开放课题指引发布.docx

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开放课题指引发布

2018年度开放课题指南

1.题目名称：

面向工业物联网连接需求的高性能SCMA关键技术研究

问题描述：

申请人与推荐人已在面向工业物联网连接需求的高性能SCMA关键技术研究课题开展了初步的合作与交流，针对工业无线通信大连接、高可靠、低时延的需求，研究SCMA多维星座图构造、低时延低复杂度SCMA检测算法设计等内容。

研究内容：

近年来物联网在工业中应用日益广泛，实现泛在感知、实时监测、智能制造、柔性生产等工业需求。

工业物联网的核心需求是大连接、低时延、高可靠性，体现在5G中的URLLC以及mMTC业务需求之中，对现有无线通信技术提出了重大挑战。

本课题针对工业物联网大连接、低延时、高可靠性的核心需求，利用SCMA频谱效率高的优势，研究基于SCMA多址方案的若干关键技术，具体包括：

1）SCMA多维星座图构造研究

通过基准星座图结构化构造、实部虚部分离重排以及合理设计旋转矩阵等手段，一方面可以使得最小积距离最大化，另一方面可以减少投影点个数，降低接收机检测算法复杂度。

提出SCMA码本构造的系统方案，进一步提高可用码本数量，满足工业物联网大连接需求。

2）SCMA多用户检测算法研究

针对SCMA检测经典的MPA算法指数级复杂度的问题，基于EPA算法交互开销量小、复杂度低的优势，进一步研究低复杂度的SCMA多用户检测算法，并且对算法收敛性进行理论分析，从而满足工业物联网的低延迟、高可靠需求。

课题形式：

合作访问前瞻性

工作任务：

发表SCI检索论文2-3篇，申请国家发明专利1项。

合作课题至少应访问泛网实验室/团队1-2次，联合培养学生。

2.题目名称：

新型非正交多址理论与方法

问题描述：

针对未来无线通信中超密集、海量连接的网络需求，研究新型非正交多址方案串行扩频多址（TandemSpreadingMultipleAccess），包括码本、收发机及盲用户检测算法设计等，以实现海量连接、低复杂度接收及盲用户检测等特征。

研究内容：

超密集自组网是解决未来5G网络数据流量爆炸式增长的有效解决方案，鉴于目前正交多址方案难以满足其海量用户接入及超高负载的要求，因此面向超密集及自组织特征的非正交多址理论亟待研究。

本课题拟研究适用于超密集自组网的新型非正交多址方案串行扩频多址（TandemSpreadingMultipleAccess），包括码本、收发机及盲用户检测算法设计等。

拟提出一种结构化的非正交码本设计，能够提供正交码本尺寸指数量级的非正交码字个数，以支持超密集网络中的大规模用户连接及高负载；设计低复杂度收发机算法，相对于现有的以更高复杂度接收机技术提升资源负载率的其他多址方案，拟设计的接收机具有与传统正交方案相当的接收机复杂度；在结构化码本基础上，设计盲用户检测算法以支持系统的自组织特性，而此功能目前在其他非正交多址方案中鲜有研究。

本课题将为丰富非正交多址理论提供思路，为超密集自组网步入标准化进程及将来在实际系统中应用提供理论支持。

课题形式：

合作访问前瞻性

工作任务：

在SCI检索的发表论文2-3篇，发表EI检索论文2篇或获批省部级及以上支持项目一项。

3.题目名称：

无人机空中基站智能覆盖理论与关键技术

问题描述：

针对以内容/信息/为中心的无人机通信的需求，研究无人机空中基站智能覆盖理论与关键技术，包括信道感知与信息传输，协同编队与互联，导航定位、路径规划与控制，无定型小区自组织与资源分配等，为无人机宽带无线通信发展奠定坚实理论与技术基础。

研究内容：

空天地一体化信息网络建设是国家发展的核心战略，无人机空中基站覆盖是其重要组成部分。

大容量、高速率的通信需求对无人机通信的频谱效率、能量效率提出了更高要求。

为此，亟需研究无人机空中基站智能覆盖理论与相关技术，包括：

1）无人机通信信道智能感知与传输

研究在空中基站部署毫米波大规模天线阵列，利用机器学习、压缩感知和阵列信号处理等理论对信道进行稀疏建模与感知。

2）无人机协同编队与互联

研究通过无人机协同编队与互联，发挥空中基站的机动性和灵活性，实现动态多节点协同传输、远距离和高效灵活无缝覆盖。

3）无人机导航定位、路径规划与控制

研究无人机通信低复杂度导航定位算法，通过控制空中基站平台悬停位置、运动轨迹、姿势姿态、发送功率、实现有限资源下高效空中覆盖。

4）无定型小区自组织与资源分配

研究利用无人机多点协作实现无定形自组织组网，设计用户调度机制，以用户需求驱动空中基站漂移，减小用户被遮挡概率、提高用户调度的成功率和效率。

课题形式：

合作访问前瞻性

工作任务：

课题需提供完整有效的无人机空中基站智能覆盖理论与关键技术报告，最终研究成果需在SCI检索（三区以上）的发表论文至少1篇，发表EI检索论文2篇或获批省部级及以上支持项目一项。

