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【无线感知会议系列-21 】无线感知6G 研究愿景

前言:

         无线感知不仅是利用WIFI 设备进行感知,也是6G的核心功能,本篇主要分享2020 奥卢大学芬兰 6G 旗舰项目领导的国际专家小组编写6G 白皮书以及会议

        本白皮书探讨了第五代 (5G) 无线通信系统未来的定位和传感机遇,确定了关键技术推动因素,讨论了其潜在挑战、实施问题,并确定了潜在解决方案。此外,我们还介绍了定位和传感应用的激动人心的新机遇,这些机遇将颠覆传统的设计原则,彻底改变我们的生活、与环境的互动方式和开展业务的方式。与 5G 和前几代相比,定位和传感将从一开始就内置,以应对特定的应用和用例,并支持灵活、无缝的连接。

       继 5G 新无线电 (NR) 系统开创的趋势之后,第六代 (6G) 将继续向更高的频率范围、更宽的带宽和大规模天线阵列发展。反过来,这将使传感解决方案具有非常精细的范围、多普勒和角度分辨率,以及厘米级精度的定位。此外,新材料、新设备类型和可重构表面将使网络运营商能够重塑和控制环境的电磁响应。同时,机器学习和人工智能将利用前所未有的数据和计算资源来解决无线通信系统中最大和最困难的问题。

        6G 系统将是真正智能的无线系统,不仅提供无处不在的通信,而且还支持高精度定位和高分辨率传感服务。它们将成为这场革命的催化剂,带来一套独特的新功能和服务能力,其中定位和传感将与通信共存,不断共享时间、频率和空间上的可用资源。太赫兹成像和光谱等应用有可能通过动态、非侵入性、非接触式测量为未来的数字健康技术提供连续、实时的生理信息。6G 同步定位和地图绘制 (SLAM) 方法不仅可以实现先进的跨现实 (XR) 应用,还可以增强车辆和无人机等自主物体的导航。在融合的 6G 雷达和通信系统中,无源和有源雷达将同时使用和共享信息,以提供丰富而准确的环境虚拟图像。在 6G 中,智能情境感知网络将能够利用定位和传感信息来优化部署、操作和能源使用,而无需或仅需要有限的人工干预。

        本白皮书最后强调了基础研究挑战以及与隐私、安全和信任相关的影响和机遇。解决这些挑战无疑需要研究界的跨学科和协同努力。


目录:

  1.    1:Barend van Limepd: 6G Technology challenges&system-level Opportunities through THz spectrum adoption
  2.    2: Hadi Saridden: Intelligent surface-assisted communications,localization, and sensing 
  3.    3:   Yang Miao:  Beamspace for localization and sensing 
  4.    4:    Jakko Suutala: Role of machine learning  in localization and sensing 
  5.    5:    Henk Wymmersch and Tommy Svensson: Sensing and communication convergence
  6.    6:     Andre Noll Barreto:  Active Radar Sensing Using Joint Communication of RF sensing

一  Barend van Limepd: 6G Technology challenges&system-level Opportunities through THz spectrum adoption

      他的主要内容是下一代的太赫兹通讯

       里面跟感知相关的主要是6G 哪些Band 频点适合感知。这个2016张大庆老师在呼吸感知Fresnel论文也可以重点去参考一下。 6G 里面感知方案一种是使用雷达的FMCW技术,另一种是使用现有的CSI无线信号通过感知。 这两条技术路线到底是哪个,个人也比较困惑,也计划在今年跟6G 标准组的感知 team 进行探讨。

    FMCW雷达的问题:   频率要求特别高,功耗高,成本高,

    CSI感知问题: 多目标跟踪困难。  优势: 成本低,功耗低。


二  Hadi Saridden: Intelligent surface-assisted communications,localization, and sensing 

    主要是智能超表面的一些技术,感知可以用于智能超表面场景。


三   Yang Miao:  Beamspace for localization and sensing 


四  Jakko Suutala: Role of machine learning  in localization and sensing 

        主要内容是定位和感知

     


五  Henk Wymmersch and Tommy Svensson: Sensing and communication convergence

   

5G 提供AOF TOF 等信息


 六  Andre Noll Barreto:  Active Radar Sensing Using Joint Communication of RF sensing

     

6G White Paper on Localization and Sensing – 6G Flagship

https://youtu.be/tStqgX2spxo

6G White Paper on Localization and Sensing – 6G Flagship


http://www.kler.cn/a/507458.html

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