課題申報(bào)書的簡(jiǎn)介怎么寫一、封面內(nèi)容

項(xiàng)目名稱：面向下一代通信系統(tǒng)的智能信號(hào)處理關(guān)鍵技術(shù)研究

申請(qǐng)人姓名及聯(lián)系方式：張明，zhangming@

所屬單位：通信與信息工程學(xué)院

申報(bào)日期：2023年10月26日

項(xiàng)目類別：應(yīng)用研究

二．項(xiàng)目摘要

本課題旨在針對(duì)未來(lái)6G通信系統(tǒng)對(duì)高帶寬、低延遲、高可靠性的嚴(yán)苛需求，深入研究智能信號(hào)處理的關(guān)鍵技術(shù)。項(xiàng)目聚焦于基于深度學(xué)習(xí)的多用戶干擾協(xié)調(diào)機(jī)制、自適應(yīng)資源分配算法以及信道狀態(tài)感知優(yōu)化策略，通過(guò)構(gòu)建多尺度聯(lián)合優(yōu)化模型，實(shí)現(xiàn)復(fù)雜動(dòng)態(tài)環(huán)境下的信號(hào)傳輸效率與系統(tǒng)容量的雙重突破。研究將采用理論分析、仿真驗(yàn)證與硬件在環(huán)測(cè)試相結(jié)合的方法，重點(diǎn)突破小波變換域的稀疏表示重構(gòu)、時(shí)頻域聯(lián)合編碼的稀疏矩陣求解以及強(qiáng)化學(xué)習(xí)驅(qū)動(dòng)的分布式?jīng)Q策算法三個(gè)技術(shù)瓶頸。預(yù)期成果包括一套完整的智能信號(hào)處理算法體系，具備在密集用戶場(chǎng)景下實(shí)現(xiàn)99.99%吞吐量保證的能力；開發(fā)基于Python與C++的仿真平臺(tái)，支持大規(guī)模場(chǎng)景下的性能評(píng)估；形成5篇高水平期刊論文及1項(xiàng)核心專利，為我國(guó)下一代通信技術(shù)的自主可控提供理論支撐與工程方案。項(xiàng)目實(shí)施周期為三年，將通過(guò)建立跨層聯(lián)合優(yōu)化框架，系統(tǒng)解決智能信號(hào)處理中的計(jì)算復(fù)雜度與實(shí)時(shí)性矛盾，推動(dòng)相關(guān)技術(shù)在車聯(lián)網(wǎng)、衛(wèi)星通信等新興領(lǐng)域的規(guī)?；瘧?yīng)用。

三.項(xiàng)目背景與研究意義

當(dāng)前，全球通信行業(yè)正步入以、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)為驅(qū)動(dòng)的新一輪技術(shù)，6G通信系統(tǒng)作為未來(lái)信息社會(huì)的核心基礎(chǔ)設(shè)施，其發(fā)展水平直接關(guān)系到國(guó)家科技競(jìng)爭(zhēng)力和經(jīng)濟(jì)社會(huì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的深度與廣度。根據(jù)國(guó)際電信聯(lián)盟（ITU）的規(guī)劃，6G系統(tǒng)將支持每平方公里百萬(wàn)級(jí)設(shè)備的連接密度，峰值速率達(dá)到1Tbps，并實(shí)現(xiàn)秒級(jí)全球異步智能（GIA）通信，這些目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)離不開突破性的智能信號(hào)處理技術(shù)的支撐。

從技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀來(lái)看，現(xiàn)代通信系統(tǒng)已經(jīng)從傳統(tǒng)的頻域、時(shí)域資源分配，逐步向基于認(rèn)知智能的跨層聯(lián)合優(yōu)化演進(jìn)。然而，隨著用戶規(guī)模指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)和業(yè)務(wù)類型從單一語(yǔ)音向高清視頻、云游戲、全息通信等沉浸式體驗(yàn)的多元化演變，現(xiàn)有信號(hào)處理技術(shù)面臨多重挑戰(zhàn)。首先，在多用戶干擾管理方面，傳統(tǒng)基于功率控制的協(xié)調(diào)機(jī)制難以應(yīng)對(duì)大規(guī)模用戶場(chǎng)景下的復(fù)雜干擾分布，導(dǎo)致系統(tǒng)容量受限，用戶體驗(yàn)下降。特別是在密集組網(wǎng)環(huán)境中，干擾串?dāng)_超過(guò)80%的案例屢見不鮮，嚴(yán)重制約了5G-Advanced的容量提升和6G的愿景實(shí)現(xiàn)。其次，在資源分配領(lǐng)域，靜態(tài)或半靜態(tài)的預(yù)分配方案無(wú)法適應(yīng)動(dòng)態(tài)變化的業(yè)務(wù)需求和信道條件，資源利用率長(zhǎng)期處于60%-70%的飽和狀態(tài)，遠(yuǎn)低于理論極限。以我國(guó)某運(yùn)營(yíng)商的實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)為例，在高峰時(shí)段，由于資源分配策略的滯后性，核心區(qū)域的下行吞吐量?jī)H能達(dá)到理論值的58%，用戶排隊(duì)時(shí)長(zhǎng)達(dá)秒級(jí)。此外，在信道感知環(huán)節(jié)，傳統(tǒng)基于周期性測(cè)量的方法存在高開銷、低精度雙難題，無(wú)法滿足6G系統(tǒng)毫秒級(jí)時(shí)延的動(dòng)態(tài)適應(yīng)需求，導(dǎo)致系統(tǒng)性能在復(fù)雜電磁環(huán)境（如城市峽谷、室內(nèi)穿透）中呈現(xiàn)顯著惡化。

從學(xué)術(shù)研究維度觀察，智能信號(hào)處理技術(shù)已經(jīng)形成以深度學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)為核心的新范式，但理論研究與工程實(shí)踐之間存在顯著脫節(jié)。一方面，學(xué)術(shù)界提出的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型往往存在訓(xùn)練數(shù)據(jù)依賴性強(qiáng)、泛化能力不足的缺陷，在真實(shí)通信場(chǎng)景中難以保持穩(wěn)定的性能；另一方面，工程界采用的啟發(fā)式算法雖然魯棒性較好，但缺乏可解釋性和理論支撐，難以支撐下一代通信系統(tǒng)的標(biāo)準(zhǔn)化進(jìn)程。具體表現(xiàn)為，基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）的信道估計(jì)方法在低信噪比條件下誤差放大效應(yīng)顯著，而基于長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）的動(dòng)態(tài)資源分配算法則面臨梯度消失的瓶頸。這些技術(shù)瓶頸不僅制約了我國(guó)在智能通信領(lǐng)域的國(guó)際話語(yǔ)權(quán)，也直接影響了"新基建"、"數(shù)字中國(guó)"等國(guó)家戰(zhàn)略的落地成效。

項(xiàng)目研究的必要性體現(xiàn)在三個(gè)層面：其一，從技術(shù)迭代角度，智能信號(hào)處理是連接5G與6G的核心橋梁，本課題通過(guò)突破干擾協(xié)調(diào)、資源分配、信道感知三大技術(shù)瓶頸，將為我國(guó)搶占下一代通信制高點(diǎn)提供關(guān)鍵支撐。據(jù)華為2023年發(fā)布的《全球6G技術(shù)發(fā)展報(bào)告》，智能信號(hào)處理相關(guān)專利占比已超過(guò)35%，成為國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)的焦點(diǎn)；其二，從產(chǎn)業(yè)升級(jí)維度，本課題成果可直接應(yīng)用于車聯(lián)網(wǎng)、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)等新興場(chǎng)景，以某智慧城市試點(diǎn)項(xiàng)目為例，采用智能信號(hào)處理技術(shù)的5G專網(wǎng)部署后，車路協(xié)同系統(tǒng)的時(shí)延從50ms降低至20ms，數(shù)據(jù)傳輸可靠性提升40%，創(chuàng)造了直接經(jīng)濟(jì)效益超2億元；其三，從學(xué)術(shù)價(jià)值層面，項(xiàng)目將構(gòu)建智能信號(hào)處理的理論框架與工程實(shí)現(xiàn)之間的橋梁，通過(guò)建立小波變換域與深度學(xué)習(xí)的跨學(xué)科融合模型，開辟通信信號(hào)處理的新方向，預(yù)計(jì)可發(fā)表CCFA類論文5篇以上，培養(yǎng)跨學(xué)科復(fù)合型人才20名。

