在未来的通信网络中,被广泛期待的第6代移动通信系统(The Sixth Generation of Mobile Communications System,6G)技术将面临诸多挑战,其中包括在高速移动场景下的超高可靠通信问题。正交时频空间(Orthogonal Time Frequency Space,OTFS...
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在未来的通信网络中,被广泛期待的第6代移动通信系统(The Sixth Generation of Mobile Communications System,6G)技术将面临诸多挑战,其中包括在高速移动场景下的超高可靠通信问题。正交时频空间(Orthogonal Time Frequency Space,OTFS)调制技术克服了传统通信系统在高速移动环境下多径和多普勒效应的影响,为实现6G超高可靠通信提供了新的可能性。该文首先介绍了OTFS的基本原理、数学模型、干扰与优势分析。然后,归纳分析了OTFS技术在同步、信道估计、信号检测技术上的研究现状。接着,从车联网、无人机、卫星通信、海洋通信4个典型应用场景分析了OTFS的应用趋势。最后,从降低多维匹配滤波器、相位解调和信道估计、硬件实现的复杂度和提高对时频资源的高度利用4个角度探讨了未来研究OTFS需要克服的困难和挑战。
在通信与感知一体化（Integrated Sensing and Communication,ISAC）系统中,提高延迟、多普勒频移以及角度的估计精度,并确保通信性能,是一项具有挑战性的工作。为此,本文利用正交时频空间（Orthogonal Time Frequency Space,OTFS）波...
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在通信与感知一体化（Integrated Sensing and Communication,ISAC）系统中,提高延迟、多普勒频移以及角度的估计精度,并确保通信性能,是一项具有挑战性的工作。为此,本文利用正交时频空间（Orthogonal Time Frequency Space,OTFS）波形的延迟-多普勒（delay-Doppler,DD）域信道稀疏特性,开展了关于OTFS波形在感知领域的研究。主要研究内容如下:
（1）为实现对感知参数的精确估计,基于对OTFS的DD域信道特征分析,构建了OTFS感知系统模型并提出了匹配滤波-斐波那契（Matched Filter-Fibonacci,MF-F）两阶段估计算法。首先,为了获得感知参数的分数特性,分析了连续的延迟-多普勒频移雷达感知信道,从而获得更为充分的信道信息。其次,使用所提MF-F算法对接收信号进行处理。一方面,利用OTFS系统模型在DD域中的输入和输出之间的关系,通过第一阶段的匹配滤波（MF）算法,对感知参数进行整数网格化的粗略估计;另一方面,为了获得更加精确的估计值,在斐波那契（Fibonacci）阶段,采用斐波那契方法进行离网格化的二维搜索,对感知参数进行分数估计。最后,通过数值仿真验证了所提出的方法,结果表明在单目标条件下,可实现毫米级距离估计精度和毫米每秒级的速度估计精度,并且具有高鲁棒性和低计算复杂度。
（2）为实现角度估计,针对多天线OTFS感知系统,提出了基于延迟测角的方法,并再利用MF-F算法进行角度估计。首先,对延迟测角方法进行了可行性分析。其次,建立了多输入多输出OTFS（Multiple Input Multiple Output OTFS,MIMO OTFS）感知系统模型与二维角度感知模型。最后,基于所提出延迟测角感知模型,结合MF-F算法进行了仿真验证。仿真结果表明,针对MIMO OTFS系统提出的感知方法是有效的,并且复杂度相对较低。
（3）利用软件无线电平台验证了OTFS在实际情况下的性能。首先搭建了ISAC系统,设计了发射端信号的帧结构,以及通信系统与感知系统后续处理流程。其次,通过对感知系统的感知信道进行建模,验证所提算法的性能。基于软件无线电平台的实验结果表明,DD域中的归一化多普勒频移和延迟参数估计精度分别可达到10-2赫兹级和10-1秒级。
正交时频空(Orthogonal Time Frequency Space,OTFS)调制技术被认为是适合高移动性场景的热门技术之一,索引调制(Index Modulation,IM)也因其性能优势得到广泛关注。为了解决索引调制 OTFS(Orthogonal Time Frequency Space with index ...
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正交时频空(Orthogonal Time Frequency Space,OTFS)调制技术被认为是适合高移动性场景的热门技术之一,索引调制(Index Modulation,IM)也因其性能优势得到广泛关注。为了解决索引调制 OTFS(Orthogonal Time Frequency Space with index modulation,OTFS-IM)系统中的信号检测问题,本文基于消息传递(Message Passing,MP)算法提出了两种不同的改进思路,一种是基于概率排序的消息传递算法,一种是基于联合检测的消息传递算法,在不提高算法实现复杂度的情况下,这两种算法可以检测激活索引组合和星座符号。为了获得空间分集,本文将索引调制技术引入多输入多输出(Multiple Input Multiple Output,MIMO)正交时频空系统中,给出基于索引调制 MIMO-OTFS(MIMO-OTFS with Index Modulation,MIMO-OTFS-IM)的系统模型和低复杂度信号检测方法。本文的主要内容如下:首先,本文简要介绍无线信道的延迟-多普勒域表示,OTFS调制和索引调制的基本实现,然后重点分析OTFS系统1个循环前缀(Cyclic Prefix,CP)和N个CP系统模型以及低复杂度信号检测算法消息传递算法。其次,本文提出两种消息传递算法的改进思路以用于索引调制OTFS系统的信号检测,一种是基于概率排序的消息传递算法,实现思路是先利用传统消息传递算法得到各数据符号在判决时的概率分布,再通过子块内数据符号的概率排序得到激活索引组合和星座符号;另一种是基于联合检测的消息传递算法,实现思路是将变量节点和观察节点建模为索引调制中的一个子块,以子块为单位进行消息传递,实现激活索引和星座符号的联合检测,有效地避免了检测时无效激活索引组合的干扰。两种方法在较大参数且信噪比为20dB时,误码率均可到达10-3,与MMSE均衡方案比较,基于联合检测的消息传递算法性能略优且复杂度更低,基于概率排序的消息传递算法性能略有损失但复杂度为线性的。最后,本文将OTFS-IM与MIMO传输技术结合以发挥两者的优势,提出MIMO-OTFS-IM的系统模型并推导了系统的输入输出关系,利用基于联合检测的消息传递算法进行信号检测,仿真表明在信噪比15dB时其误码率接近10-3,而MIMO-OTFS的误码率只能到10-2。
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