140CRP93100 ·基于機(jī)器學(xué)習(xí)的智能定位與感知
AI技術(shù)對邁向數(shù)據(jù)豐富的6G時代越來越重要。如何在不確定環(huán)境下，基于邏輯和概率推理、規(guī)劃和優(yōu)化決策，建立能夠?qū)崿F(xiàn)合理目標(biāo)的智能系統(tǒng)和體系是一個非常廣闊的研究領(lǐng)域。
現(xiàn)代AI系統(tǒng)通常基于機(jī)器學(xué)習(xí)，利用數(shù)據(jù)驅(qū)動的多學(xué)科方法來學(xué)習(xí)超出顯式編程規(guī)則的模型。6G系統(tǒng)將依賴于這種數(shù)據(jù)驅(qū)動算法，不僅為無線通信，而且為毫米波和微毫米波頻率范圍運(yùn)行的定位和感知提供了新的機(jī)會。
在數(shù)據(jù)豐富和復(fù)雜定位應(yīng)用中，特別是全球?qū)Ш叫l(wèi)星系統(tǒng)（GNSS）惡劣的室內(nèi)和城市室外信道條件下，預(yù)計ML應(yīng)用將更加廣泛。
基于AI和ML的定位和感知解決方案
隨著數(shù)據(jù)變得越來越高維和復(fù)雜，AI和ML輔助加上這些新的感知能力，將提供的機(jī)會。通過提取隱藏在原始數(shù)據(jù)中新的高層次信息和模式，將許多微弱、有噪聲的信號進(jìn)行臨時和空間融合，即可實(shí)現(xiàn)新的感知方法，如虛擬傳感器（Virtual Sensor），在某些傳感器失效時，它可為ECU提供信號，預(yù)測發(fā)動機(jī)的實(shí)時參數(shù)并提供給混合動力多能源管理系統(tǒng)，保證系統(tǒng)的正常工作。
·雷達(dá)與通信的融合
很長一段時間，雷達(dá)僅限于、航空等不計成本的應(yīng)用。近年來，隨著半導(dǎo)體技術(shù)、天線設(shè)計和信號處理技術(shù)的進(jìn)步，低成本的集成雷達(dá)已經(jīng)出現(xiàn)。在汽車行業(yè)，自適應(yīng)巡航控制、車道變換輔助和交叉路口交通警報等功能都依賴于雷達(dá)感測。
對于汽車應(yīng)用，協(xié)同是一種選擇，即雷達(dá)和通信子系統(tǒng)基本上獨(dú)立運(yùn)作，但交換信息以相互支持，特別是可以減少干擾。例如，帶內(nèi)通信可以幫助雷達(dá)探測，實(shí)現(xiàn)不同傳感器之間的信息交換；雷達(dá)還可以輔助通信，例如，通過收集關(guān)于障礙物和反射體的信息來實(shí)現(xiàn)波束跟蹤。作為第三種選擇，協(xié)同設(shè)計是一種更有前途的方法，其中雷達(dá)和通信都采用單一波形。這很可能是6G系統(tǒng)的路子，其優(yōu)勢和機(jī)遇包括針對不同目的的更高效、靈活的頻譜，有助于降低成本的硬件重用和集成，以及比兩個獨(dú)立系統(tǒng)更低的能耗。
雷達(dá)與通信協(xié)同
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