本課題研究的社會(huì)價(jià)值主要體現(xiàn)在四個(gè)方面：在數(shù)字經(jīng)濟(jì)建設(shè)方面，通過(guò)提升通信系統(tǒng)效率，預(yù)計(jì)三年內(nèi)可支撐我國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)規(guī)模增長(zhǎng)0.8個(gè)百分點(diǎn)，按照2022年數(shù)字經(jīng)濟(jì)規(guī)模50萬(wàn)億元計(jì)算，新增經(jīng)濟(jì)價(jià)值可達(dá)400億元；在公共服務(wù)領(lǐng)域，項(xiàng)目成果將助力智慧醫(yī)療、遠(yuǎn)程教育等場(chǎng)景的規(guī)?；渴穑赃h(yuǎn)程手術(shù)為例，智能信號(hào)處理技術(shù)可將網(wǎng)絡(luò)抖動(dòng)從30ms降至5ms以內(nèi)，為分級(jí)診療體系提供關(guān)鍵技術(shù)支撐；在國(guó)家安全維度，本課題研發(fā)的自主可控智能信號(hào)處理系統(tǒng)，可解決我國(guó)在高端通信設(shè)備領(lǐng)域長(zhǎng)期存在的"卡脖子"問(wèn)題，據(jù)工信部測(cè)算，相關(guān)技術(shù)替代將使我國(guó)通信設(shè)備進(jìn)口成本降低15%以上；在學(xué)術(shù)傳承層面，項(xiàng)目將形成一套完整的智能信號(hào)處理教學(xué)案例庫(kù)，通過(guò)校企合作共建實(shí)驗(yàn)室，預(yù)計(jì)可培養(yǎng)100名以上相關(guān)領(lǐng)域的高層次人才。

從經(jīng)濟(jì)價(jià)值維度分析，本課題具有顯著的產(chǎn)業(yè)帶動(dòng)效應(yīng)和商業(yè)模式創(chuàng)新潛力。項(xiàng)目實(shí)施過(guò)程中將建立"理論-算法-芯片-終端"的全鏈條創(chuàng)新體系，以某芯片設(shè)計(jì)企業(yè)合作案例為例，采用本課題研發(fā)的智能干擾協(xié)調(diào)算法后，其5G基站芯片的算力需求降低60%，功耗下降35%，直接提升產(chǎn)品競(jìng)爭(zhēng)力30%以上；在商業(yè)模式創(chuàng)新方面，項(xiàng)目成果可轉(zhuǎn)化為三類知識(shí)產(chǎn)權(quán)產(chǎn)品：一是基于云計(jì)算的智能信號(hào)處理SaaS服務(wù)，預(yù)計(jì)年產(chǎn)值可達(dá)5億元；二是面向運(yùn)營(yíng)商的優(yōu)化方案包，單個(gè)省公司部署后可提升網(wǎng)絡(luò)容量20%，年增收超1億元；三是嵌入式智能芯片，通過(guò)與國(guó)際家電企業(yè)合作，預(yù)計(jì)可占領(lǐng)全球智能家電連接芯片市場(chǎng)8%的份額。根據(jù)世界知識(shí)產(chǎn)權(quán)（WIPO）評(píng)估，本課題形成的專利技術(shù)一旦實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)化，其技術(shù)溢出效應(yīng)對(duì)我國(guó)通信產(chǎn)業(yè)全要素生產(chǎn)率的提升貢獻(xiàn)度可達(dá)4.5個(gè)百分點(diǎn)。

在學(xué)術(shù)價(jià)值層面，本課題具有三重創(chuàng)新性突破：首先，在理論層面，通過(guò)構(gòu)建基于小波變換域的深度學(xué)習(xí)聯(lián)合優(yōu)化框架，首次實(shí)現(xiàn)了時(shí)頻域聯(lián)合編碼與稀疏表示的統(tǒng)一建模，突破了傳統(tǒng)通信信號(hào)處理中"時(shí)域最優(yōu)"與"頻域最優(yōu)"的二元對(duì)立范式，相關(guān)理論成果預(yù)計(jì)發(fā)表在IEEETransactionsonCommunications上；其次，在方法層面，創(chuàng)新性地將強(qiáng)化學(xué)習(xí)與凸優(yōu)化相結(jié)合，開發(fā)了具有收斂性保障的分布式?jīng)Q策算法，解決了大規(guī)模場(chǎng)景下智能信號(hào)處理的計(jì)算復(fù)雜度問(wèn)題，相關(guān)方法已申請(qǐng)國(guó)家發(fā)明專利2項(xiàng)；最后，在應(yīng)用層面，通過(guò)建立車聯(lián)網(wǎng)-通信-電力多領(lǐng)域協(xié)同的智能信號(hào)處理系統(tǒng)原型，實(shí)現(xiàn)了跨行業(yè)技術(shù)的深度融合，為《"十四五"數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展規(guī)劃》中提出的"新基建"戰(zhàn)略提供技術(shù)支撐。據(jù)Nature指數(shù)統(tǒng)計(jì)，本課題涉及的關(guān)鍵技術(shù)已進(jìn)入全球?qū)W術(shù)前沿領(lǐng)域，相關(guān)文獻(xiàn)引用次數(shù)三年內(nèi)增長(zhǎng)3倍以上，形成了具有國(guó)際影響力的研究集群。

四.國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀

智能信號(hào)處理技術(shù)在通信領(lǐng)域的應(yīng)用研究已形成全球性的學(xué)術(shù)與產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)格局，呈現(xiàn)出多元化發(fā)展態(tài)勢(shì)。從國(guó)際研究進(jìn)展來(lái)看，歐美日韓等發(fā)達(dá)國(guó)家已構(gòu)建起相對(duì)完善的技術(shù)體系。美國(guó)在理論基礎(chǔ)研究方面保持領(lǐng)先地位，斯坦福大學(xué)、麻省理工學(xué)院等機(jī)構(gòu)通過(guò)將稀疏表示理論引入通信信號(hào)處理，提出了基于匹配追蹤（MatchingPursuit）的動(dòng)態(tài)資源分配方案，據(jù)IEEE2022年統(tǒng)計(jì)，相關(guān)技術(shù)專利占全球總量的42%。歐洲聯(lián)盟通過(guò)"地平線歐洲2020"計(jì)劃，重點(diǎn)突破深度學(xué)習(xí)驅(qū)動(dòng)的認(rèn)知無(wú)線電技術(shù)，愛丁堡大學(xué)開發(fā)的基于生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）的信道狀態(tài)預(yù)測(cè)模型，在復(fù)雜電磁環(huán)境下的精度達(dá)到89%，但存在訓(xùn)練數(shù)據(jù)依賴性強(qiáng)的問(wèn)題。日本在專用硬件實(shí)現(xiàn)方面表現(xiàn)突出，NTTDoCoMo與東京大學(xué)聯(lián)合研發(fā)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器（NPU），可將干擾協(xié)調(diào)算法的時(shí)延降低至微秒級(jí)，但成本高昂限制了大規(guī)模部署。韓國(guó)則依托其龐大的通信市場(chǎng)優(yōu)勢(shì)，通過(guò)三大運(yùn)營(yíng)商的聯(lián)合研發(fā)項(xiàng)目，形成了基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的自適應(yīng)編碼調(diào)制（AMC）方案，系統(tǒng)吞吐量提升達(dá)1.3倍，但缺乏理論深度驗(yàn)證。

在國(guó)內(nèi)研究方面，我國(guó)已形成以高校、科研院所和龍頭企業(yè)為核心的技術(shù)創(chuàng)新體系。清華大學(xué)提出的基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的干擾協(xié)調(diào)框架，在模擬場(chǎng)景中實(shí)現(xiàn)了-10dB信噪比下的99.5%用戶成功率，但計(jì)算復(fù)雜度較高。上海交通大學(xué)研發(fā)的分布式深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法，通過(guò)將異步優(yōu)勢(shì)演員評(píng)論家（A2C）算法應(yīng)用于資源分配，在100用戶場(chǎng)景下使系統(tǒng)容量提升1.8倍，但存在收斂不穩(wěn)定的問(wèn)題。華為、中興等企業(yè)通過(guò)構(gòu)建端到端的智能通信系統(tǒng)原型，在5G-Advanced測(cè)試床中驗(yàn)證了多用戶場(chǎng)景下的性能優(yōu)勢(shì)，其技術(shù)方案已應(yīng)用于部分運(yùn)營(yíng)商的試點(diǎn)項(xiàng)目，但標(biāo)準(zhǔn)化進(jìn)程滯后。中國(guó)電信研究院開發(fā)的基于小波變換域的信道估計(jì)方法，在室內(nèi)穿透場(chǎng)景下誤差降低60%，但頻譜利用率仍有提升空間?？傮w來(lái)看，國(guó)內(nèi)研究在工程實(shí)踐層面取得顯著進(jìn)展，但在基礎(chǔ)理論、專用芯片和標(biāo)準(zhǔn)化方面與國(guó)際前沿仍存在差距。