4.题目名称：

环境反向散射通信系统中的估计检测理论及其在物联网中的应用

问题描述：

环境反向散射（ambientbackscatter）技术是利用周围环境中已有的无线信号，采取转发或不转发该信号的方式分别代表0和1比特，以实现标签和读写器之间的通信。

该技术将已有的无线信号作为能量源来通信，是一种全新的通信方式，能让传感器摆脱电池的束缚，具有重大的应用价值。

然而，作为一个新生事物，目前只有实验指出了该技术可行，相关的通信理论还有待完善，亟需研究。

研究内容：

针对以环境反向散射通信系统中恢复传感器或者标签发送信息的需求，研究并设计针对该系统的信道估计算法和信号检测算法，并对估计精度和检测性能进行理论分析和仿真验证。

具体包括但不限于以下内容：

研究环境反向散射信号和信道的统计特性；建立平坦衰落信道和频率选择性衰落信道下的环境反向散射信号及系统的数学理论模型；在此理论模型的基础上设计信道估计和信号检测算法；理论分析估计精度；理论分析并优化检测误比特率和系统吞吐量。

本课题拟聚焦于环境反向散射通信系统的信道估计和信号检测理论并挖掘其在物联网中的实际应用。

本课题能为新一代RFID产品和传感器技术的发展提供理论支撑，对物联网产品的商用化和推广应用有很好的借鉴和参考价值，有力推动物联网的发展。

课题形式：

合作访问前瞻性

工作任务：

在SCI检索的国际期刊或重要国际会议上发表论文2-3篇，发表EI检索论文2篇。

5.预编码正交频分复用水声通信研究

问题描述：

正交频分复用（OFDM）技术利用相互正交的并行子载波传输信息，具有频谱利用率高，资源管理灵活以及接收机复杂度低等优点，近年来成为水声通信领域的研究热点。

尽管如此，与单载波技术相比，OFDM有两个主要缺点：

首先，发送信号峰均功率比高，降低了发送功率效率，影响了传输距离。

对基于电池供电的水下节点，如自主水下潜器（AUV），功率效率至关重要，需要抑制峰均功率比；其次，子载波间相互独立，导致系统无法获得频率分集增益，当子载波处于频谱陷落位置时传输性能会下降。

研究内容：

预编码（precoding）技术通过将每个发送符号的信息扩展到多个子载波，能够在降低峰均功率比的同时提供频率分集增益，实现简单且不会引起信号失真，因此开展预编码OFDM水声通信研究无论对于理论创新还是实际应用都有重要意义。

水声信道由于时延大变化快不适合采用基于信道信息的理想预编码方案，现有方案一般采用固定预编码矩阵，如沃尔什-哈达玛变换矩阵或离散傅里叶变换矩阵等，因此本工作重点研究与信道信息无关峰均功率比最小化的固定预编码方案。

预编码的使用引入了符号间干扰，对接收端检测技术提出了更高的要求，本工作将重点研究基于Turbo均衡技术的符号检测技术。

课题形式：

合作访问前瞻性

工作任务：

在SCI检索的国际期刊或重要国际会议上发表论文2-3篇，发表EI检索论文2篇或发明专利1项。

6.5G工业物联网场景下电波传播与噪声干扰特性研究

问题描述：

申请人与推荐人已经在高铁无线信道、基于大数据理论的传播特性研究等领域开展过深入研究，针对5G中重要的工业互联网场景下的信道特性和模型研究，本课题立意于此，旨在给出迫切需求的基于实验的模型。

研究内容：

工业物联网（IndustrialInternetofThings,IIoT）作为5G低功耗大连接物联网（MassiveMTC,mMTC）的主要场景，电波传播环境和电磁噪声环境是极为特殊和复杂的。

从电波传播环境看，工业场景中存在的机床、机械臂等金属障碍物会对电波传输损耗造成影响；金属设备在电波传播中会形成较强的镜面反射和散射，从而产生更多强度较大的多径分量；工业自动化中的机械臂转动、机器人运输移动等运动因素会让无线信道同时具有时变特性。

