海量接入的需求。然后，研究无人机辅助地面通信网络计算卸载和轨迹规划算法。最后，提出人物共存网络中极化资源管理方法。.第二，研究多域资源管理方法。一方面，研究基于功率域-它域协同的资源管理方法，分别提出了密集异构网络中基于强化学习的资源管理算法、人物共存网络中基于强化学习和深度强化学习的资源管理算法、基于极化域-它域协同的资源管理算法、无人机辅助地面通信网络中数据采集优化算法和人机物共存网络中基于强化学习的通信-计算资源联合分配方法。另一方面，研究基于空域-它域协同的资源管理方法，提出了多天线免授权非正交多址接入系统中基于稀疏贝叶斯学习的联合活动用户检测和信道估计算法，以及多天线免授权非正交多址接入系统中基于强化学习的联合活动用户检测和信道估计算法。.第三，对人机物混合接入的异构网络理论性能建模分析。课题在可重构智能超表面辅助非正交多址接入网络中，理论建模和分析了莱斯衰落信道上的性能，推导了一对通信用户的中断概率的精确和渐近表达式，并讨论了具有硬件损伤的可重构智能超表面辅助非正交多址网络的系统吞吐量。.综上，课题按照网络构成差异，将人机物混合接入的无线通信场景划分为密集异构网络、人物共存网络、无人机辅助地面通信网络和人机物混合接入网络等多个通信场景，分别研究单域资源管理方法和多域资源管理方法，并将极化信号处理应用于人机物混合接入的无线通信场景中，为解决多样通信需求下的复杂干扰问题开辟了一条新的途径。