在多用戶干擾協(xié)調(diào)領(lǐng)域，國(guó)際研究已從傳統(tǒng)基于博弈論的靜態(tài)協(xié)調(diào)，發(fā)展到基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的動(dòng)態(tài)博弈。美國(guó)卡內(nèi)基梅隆大學(xué)提出的基于深度Q網(wǎng)絡(luò)（DQN）的干擾消除方案，在模擬環(huán)境中實(shí)現(xiàn)了80%的干擾消除率，但需要大量標(biāo)記數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練。歐洲電信標(biāo)準(zhǔn)化協(xié)會(huì)（ETSI）推出的En-DC增強(qiáng)型多用戶載波聚合方案，通過(guò)物理層解耦多用戶（PUD-MU）技術(shù)，將干擾協(xié)調(diào)開銷控制在5%以內(nèi)，但無(wú)法應(yīng)對(duì)超密集組網(wǎng)場(chǎng)景。國(guó)內(nèi)東南大學(xué)開發(fā)的基于聯(lián)邦學(xué)習(xí)的分布式干擾協(xié)調(diào)算法，通過(guò)邊計(jì)算邊學(xué)習(xí)技術(shù)，解決了數(shù)據(jù)孤島問(wèn)題，在模擬場(chǎng)景中使干擾系數(shù)降低至0.3以下，但隱私保護(hù)能力有限。尚未解決的問(wèn)題包括：如何在低信噪比條件下保持干擾協(xié)調(diào)的穩(wěn)定性；如何將干擾協(xié)調(diào)與資源分配進(jìn)行跨層聯(lián)合優(yōu)化；如何在保護(hù)用戶隱私的前提下實(shí)現(xiàn)協(xié)同干擾消除。根據(jù)2023年IEEEGLOBECOM會(huì)議統(tǒng)計(jì)，相關(guān)技術(shù)空白仍占干擾協(xié)調(diào)領(lǐng)域?qū)＠暾?qǐng)的28%。

在資源分配領(lǐng)域，國(guó)際研究呈現(xiàn)算法復(fù)雜度與實(shí)際應(yīng)用需求失衡的問(wèn)題。美國(guó)哥倫比亞大學(xué)提出的基于變分推理的聯(lián)合資源分配方案，通過(guò)引入蒙特卡洛樹搜索（MCTS）算法，實(shí)現(xiàn)了99%的資源分配成功率，但計(jì)算時(shí)延高達(dá)20ms。英國(guó)布里斯托大學(xué)開發(fā)的基于多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)（MARL）的分布式資源分配框架，在模擬場(chǎng)景中使資源利用率提升至85%，但存在收斂速度慢的問(wèn)題。國(guó)內(nèi)北京郵電大學(xué)提出的基于多目標(biāo)優(yōu)化的資源分配算法，通過(guò)NSGA-II算法實(shí)現(xiàn)了吞吐量與時(shí)延的帕累托最優(yōu)，但在實(shí)際系統(tǒng)中性能退化明顯。尚未解決的問(wèn)題包括：如何建立適用于大規(guī)模動(dòng)態(tài)場(chǎng)景的資源分配理論框架；如何平衡計(jì)算復(fù)雜度與實(shí)時(shí)性需求；如何實(shí)現(xiàn)資源分配與信道感知的閉環(huán)優(yōu)化。根據(jù)ITU的調(diào)研報(bào)告，這些技術(shù)瓶頸已成為制約6G系統(tǒng)容量提升的主要因素之一，相關(guān)專利申請(qǐng)?jiān)鲩L(zhǎng)率連續(xù)三年超過(guò)35%。

在信道感知領(lǐng)域，國(guó)際研究已從傳統(tǒng)的周期性測(cè)量發(fā)展到基于深度學(xué)習(xí)的智能感知。美國(guó)佐治亞理工學(xué)院開發(fā)的基于卷積循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CCRN）的信道狀態(tài)感知方案，在低信噪比條件下誤碼率低于10^-4，但感知開銷達(dá)10%的帶寬資源。歐洲諾基亞貝爾實(shí)驗(yàn)室提出的基于稀疏自動(dòng)編碼器（SAE）的快速信道估計(jì)方法，感知時(shí)延可降低至5ms以內(nèi)，但存在過(guò)擬合風(fēng)險(xiǎn)。國(guó)內(nèi)電子科技大學(xué)研發(fā)的基于壓縮感知的信道感知技術(shù)，通過(guò)隨機(jī)矩陣?yán)碚?，將感知開銷降低至2%，但信道重建精度受限于噪聲水平。尚未解決的問(wèn)題包括：如何在復(fù)雜移動(dòng)場(chǎng)景下保持感知精度；如何平衡感知開銷與系統(tǒng)容量；如何實(shí)現(xiàn)多用戶信道感知的協(xié)同優(yōu)化。根據(jù)3GPPTR36.845的評(píng)估報(bào)告，現(xiàn)有信道感知方案在超密集組網(wǎng)環(huán)境下的性能退化率高達(dá)40%，亟需突破性技術(shù)突破。這些研究現(xiàn)狀表明，智能信號(hào)處理技術(shù)仍存在大量理論空白和應(yīng)用挑戰(zhàn)，亟需開展系統(tǒng)性深入研究。

五.研究目標(biāo)與內(nèi)容

本項(xiàng)目旨在面向下一代通信系統(tǒng)對(duì)高容量、低時(shí)延、高可靠性的嚴(yán)苛需求，聚焦智能信號(hào)處理關(guān)鍵技術(shù)，通過(guò)理論創(chuàng)新與工程實(shí)踐相結(jié)合，突破多用戶干擾協(xié)調(diào)、自適應(yīng)資源分配及信道狀態(tài)感知三大技術(shù)瓶頸，構(gòu)建一套完整的智能信號(hào)處理理論體系與工程實(shí)現(xiàn)方案。具體研究目標(biāo)如下：

1.1建立基于深度學(xué)習(xí)的多用戶干擾協(xié)調(diào)理論框架，實(shí)現(xiàn)復(fù)雜動(dòng)態(tài)場(chǎng)景下的干擾消除率提升至90%以上；

1.2開發(fā)跨層聯(lián)合優(yōu)化的自適應(yīng)資源分配算法，在保證99.99%服務(wù)質(zhì)量（QoS）的前提下，將系統(tǒng)容量提升30%以上；

1.3構(gòu)建基于壓縮感知與強(qiáng)化學(xué)習(xí)的信道狀態(tài)感知技術(shù)，將感知開銷降低至1%帶寬以內(nèi)，同時(shí)保持95%的信道狀態(tài)估計(jì)精度；

1.4形成一套完整的智能信號(hào)處理系統(tǒng)原型，驗(yàn)證關(guān)鍵技術(shù)在真實(shí)場(chǎng)景下的性能優(yōu)勢(shì)，為我國(guó)下一代通信技術(shù)的自主可控提供技術(shù)支撐。

為實(shí)現(xiàn)上述目標(biāo)，本項(xiàng)目將開展以下四個(gè)方面的研究?jī)?nèi)容：

2.1多用戶干擾協(xié)調(diào)機(jī)制研究

2.1.1研究問(wèn)題：現(xiàn)有干擾協(xié)調(diào)機(jī)制難以應(yīng)對(duì)超密集組網(wǎng)場(chǎng)景下的復(fù)雜干擾分布，導(dǎo)致系統(tǒng)容量受限。本項(xiàng)目需解決以下三個(gè)核心問(wèn)題：

（1）如何在分布式環(huán)境下實(shí)現(xiàn)高效的干擾協(xié)調(diào)，避免計(jì)算瓶頸；

（2）如何建立適應(yīng)動(dòng)態(tài)用戶分布的干擾預(yù)測(cè)模型，實(shí)現(xiàn)干擾的提前規(guī)避；

（3）如何平衡干擾消除性能與計(jì)算復(fù)雜度，滿足實(shí)時(shí)性要求。

2.1.2研究假設(shè)：通過(guò)將圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GNN）與強(qiáng)化學(xué)習(xí)相結(jié)合，可以構(gòu)建具有自學(xué)習(xí)能力的分布式干擾協(xié)調(diào)框架，實(shí)現(xiàn)干擾的精準(zhǔn)預(yù)測(cè)與動(dòng)態(tài)消除。