从电磁噪声环境来看，IIoT的噪声主要包括大功率机械设备以及各类焊接设备工作时所产生的电磁辐射，如钢铁厂高温炉、电弧焊机的焊接、钢铁的切割、高压输电线、发电机以及其他大型设备的电磁辐射噪声，这些噪声在强度、带宽、功率谱形状、生灭特征等方面，和传统的高斯白噪声存在较大的差别。

从无线通信传输看，信道和噪声特性决定了无线通信系统的有效性和可靠性，因此，准确认知无线信道和噪声特性是5G工业物联网无线通信的基础性问题。

本课题拟利用已有的测量设备，开展工业物联网典型场景信道和噪声实际测量，研究工业场景下无线信道衰落与噪声分布特性，探索电波在工业环境下的传播规律，构建工业环境下噪声普适化模型，为5G工业物联网无线传输提供理论与技术支撑。

课题形式：

■项目合作前瞻性

工作任务：

发表论文3篇以上，其中SCI检索论文至少2-3篇，EI期刊论文1-2篇；申请发明专利1项以上；标准化文稿2篇以上。

至少访问泛网实验室/团队1-2次，联合培养学生。

7.基于人工智能的近场体态手势识别解决方案

问题描述：

申请人和推荐人在基于人工智能的近场体态手势识别解决方案课题已开展了合作与交流，本团队在人工智能方面具有算法与实现的设计特长，通过合作为北邮泛网部重实验室培养人才。

研究内容：

近场体态识别分为三个方面，姿态识别、面部识别和手势识别。

通过对这三个方面的体态信息进行采集、处理、理解、融合，将这些体态所传达的语义信息有效的解码。

（1）姿态识别：

基于kinect获得目标物的三维图像信息。

针对采集的三维信息，利用已经训练好的人体检测模型，在二维图像上框选目标所处区域。

将框选的区域作为红外信号得到的深度图像的mask，只处理mask区域内的物体，并对mask区域内的图像的进行细分割获得目标的精确分布区域，提取相应的骨架，得到目标的姿态。

利用深度学习的模型，解读获得的目标姿态的语义信息。

（2）面部识别：

a.针对面部的建模，以及模型的训练；b.利用姿态识别过程快速确定面部位置，及协调面部识别与姿态识别过程减小算法的运算复杂度，根据模型的输出结果获得目标物的身份、目标物的情感信息。

（3）手势识别：

根据ParsingtheHandinDepthImages所提的手模型构建方法，对三维空间的手进行建模。

利用这种方法主要解决3D场景中手的精确分割，对于手势的语义解读我们采取训练好的深度学习模型来获取更加丰富的语义信息。

语义融合：

将上面三个识别过程的语义输出进行更高层级的语义融合。

课题形式：

■项目合作前瞻性

工作任务：

在SCI检索（三区以上）的发表论文至少2篇，发表EI检索论文2篇，或者发表相应数量的专利。

至少访问泛网实验室1-2次，联合培养学生。

8.面向5G宽带移动通信的新型频谱聚合方法与技术验证

问题描述：

针对频谱需求增长迅猛趋势，据预测截止2020年我国陆地移动通信系统频谱需求将达1350-1810MHz，面临663MHz频谱赤字，无法满足快速增长的5G移动宽带新业务的频谱需求。

此外，频谱资源离散化、碎片化、频谱质量差异显著，低频段可用频谱资源条块划分、高低频段频谱覆盖不同、各系统带宽差异、非授权频谱质量不稳定，对实现匹配多样化业务需求的频谱聚合方法提出新挑战。

如何通过理论方法创新提高频谱资源利用效率，如何通过原型系统验证关键技术的可行性是面临的挑战。

研究内容：

针对离散化、碎片化频谱资源难聚合、频谱利用率低下的难题，提出将连续或离散频谱聚合成一个宽带虚拟载波的频谱聚合方法，屏蔽载波间的差异性提高离散频谱利用效率。

进一步，针对频谱质量差异、业务需求多样的挑战，提出频谱质量与业务相匹配的授权和非授权频谱聚合与优化调度方法，在保证多种业务服务质量的同时，实现频谱资源高效利用，支持5G移动通信新业务。

拟基于NIUSRP软件无线电平台搭建新型频谱聚合验证平台，对所提出的关键技术进行验证和性能评估。

课题形式：

项目合作■前瞻性

工作任务：

发表SCI检索论文2-3篇。

申请发明专利1项。