清華大學高飛飛老師團隊聯合曾益科技將在無線研究領域的年度盛會IEEE/CIC International Conference on Communications in China上展出基于軟件無線電平臺及人工智能算法相結合的原型驗證系統Vicom，可實現基于視覺感知的毫米波波束跟蹤及遮擋情境下的高低頻無縫切換演示驗證，該技術屬于感知通信一體化新體系。

研究背景

5G的主流部署方式之中主要存在兩個頻段：Sub6G頻段（6GHz以下頻段）與毫米波頻段（24GHz至300GHz頻段）。毫米波頻段相比于Sub6G頻段具有高數據吞吐量、大帶寬、天線體積小等優點，因此占據5G通信研究前沿的重要一席。

然而，毫米波也具有其波段上的固有缺點，如大維天線信道估計開銷較高，波束對準耗時較長，相對于低頻信號穿透能力弱、易被遮擋等缺點。近期研究表明，可利用感知信息等帶外信息輔助提高無線通信性能，因此感知通信一體化研究已成為B5G乃至6G技術的熱點之一。

本原型系統實現了利用視覺感知信號來輔助毫米波通信的演示驗證，包括視頻感知輔助的窄波束實時跟蹤，視頻感知輔助的遮擋判斷，一站雙頻的高低頻切換等來保持穩定可靠的數據傳輸。系統起名為Vicom，意指Vision Aided Communications。

系統展示

基于視覺感知的波束跟蹤系統

使用視覺感知以及人工智能的方式從環境中獲取收發兩端最優的波束權重，并通過傳感器直接控制收發兩端的大規模天線相位、無需使用昂貴的射頻鏈路資源。

傳統框架下毫米波通信的波束成形與跟蹤采用的是：在收發兩端依次掃描遍歷整個碼本來確定接收能量最強的方向作為波束對準方向。該方式在用戶運動過程中必須不斷掃描整個碼本、造成時間資源和通信資源浪費。

在所搭建的基于視覺感知的毫米波通信系統中，基站端和用戶移動端均使用攝像頭對環境進行感知、然后利用人工智能的方式從視覺信息中找到當前時刻最優的波束方向，從而控制毫米波陣列的波束權重。該方法利用可見光頻段這類“帶外”信息，不占用寶貴的帶內資源，且無需掃描遍歷整個碼本，使得波束跟蹤算法更加簡單、且降低了設備成本。

基于視覺感知的高低頻通信切換系統

使用視覺對于毫米波天線遮擋情況進行判斷，在存在天線遮擋的情況下，系統自動切換低頻傳輸，有效地解決了遮擋物導致的毫米波傳輸中斷問題。

在毫米波通信之中，對于遮擋物阻隔信號的處理問題是研究關注的熱點之一。毫米波較弱的穿透能力、較弱的散射和衍射能力使得在存在遮擋物的情形下通信效果迅速下降。

5G通信之中存在Sub6G較低的頻率資源，且使用Sub6G頻段的低頻通信具有豐富的散射和衍射效應，形成充足的多徑資源，使得5G通信在NLOS下也能夠正常進行通信。目前已有大量的基站采用一站多頻的方式，而相當多類型的手機也已經支持多個高低頻頻段。

所搭建的演示驗證系統使用基站端和移動端的視覺判定LOS徑是否被遮擋、若遮擋存在將通信頻段從毫米波頻段切換至使用NLOS徑的Sub6G頻段。在遮擋物消失后，基站端和移動端通過視覺檢測自動切換回毫米波頻段繼續進行波束跟蹤。

應用前景

基于視覺輔助無線通信系統其本質是將傳統通信轉化為“主動感知通信”，屬于主動感知輔助的通信方式，是感知通信一體化新體系中的重要技術。采用主動感知的方案，使得基站端能夠利用人工智能算法對周圍通信環境做出判斷，不僅僅能夠實現波束跟蹤。

同時還可實現遮擋判斷、參數獲取、資源配置等多種功能、對于多類其他通信場景例如智能反射面（RIS）等也有良好的支撐，具有大規模部署和應用的前景。

大咖分享

團隊研究負責人清華大學高飛飛副教授將會出席IEEE/CIC同期6G分論壇，分享6G智能無線通信研究的最新進展。

演講摘要

在無線通信系統設計里融入人工智能技術已成為無線通信領域的新趨勢，并被認可為是6G移動通信系統的關鍵技術之一。本報告主要講述了如何利用深度學習對無線通信物理層各個環節進行創新設計，包括信道估計、信道預測、波束成形等。

研究表明，利用深度學習能夠解決傳統通信系統無法觸及的大量新問題。我們同時還搭建了原型驗證平臺來展示人工智能融合無線通信的可行性。

演講嘉賓

高飛飛老師長期從事智能通信與信號處理技術研究，發表IEEE期刊論文150余篇，獲谷歌引用1萬余次，獲中國通信學會自然科學獎二等獎、中國通信學會青年科技獎、IEEE通信學會亞太地區杰出青年學者稱號。

擔任IEEE TCOM、IEEE TWC、IEEE JSTSP、IEEE TCCN等6個IEEE頂級期刊高級編委/客座編委/編委、以及中國科技期刊卓越行動計劃入選期刊《China Communications》編委。

編輯：jq