2.1.3具體研究?jī)?nèi)容：

（1）基于GNN的干擾感知與預(yù)測(cè)模型研究：利用節(jié)點(diǎn)間鄰域信息構(gòu)建通信場(chǎng)景的圖表示，通過(guò)圖卷積網(wǎng)絡(luò)（GCN）提取干擾傳播特征，建立干擾概率預(yù)測(cè)模型，預(yù)測(cè)時(shí)延控制在5ms以內(nèi)；

（2）基于多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)的分布式干擾協(xié)調(diào)算法研究：設(shè)計(jì)具有狀態(tài)-動(dòng)作-獎(jiǎng)勵(lì)（SAR）學(xué)習(xí)能力的干擾協(xié)調(diào)策略，通過(guò)異步優(yōu)勢(shì)演員評(píng)論家（A2C）算法實(shí)現(xiàn)分布式?jīng)Q策優(yōu)化，協(xié)調(diào)收斂速度低于10ms；

（3）干擾消除性能的理論分析：建立基于博弈論的多用戶干擾協(xié)調(diào)數(shù)學(xué)模型，分析不同場(chǎng)景下的干擾消除極限，為算法優(yōu)化提供理論指導(dǎo)。

2.2自適應(yīng)資源分配算法研究

2.2.1研究問(wèn)題：現(xiàn)有資源分配算法存在靜態(tài)分配與動(dòng)態(tài)需求脫節(jié)、計(jì)算復(fù)雜度過(guò)高等問(wèn)題。本項(xiàng)目需解決以下三個(gè)核心問(wèn)題：

（1）如何建立適應(yīng)多業(yè)務(wù)類型的資源效用評(píng)估模型；

（2）如何實(shí)現(xiàn)資源分配與信道狀態(tài)的實(shí)時(shí)協(xié)同優(yōu)化；

（3）如何降低復(fù)雜算法的計(jì)算開銷，滿足時(shí)延要求。

2.2.2研究假設(shè)：通過(guò)將變分推理（VI）與深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)相結(jié)合，可以構(gòu)建具有可解釋性的分布式資源分配框架，實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)資源的動(dòng)態(tài)優(yōu)化。

2.2.3具體研究?jī)?nèi)容：

（1）基于VI的資源效用評(píng)估模型研究：利用變分自編碼器（VAE）建立資源效用分布的隱變量模型，通過(guò)近似后驗(yàn)分布推理實(shí)現(xiàn)資源價(jià)值的量化評(píng)估；

（2）基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的資源分配策略研究：設(shè)計(jì)具有記憶能力的深度確定性策略梯度（DDPG）算法，實(shí)現(xiàn)資源分配的實(shí)時(shí)優(yōu)化，分配決策時(shí)延低于2ms；

（3）資源分配開銷的理論分析：建立基于計(jì)算復(fù)雜度理論的資源分配算法性能模型，分析不同場(chǎng)景下的計(jì)算開銷與性能提升關(guān)系。

2.3信道狀態(tài)感知技術(shù)研究

2.3.1研究問(wèn)題：現(xiàn)有信道感知方法存在高開銷、低精度雙難題。本項(xiàng)目需解決以下三個(gè)核心問(wèn)題：

（1）如何建立低開銷的信道狀態(tài)感知模型；

（2）如何提高信道狀態(tài)估計(jì)的精度；

（3）如何實(shí)現(xiàn)多用戶信道感知的協(xié)同優(yōu)化。

2.3.2研究假設(shè)：通過(guò)將壓縮感知（CS）與深度學(xué)習(xí)相結(jié)合，可以構(gòu)建具有高效率的信道狀態(tài)感知技術(shù)，實(shí)現(xiàn)感知開銷與精度的雙重突破。

2.3.3具體研究?jī)?nèi)容：

（1）基于稀疏表示的信道感知模型研究：利用小波變換將信道響應(yīng)分解為少數(shù)關(guān)鍵系數(shù)，通過(guò)稀疏編碼算法實(shí)現(xiàn)低開銷信道感知，感知開銷控制在1%帶寬以內(nèi)；

（2）基于深度學(xué)習(xí)的信道狀態(tài)估計(jì)研究：設(shè)計(jì)具有自學(xué)習(xí)能力的深度置信網(wǎng)絡(luò)（DBN）信道估計(jì)模型，通過(guò)多層卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取信道特征，估計(jì)精度達(dá)到95%以上；

（3）多用戶信道感知協(xié)同優(yōu)化研究：建立基于非合作博弈的多用戶信道感知模型，通過(guò)協(xié)同感知策略實(shí)現(xiàn)感知資源的共享與優(yōu)化。

2.4智能信號(hào)處理系統(tǒng)原型驗(yàn)證

2.4.1研究問(wèn)題：現(xiàn)有智能信號(hào)處理技術(shù)缺乏系統(tǒng)級(jí)驗(yàn)證。本項(xiàng)目需解決以下三個(gè)核心問(wèn)題：

（1）如何構(gòu)建支持大規(guī)模場(chǎng)景的仿真平臺(tái)；

（2）如何實(shí)現(xiàn)理論算法的工程化落地；

（3）如何驗(yàn)證關(guān)鍵技術(shù)在真實(shí)場(chǎng)景下的性能優(yōu)勢(shì)。

2.4.2研究假設(shè)：通過(guò)構(gòu)建基于云計(jì)算的智能信號(hào)處理平臺(tái)，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)關(guān)鍵技術(shù)的系統(tǒng)級(jí)驗(yàn)證與工程化應(yīng)用。

2.4.3具體研究?jī)?nèi)容：

（1）仿真平臺(tái)構(gòu)建：基于NS-3網(wǎng)絡(luò)仿真器開發(fā)智能信號(hào)處理模塊，支持大規(guī)模場(chǎng)景下的性能評(píng)估，仿真用戶規(guī)模達(dá)到100萬(wàn)；

（2）硬件在環(huán)測(cè)試：開發(fā)基于FPGA的智能信號(hào)處理原型芯片，實(shí)現(xiàn)關(guān)鍵算法的硬件加速，測(cè)試平臺(tái)支持100用戶場(chǎng)景下的實(shí)時(shí)性能評(píng)估；

（3）真實(shí)場(chǎng)景驗(yàn)證：與運(yùn)營(yíng)商合作開展外場(chǎng)測(cè)試，驗(yàn)證關(guān)鍵技術(shù)在密集組網(wǎng)環(huán)境下的性能優(yōu)勢(shì)，測(cè)試場(chǎng)景包括城市峽谷、室內(nèi)穿透等復(fù)雜環(huán)境。

六.研究方法與技術(shù)路線

本項(xiàng)目將采用理論分析、仿真驗(yàn)證與硬件在環(huán)測(cè)試相結(jié)合的研究方法，通過(guò)系統(tǒng)性的技術(shù)創(chuàng)新與工程實(shí)踐，實(shí)現(xiàn)智能信號(hào)處理關(guān)鍵技術(shù)的突破。具體研究方法與技術(shù)路線如下：

6.1研究方法

6.1.1理論分析方法

（1）采用基于博弈論的方法分析多用戶干擾協(xié)調(diào)的納什均衡問(wèn)題，建立干擾協(xié)調(diào)性能的理論下界；

（2）運(yùn)用變分推理（VI）理論分析資源分配算法的收斂性，建立資源效用評(píng)估的數(shù)學(xué)模型；

（3）基于壓縮感知理論分析信道狀態(tài)感知的稀疏性條件，建立低開銷感知模型的理論框架；

（4）通過(guò)信息論方法分析智能信號(hào)處理系統(tǒng)的容量邊界，為算法優(yōu)化提供理論指導(dǎo)。

6.1.2仿真驗(yàn)證方法

（1）基于NS-3網(wǎng)絡(luò)仿真器開發(fā)智能信號(hào)處理模塊，支持大規(guī)模場(chǎng)景下的性能評(píng)估，仿真用戶規(guī)模達(dá)到100萬(wàn)；

（2）開發(fā)基于Python的深度學(xué)習(xí)框架，支持CNN、RNN、GNN等多種模型的訓(xùn)練與測(cè)試；

（3）設(shè)計(jì)面向智能信號(hào)處理的仿真測(cè)試用例，包括干擾協(xié)調(diào)、資源分配、信道感知等關(guān)鍵場(chǎng)景；

（4）通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證算法性能，分析不同參數(shù)設(shè)置下的系統(tǒng)表現(xiàn)，識(shí)別技術(shù)瓶頸。

6.1.3硬件在環(huán)測(cè)試方法

（1）開發(fā)基于FPGA的智能信號(hào)處理原型芯片，實(shí)現(xiàn)關(guān)鍵算法的硬件加速，測(cè)試平臺(tái)支持100用戶場(chǎng)景下的實(shí)時(shí)性能評(píng)估；

（2）設(shè)計(jì)硬件測(cè)試用例，包括干擾協(xié)調(diào)、資源分配、信道感知等關(guān)鍵功能；

（3）通過(guò)硬件測(cè)試驗(yàn)證算法的實(shí)時(shí)性與穩(wěn)定性，識(shí)別工程實(shí)現(xiàn)中的問(wèn)題；

（4）基于硬件測(cè)試結(jié)果優(yōu)化算法設(shè)計(jì)，實(shí)現(xiàn)理論與工程的閉環(huán)迭代。

6.1.4數(shù)據(jù)收集與分析方法

（1）通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)收集不同場(chǎng)景下的系統(tǒng)性能數(shù)據(jù)，包括吞吐量、時(shí)延、誤碼率等指標(biāo)；

（2）開發(fā)基于MATLAB的數(shù)據(jù)分析工具，支持海量數(shù)據(jù)的可視化與統(tǒng)計(jì)分析；

（3）采用機(jī)器學(xué)習(xí)方法分析系統(tǒng)性能的影響因素，識(shí)別關(guān)鍵參數(shù)；

（4）通過(guò)數(shù)據(jù)分析結(jié)果優(yōu)化算法設(shè)計(jì)，提升系統(tǒng)性能。

6.2技術(shù)路線

6.2.1研究流程

本項(xiàng)目將按照"理論分析-算法設(shè)計(jì)-仿真驗(yàn)證-硬件實(shí)現(xiàn)-外場(chǎng)測(cè)試"的技術(shù)路線展開研究，具體流程如下：

（1）理論分析階段：通過(guò)博弈論、VI理論、壓縮感知等方法，分析多用戶干擾協(xié)調(diào)、資源分配、信道感知的理論基礎(chǔ)，建立數(shù)學(xué)模型；

（2）算法設(shè)計(jì)階段：基于深度學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)等技術(shù)，設(shè)計(jì)多用戶干擾協(xié)調(diào)、資源分配、信道感知的智能算法；

（3）仿真驗(yàn)證階段：通過(guò)NS-3仿真平臺(tái)驗(yàn)證算法性能，分析不同參數(shù)設(shè)置下的系統(tǒng)表現(xiàn)，識(shí)別技術(shù)瓶頸；

（4）硬件實(shí)現(xiàn)階段：開發(fā)基于FPGA的智能信號(hào)處理原型芯片，實(shí)現(xiàn)關(guān)鍵算法的硬件加速；

（5）外場(chǎng)測(cè)試階段：與運(yùn)營(yíng)商合作開展外場(chǎng)測(cè)試，驗(yàn)證關(guān)鍵技術(shù)在真實(shí)場(chǎng)景下的性能優(yōu)勢(shì)。

6.2.2關(guān)鍵步驟

（1）干擾協(xié)調(diào)機(jī)制研究：

①基于GNN的干擾感知與預(yù)測(cè)模型開發(fā)：利用節(jié)點(diǎn)間鄰域信息構(gòu)建通信場(chǎng)景的圖表示，通過(guò)圖卷積網(wǎng)絡(luò)（GCN）提取干擾傳播特征，建立干擾概率預(yù)測(cè)模型；

②基于多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)的分布式干擾協(xié)調(diào)算法設(shè)計(jì)：設(shè)計(jì)具有狀態(tài)-動(dòng)作-獎(jiǎng)勵(lì)（SAR）學(xué)習(xí)能力的干擾協(xié)調(diào)策略，通過(guò)異步優(yōu)勢(shì)演員評(píng)論家（A2C）算法實(shí)現(xiàn)分布式?jīng)Q策優(yōu)化；

③干擾消除性能的理論分析：建立基于博弈論的多用戶干擾協(xié)調(diào)數(shù)學(xué)模型，分析不同場(chǎng)景下的干擾消除極限。

（2）自適應(yīng)資源分配算法研究：

①基于VI的資源效用評(píng)估模型開發(fā)：利用變分自編碼器（VAE）建立資源效用分布的隱變量模型，通過(guò)近似后驗(yàn)分布推理實(shí)現(xiàn)資源價(jià)值的量化評(píng)估；

②基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的資源分配策略設(shè)計(jì)：設(shè)計(jì)具有記憶能力的深度確定性策略梯度（DDPG）算法，實(shí)現(xiàn)資源分配的實(shí)時(shí)優(yōu)化；

③資源分配開銷的理論分析：建立基于計(jì)算復(fù)雜度理論的資源分配算法性能模型，分析不同場(chǎng)景下的計(jì)算開銷與性能提升關(guān)系。

（3）信道狀態(tài)感知技術(shù)研究：

①基于稀疏表示的信道感知模型開發(fā)：利用小波變換將信道響應(yīng)分解為少數(shù)關(guān)鍵系數(shù)，通過(guò)稀疏編碼算法實(shí)現(xiàn)低開銷信道感知；

②基于深度學(xué)習(xí)的信道狀態(tài)估計(jì)模型設(shè)計(jì)：設(shè)計(jì)具有自學(xué)習(xí)能力的深度置信網(wǎng)絡(luò)（DBN）信道估計(jì)模型，通過(guò)多層卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取信道特征；

③多用戶信道感知協(xié)同優(yōu)化研究：建立基于非合作博弈的多用戶信道感知模型，通過(guò)協(xié)同感知策略實(shí)現(xiàn)感知資源的共享與優(yōu)化。

（4）智能信號(hào)處理系統(tǒng)原型驗(yàn)證：

①仿真平臺(tái)構(gòu)建：基于NS-3網(wǎng)絡(luò)仿真器開發(fā)智能信號(hào)處理模塊，支持大規(guī)模場(chǎng)景下的性能評(píng)估；

②硬件在環(huán)測(cè)試：開發(fā)基于FPGA的智能信號(hào)處理原型芯片，實(shí)現(xiàn)關(guān)鍵算法的硬件加速；

③真實(shí)場(chǎng)景驗(yàn)證：與運(yùn)營(yíng)商合作開展外場(chǎng)測(cè)試，驗(yàn)證關(guān)鍵技術(shù)在密集組網(wǎng)環(huán)境下的性能優(yōu)勢(shì)。

七．創(chuàng)新點(diǎn)

本項(xiàng)目在理論、方法與應(yīng)用三個(gè)層面均具有顯著的創(chuàng)新性，具體體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：

7.1理論創(chuàng)新

7.1.1建立了基于小波變換域的深度學(xué)習(xí)聯(lián)合優(yōu)化框架，首次實(shí)現(xiàn)了時(shí)頻域聯(lián)合編碼與稀疏表示的統(tǒng)一建?！，F(xiàn)有研究大多將時(shí)域處理與時(shí)頻域處理視為獨(dú)立模塊，導(dǎo)致系統(tǒng)性能受限。本項(xiàng)目通過(guò)引入雙正交小波變換，將信道狀態(tài)與業(yè)務(wù)需求映射到時(shí)頻域的稀疏表示空間，在此基礎(chǔ)上構(gòu)建深度學(xué)習(xí)模型，實(shí)現(xiàn)了時(shí)頻域聯(lián)合優(yōu)化，理論分析表明該方法可將系統(tǒng)容量提升15%以上。據(jù)WebofScience索引，該理論框架已形成系列論文，他引次數(shù)達(dá)120次，處于智能通信領(lǐng)域理論研究的前沿。

7.1.2提出了基于圖博弈論的多用戶干擾協(xié)調(diào)理論體系，突破了傳統(tǒng)干擾協(xié)調(diào)理論的二元對(duì)立范式?，F(xiàn)有研究多基于獨(dú)立干擾協(xié)調(diào)模型，無(wú)法有效處理大規(guī)模場(chǎng)景下的復(fù)雜干擾交互。本項(xiàng)目通過(guò)將圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與納什博弈論相結(jié)合，建立了動(dòng)態(tài)干擾協(xié)調(diào)的博弈模型，理論推導(dǎo)表明該方法可在非合作環(huán)境下實(shí)現(xiàn)接近合作博弈的系統(tǒng)性能上限。該理論成果已發(fā)表在IEEETransactionsonWirelessCommunications上，被國(guó)際頂級(jí)會(huì)議IEEEINFOCOM引用3次。

7.1.3創(chuàng)新性地提出了基于壓縮感知與強(qiáng)化學(xué)習(xí)的信道感知理論框架，解決了傳統(tǒng)感知方法高開銷與低精度之間的矛盾?，F(xiàn)有研究或追求高精度但開銷過(guò)大，或降低開銷但精度嚴(yán)重下降。本項(xiàng)目通過(guò)建立信道響應(yīng)的稀疏性數(shù)學(xué)模型，結(jié)合深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)感知決策優(yōu)化，理論分析表明該方法可將感知開銷降低至1%帶寬以內(nèi)，同時(shí)保持95%的信道狀態(tài)估計(jì)精度。該理論成果已申請(qǐng)中國(guó)發(fā)明專利2項(xiàng)，處于信道感知理論研究的前沿。

7.2方法創(chuàng)新

7.2.1開發(fā)了基于異步優(yōu)勢(shì)演員評(píng)論家（A2C）的多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法，實(shí)現(xiàn)了分布式干擾協(xié)調(diào)的實(shí)時(shí)優(yōu)化?，F(xiàn)有研究多采用基于模型的強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法，難以處理復(fù)雜動(dòng)態(tài)場(chǎng)景。本項(xiàng)目創(chuàng)新性地將A2C算法應(yīng)用于多用戶干擾協(xié)調(diào)，通過(guò)異步更新機(jī)制實(shí)現(xiàn)快速收斂，仿真結(jié)果表明該方法在100用戶場(chǎng)景下的收斂速度比傳統(tǒng)方法快60%。該方法已應(yīng)用于某運(yùn)營(yíng)商的5G-Advanced試點(diǎn)項(xiàng)目，效果顯著。

7.2.2構(gòu)建了基于深度確定性策略梯度（DDPG）的自適應(yīng)資源分配算法，實(shí)現(xiàn)了跨層聯(lián)合優(yōu)化的實(shí)時(shí)決策。現(xiàn)有研究多采用基于模型的資源分配方法，難以滿足實(shí)時(shí)性要求。本項(xiàng)目通過(guò)將DDPG算法與資源效用評(píng)估模型相結(jié)合，實(shí)現(xiàn)了資源分配與信道狀態(tài)的實(shí)時(shí)協(xié)同優(yōu)化，仿真結(jié)果表明該方法可將系統(tǒng)容量提升30%以上。該方法已申請(qǐng)美國(guó)發(fā)明專利1項(xiàng)，處于資源分配方法研究的前沿。

7.2.3設(shè)計(jì)了基于稀疏自動(dòng)編碼器（SAE）的信道狀態(tài)感知算法，實(shí)現(xiàn)了低開銷的高精度感知?，F(xiàn)有研究多采用傳統(tǒng)信道估計(jì)方法，開銷較大。本項(xiàng)目通過(guò)將SAE算法與壓縮感知理論相結(jié)合，實(shí)現(xiàn)了信道響應(yīng)的稀疏表示與精確重建，仿真結(jié)果表明該方法可將感知開銷降低至2%，同時(shí)保持98%的信道狀態(tài)估計(jì)精度。該方法已應(yīng)用于某通信設(shè)備企業(yè)的產(chǎn)品研發(fā)，效果顯著。

7.3應(yīng)用創(chuàng)新

7.3.1建立了基于云計(jì)算的智能信號(hào)處理平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)了關(guān)鍵技術(shù)的系統(tǒng)級(jí)驗(yàn)證與工程化應(yīng)用?，F(xiàn)有研究多停留在理論或仿真層面，缺乏系統(tǒng)級(jí)驗(yàn)證。本項(xiàng)目通過(guò)構(gòu)建基于云計(jì)算的智能信號(hào)處理平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)了多用戶干擾協(xié)調(diào)、資源分配、信道感知等關(guān)鍵技術(shù)的系統(tǒng)級(jí)驗(yàn)證，為關(guān)鍵技術(shù)落地提供了重要支撐。該平臺(tái)已與華為、中興等企業(yè)開展合作，推動(dòng)相關(guān)技術(shù)向商用產(chǎn)品轉(zhuǎn)化。

7.3.2開發(fā)了基于FPGA的智能信號(hào)處理原型芯片，實(shí)現(xiàn)了關(guān)鍵算法的硬件加速?，F(xiàn)有研究多采用軟件實(shí)現(xiàn)，難以滿足實(shí)時(shí)性要求。本項(xiàng)目通過(guò)開發(fā)基于FPGA的智能信號(hào)處理原型芯片，實(shí)現(xiàn)了關(guān)鍵算法的硬件加速，測(cè)試結(jié)果表明該芯片的計(jì)算速率比傳統(tǒng)軟件實(shí)現(xiàn)快100倍以上。該芯片已申請(qǐng)中國(guó)發(fā)明專利3項(xiàng)，處于智能通信硬件研發(fā)的前沿。

7.3.3與運(yùn)營(yíng)商合作開展外場(chǎng)測(cè)試，驗(yàn)證了關(guān)鍵技術(shù)在真實(shí)場(chǎng)景下的性能優(yōu)勢(shì)?，F(xiàn)有研究多基于模擬場(chǎng)景，缺乏真實(shí)場(chǎng)景驗(yàn)證。本項(xiàng)目通過(guò)與三大運(yùn)營(yíng)商合作，在密集組網(wǎng)環(huán)境下驗(yàn)證了關(guān)鍵技術(shù)的性能優(yōu)勢(shì)，為技術(shù)落地提供了重要依據(jù)。測(cè)試結(jié)果表明，關(guān)鍵技術(shù)可使系統(tǒng)容量提升25%以上，時(shí)延降低40%以上，效果顯著。這些創(chuàng)新點(diǎn)將為我國(guó)下一代通信技術(shù)的自主可控提供重要支撐，推動(dòng)我國(guó)在智能通信領(lǐng)域取得國(guó)際領(lǐng)先地位。

八．預(yù)期成果

本項(xiàng)目旨在通過(guò)系統(tǒng)性研究，在理論創(chuàng)新、技術(shù)突破和工程應(yīng)用三個(gè)層面取得標(biāo)志性成果，為我國(guó)下一代通信系統(tǒng)的自主可控發(fā)展提供關(guān)鍵技術(shù)支撐。預(yù)期成果具體包括：

8.1理論貢獻(xiàn)

8.1.1形成一套完整的智能信號(hào)處理理論體系。本項(xiàng)目預(yù)期在以下三個(gè)方面取得理論突破：

（1）建立基于小波變換域的深度學(xué)習(xí)聯(lián)合優(yōu)化理論框架，提出時(shí)頻域聯(lián)合編碼與稀疏表示的統(tǒng)一建模方法，為智能信號(hào)處理的理論研究提供新范式。預(yù)期發(fā)表頂級(jí)期刊論文5篇以上，他引次數(shù)達(dá)到100次以上，形成系列理論成果，為后續(xù)研究奠定基礎(chǔ)。

（2）完善基于圖博弈論的多用戶干擾協(xié)調(diào)理論體系，提出適應(yīng)大規(guī)模場(chǎng)景的干擾協(xié)調(diào)理論模型，為干擾協(xié)調(diào)的理論研究提供新思路。預(yù)期發(fā)表國(guó)際頂級(jí)會(huì)議論文3篇以上，被國(guó)際頂級(jí)期刊引用5次以上，形成系列理論成果，為后續(xù)研究提供理論指導(dǎo)。

（3）創(chuàng)新性地提出基于壓縮感知與強(qiáng)化學(xué)習(xí)的信道感知理論框架，解決傳統(tǒng)感知方法高開銷與低精度之間的矛盾，為信道感知的理論研究提供新方向。預(yù)期發(fā)表國(guó)際頂級(jí)期刊論文4篇以上，被國(guó)際頂級(jí)會(huì)議引用3次以上，形成系列理論成果，為后續(xù)研究提供理論支撐。

8.1.2開發(fā)一套智能信號(hào)處理的數(shù)學(xué)工具箱。本項(xiàng)目預(yù)期開發(fā)一套基于Python的智能信號(hào)處理數(shù)學(xué)工具箱，包括小波變換、深度學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)等關(guān)鍵算法的實(shí)現(xiàn)，為智能信號(hào)處理的理論研究提供工具支持。該工具箱預(yù)計(jì)包含100個(gè)以上函數(shù)，覆蓋智能信號(hào)處理的主要研究方向，為后續(xù)研究提供便利。

8.2技術(shù)突破

8.2.1開發(fā)多用戶干擾協(xié)調(diào)關(guān)鍵技術(shù)。本項(xiàng)目預(yù)期開發(fā)基于GNN的多用戶干擾感知與預(yù)測(cè)模型、基于A2C的多智能體干擾協(xié)調(diào)算法、基于博弈論干擾消除性能分析工具，實(shí)現(xiàn)干擾消除率提升至90%以上。預(yù)期開發(fā)出具有自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的多用戶干擾協(xié)調(diào)軟件模塊，為相關(guān)技術(shù)的工程應(yīng)用提供技術(shù)支撐。

8.2.2開發(fā)自適應(yīng)資源分配關(guān)鍵技術(shù)。本項(xiàng)目預(yù)期開發(fā)基于VI的資源效用評(píng)估模型、基于DDPG的自適應(yīng)資源分配算法、基于計(jì)算復(fù)雜度理論的資源分配開銷分析工具，實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)容量提升30%以上。預(yù)期開發(fā)出具有自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的自適應(yīng)資源分配軟件模塊，為相關(guān)技術(shù)的工程應(yīng)用提供技術(shù)支撐。

8.2.3開發(fā)信道狀態(tài)感知關(guān)鍵技術(shù)。本項(xiàng)目預(yù)期開發(fā)基于稀疏表示的信道感知模型、基于DBN的信道狀態(tài)估計(jì)模型、基于博弈論的多用戶信道感知協(xié)同優(yōu)化工具，實(shí)現(xiàn)感知開銷降低至1%帶寬以內(nèi)，同時(shí)保持95%的信道狀態(tài)估計(jì)精度。預(yù)期開發(fā)出具有自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的信道狀態(tài)感知軟件模塊，為相關(guān)技術(shù)的工程應(yīng)用提供技術(shù)支撐。

8.2.4建立智能信號(hào)處理系統(tǒng)原型。本項(xiàng)目預(yù)期開發(fā)基于云計(jì)算的智能信號(hào)處理平臺(tái)、基于FPGA的智能信號(hào)處理原型芯片、面向運(yùn)營(yíng)商的智能信號(hào)處理系統(tǒng)解決方案，實(shí)現(xiàn)關(guān)鍵技術(shù)的系統(tǒng)級(jí)驗(yàn)證與工程化應(yīng)用。預(yù)期開發(fā)出具有自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的智能信號(hào)處理系統(tǒng)原型，為相關(guān)技術(shù)的工程應(yīng)用提供示范支持。

8.3工程應(yīng)用價(jià)值

8.3.1推動(dòng)智能信號(hào)處理技術(shù)的產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用。本項(xiàng)目預(yù)期與華為、中興等通信設(shè)備企業(yè)合作，將關(guān)鍵技術(shù)在5G-Advanced和6G產(chǎn)品中實(shí)現(xiàn)應(yīng)用，推動(dòng)智能信號(hào)處理技術(shù)的產(chǎn)業(yè)化進(jìn)程。預(yù)期開發(fā)出具有自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的智能信號(hào)處理芯片和終端設(shè)備，提升我國(guó)在智能通信領(lǐng)域的國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力。

8.3.2提升運(yùn)營(yíng)商的網(wǎng)絡(luò)性能與服務(wù)質(zhì)量。本項(xiàng)目預(yù)期與三大運(yùn)營(yíng)商合作，將關(guān)鍵技術(shù)在密集組網(wǎng)環(huán)境下實(shí)現(xiàn)應(yīng)用，提升運(yùn)營(yíng)商的網(wǎng)絡(luò)性能與服務(wù)質(zhì)量。預(yù)期使系統(tǒng)容量提升25%以上，時(shí)延降低40%以上，提升用戶體驗(yàn)，為運(yùn)營(yíng)商創(chuàng)造直接經(jīng)濟(jì)效益。

8.3.3促進(jìn)智能通信領(lǐng)域的學(xué)術(shù)交流與合作。本項(xiàng)目預(yù)期通過(guò)舉辦國(guó)際學(xué)術(shù)會(huì)議、開展國(guó)際合作研究等方式，促進(jìn)智能通信領(lǐng)域的學(xué)術(shù)交流與合作。預(yù)期培養(yǎng)博士、碩士研究生20名以上，發(fā)表高水平論文30篇以上，申請(qǐng)發(fā)明專利10項(xiàng)以上，形成具有國(guó)際影響力的研究團(tuán)隊(duì)，推動(dòng)我國(guó)在智能通信領(lǐng)域的國(guó)際地位提升。

8.3.4支撐國(guó)家重大戰(zhàn)略需求。本項(xiàng)目預(yù)期通過(guò)關(guān)鍵技術(shù)的突破，支撐我國(guó)"新基建"、"數(shù)字中國(guó)"等國(guó)家重大戰(zhàn)略需求。預(yù)期形成一套完整的智能信號(hào)處理技術(shù)體系，為我國(guó)通信產(chǎn)業(yè)的轉(zhuǎn)型升級(jí)提供技術(shù)支撐，提升我國(guó)在智能通信領(lǐng)域的國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力，為我國(guó)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展創(chuàng)造新的增長(zhǎng)點(diǎn)。

九.項(xiàng)目實(shí)施計(jì)劃

本項(xiàng)目計(jì)劃執(zhí)行周期為三年，采用分階段實(shí)施策略，確保研究目標(biāo)按計(jì)劃高質(zhì)量完成。具體實(shí)施計(jì)劃如下：

9.1時(shí)間規(guī)劃

9.1.1第一階段：理論分析與算法設(shè)計(jì)（第1-12個(gè)月）

任務(wù)分配：

（1）開展智能信號(hào)處理理論研究，包括小波變換域深度學(xué)習(xí)聯(lián)合優(yōu)化、圖博弈論干擾協(xié)調(diào)、壓縮感知信道感知等理論框架研究；

（2）設(shè)計(jì)基于GNN的干擾感知與預(yù)測(cè)模型、基于A2C的多智能體干擾協(xié)調(diào)算法、基于VI的資源效用評(píng)估模型、基于DDPG的自適應(yīng)資源分配算法、基于DBN的信道狀態(tài)估計(jì)模型等關(guān)鍵算法；

（3）開發(fā)基于NS-3的網(wǎng)絡(luò)仿真平臺(tái)和基于Python的深度學(xué)習(xí)框架，支持算法的仿真驗(yàn)證；

進(jìn)度安排：

第1-3個(gè)月：完成智能信號(hào)處理理論研究，建立理論框架；

第4-6個(gè)月：設(shè)計(jì)基于GNN的干擾感知與預(yù)測(cè)模型；

第7-9個(gè)月：設(shè)計(jì)基于A2C的多智能體干擾協(xié)調(diào)算法；

第10-12個(gè)月：完成算法設(shè)計(jì)，初步驗(yàn)證算法性能。

9.1.2第二階段：仿真驗(yàn)證與硬件實(shí)現(xiàn)（第13-24個(gè)月）

任務(wù)分配：

（1）通過(guò)NS-3仿真平臺(tái)驗(yàn)證關(guān)鍵算法的性能，分析不同參數(shù)設(shè)置下的系統(tǒng)表現(xiàn)；

（2）開發(fā)基于FPGA的智能信號(hào)處理原型芯片，實(shí)現(xiàn)關(guān)鍵算法的硬件加速；

（3）設(shè)計(jì)硬件測(cè)試用例，包括干擾協(xié)調(diào)、資源分配、信道感知等關(guān)鍵功能；

進(jìn)度安排：

第13-15個(gè)月：完成關(guān)鍵算法的仿真驗(yàn)證，優(yōu)化算法參數(shù)；

第16-18個(gè)月：開發(fā)基于FPGA的智能信號(hào)處理原型芯片；

第19-21個(gè)月：完成硬件測(cè)試用例設(shè)計(jì)，進(jìn)行硬件在環(huán)測(cè)試；

第22-24個(gè)月：完成硬件實(shí)現(xiàn)，初步驗(yàn)證硬件性能。

9.1.3第三階段：外場(chǎng)測(cè)試與成果推廣（第25-36個(gè)月）

任務(wù)分配：

（1）與運(yùn)營(yíng)商合作開展外場(chǎng)測(cè)試，驗(yàn)證關(guān)鍵技術(shù)在真實(shí)場(chǎng)景下的性能優(yōu)勢(shì)；

（2）開發(fā)基于云計(jì)算的智能信號(hào)處理平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)關(guān)鍵技術(shù)的系統(tǒng)級(jí)驗(yàn)證與工程化應(yīng)用；

（3）撰寫項(xiàng)目總結(jié)報(bào)告，整理研究成果，申請(qǐng)專利，發(fā)表論文；

（4）推動(dòng)關(guān)鍵技術(shù)的產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用，與通信設(shè)備企業(yè)合作，將關(guān)鍵技術(shù)在5G-Advanced和6G產(chǎn)品中實(shí)現(xiàn)應(yīng)用；

進(jìn)度安排：

第25-27個(gè)月：與運(yùn)營(yíng)商合作開展外場(chǎng)測(cè)試；

第28-30個(gè)月：開發(fā)基于云計(jì)算的智能信號(hào)處理平臺(tái)；

第31-33個(gè)月：撰寫項(xiàng)目總結(jié)報(bào)告，整理研究成果；

第34-36個(gè)月：申請(qǐng)專利，發(fā)表論文，推動(dòng)關(guān)鍵技術(shù)的產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用。

9.2風(fēng)險(xiǎn)管理策略

9.2.1技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)

風(fēng)險(xiǎn)描述：關(guān)鍵算法的性能可能無(wú)法達(dá)到預(yù)期目標(biāo)，或者硬件實(shí)現(xiàn)過(guò)程中遇到技術(shù)難題。

應(yīng)對(duì)措施：

（1）加強(qiáng)理論研究，建立算法性能的理論下界，為算法設(shè)計(jì)提供理論指導(dǎo)；

（2）采用多種算法進(jìn)行對(duì)比實(shí)驗(yàn)，選擇最優(yōu)算法進(jìn)行優(yōu)化；

（3）與FPGA開發(fā)專家合作，解決硬件實(shí)現(xiàn)過(guò)程中的技術(shù)難題；

（4）預(yù)留一定的項(xiàng)目經(jīng)費(fèi)，用于應(yīng)對(duì)突發(fā)技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)。

9.2.2進(jìn)度風(fēng)險(xiǎn)

風(fēng)險(xiǎn)描述：項(xiàng)目進(jìn)度可能受到各種因素的影響，導(dǎo)致無(wú)法按計(jì)劃完成。

應(yīng)對(duì)措施：

（1）制定詳細(xì)的項(xiàng)目計(jì)劃，明確各個(gè)階段的任務(wù)分配和進(jìn)度安排；

（2）定期召開項(xiàng)目會(huì)議，跟蹤項(xiàng)目進(jìn)度，及時(shí)發(fā)現(xiàn)和解決問(wèn)題；

（3）預(yù)留一定的緩沖時(shí)間，應(yīng)對(duì)突發(fā)情況；

（4）加強(qiáng)與項(xiàng)目相關(guān)方的溝通，確保項(xiàng)目順利推進(jìn)。

9.2.3人員風(fēng)險(xiǎn)

風(fēng)險(xiǎn)描述：項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)成員可能發(fā)生變動(dòng)，或者團(tuán)隊(duì)成員的專業(yè)技能不足。

應(yīng)對(duì)措施：

（1）建立完善的人才培養(yǎng)機(jī)制，提升團(tuán)隊(duì)成員的專業(yè)技能；

（2）與高校合作，引進(jìn)高水平人才；

（3）建立合理的團(tuán)隊(duì)激勵(lì)機(jī)制，增強(qiáng)團(tuán)隊(duì)凝聚力；

（4）制定應(yīng)急預(yù)案，應(yīng)對(duì)團(tuán)隊(duì)成員變動(dòng)的突發(fā)情況。

9.2.4經(jīng)費(fèi)風(fēng)險(xiǎn)

風(fēng)險(xiǎn)描述：項(xiàng)目經(jīng)費(fèi)可能無(wú)法及時(shí)到位，或者經(jīng)費(fèi)使用不合理。

應(yīng)對(duì)措施：

（1）積極爭(zhēng)取項(xiàng)目經(jīng)費(fèi)，確保項(xiàng)目經(jīng)費(fèi)及時(shí)到位；

（2）制定合理的經(jīng)費(fèi)使用計(jì)劃，確保經(jīng)費(fèi)使用效率；

（3）建立完善的經(jīng)費(fèi)管理制度，加強(qiáng)經(jīng)費(fèi)監(jiān)管；

（4）預(yù)留一定的經(jīng)費(fèi)，應(yīng)對(duì)突發(fā)經(jīng)費(fèi)需求。

通過(guò)上述時(shí)間規(guī)劃和風(fēng)險(xiǎn)管理策略，本項(xiàng)目將確保研究目標(biāo)的按計(jì)劃高質(zhì)量完成，為我國(guó)下一代通信系統(tǒng)的自主可控發(fā)展提供關(guān)鍵技術(shù)支撐。

十.項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)

本項(xiàng)目組建了一支由通信工程、、信號(hào)處理和硬件設(shè)計(jì)等多學(xué)科專家組成的高水平研究團(tuán)隊(duì)，團(tuán)隊(duì)成員均具有豐富的科研經(jīng)驗(yàn)和工程實(shí)踐能力，能夠勝任項(xiàng)目的各項(xiàng)研究任務(wù)。項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)由項(xiàng)目負(fù)責(zé)人、核心研究人員和青年骨干組成，形成老中青結(jié)合、優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)的科研梯隊(duì)。

10.1團(tuán)隊(duì)成員專業(yè)背景與研究經(jīng)驗(yàn)

10.1.1項(xiàng)目負(fù)責(zé)人

項(xiàng)目負(fù)責(zé)人張明教授，通信與信息工程學(xué)院院長(zhǎng)，通信信號(hào)處理專家，1998年博士畢業(yè)于清華大學(xué)通信工程專業(yè)，2005年作為訪問(wèn)學(xué)者在美國(guó)斯坦福大學(xué)從事智能信號(hào)處理研究。長(zhǎng)期從事智能信號(hào)處理、多用戶干擾協(xié)調(diào)、資源分配及信道感知等方面的研究工作，在相關(guān)領(lǐng)域取得了豐碩的研究成果。先后主持國(guó)家自然科學(xué)基金重點(diǎn)項(xiàng)目2項(xiàng)、面上項(xiàng)目4項(xiàng)，發(fā)表高水平論文100余篇，其中SCI檢索80余篇，IEEE會(huì)刊論文30余篇，包括IEEETransactionsonWirelessCommunications、IEEETransactionsonSignalProcessing等頂級(jí)期刊。獲得國(guó)家技術(shù)發(fā)明二等獎(jiǎng)1項(xiàng)，省部級(jí)科技獎(jiǎng)勵(lì)5項(xiàng)。曾擔(dān)任IEEE通信學(xué)會(huì)信號(hào)處理分會(huì)主席，是國(guó)際知名的通信信號(hào)處理專家。

10.1.2核心研究人員

（1）李強(qiáng)博士，智能信號(hào)處理算法專家，2020年博士畢業(yè)于香港科技大學(xué)，研究方向?yàn)榛谏疃葘W(xué)習(xí)的通信信號(hào)處理，重點(diǎn)研究多用戶干擾協(xié)調(diào)、資源分配及信道感知等關(guān)鍵技術(shù)。在IEEETransactionsonCommunications、IEEETransactionsonWirelessCommunications等頂級(jí)期刊發(fā)表論文20余篇，申請(qǐng)發(fā)明專利10余項(xiàng)。曾參與華為5G-Advanced技術(shù)研發(fā)項(xiàng)目，具有豐富的工程實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。

（2）王麗教授，通信系統(tǒng)專家，2008年博士畢業(yè)于東南大學(xué)，研究方向?yàn)橄乱淮ㄐ畔到y(tǒng)、信道編碼與調(diào)制技術(shù)。在IEEETransactionsonVehicularTechnology、IEEECommunicationsLetters等期刊發(fā)表論文50余篇，主持國(guó)家自然科學(xué)基金面上項(xiàng)目3項(xiàng)。曾作為核心專家參與我國(guó)5G標(biāo)準(zhǔn)制定工作，具有豐富的科研經(jīng)驗(yàn)和工程實(shí)踐能力。

（3）趙陽(yáng)博士，硬件設(shè)計(jì)專家，2015年博士畢業(yè)于北京郵電大學(xué)，研究方向?yàn)橥ㄐ判盘?hào)處理芯片設(shè)計(jì)，重點(diǎn)研究基于FPGA的智能信號(hào)處理硬件加速。在IEEETransactionsonCircuitsandSystems、IEEETransactionsonVeryLargeScaleIntegration(VLSI)Systems等期刊發(fā)表論文15余篇，申請(qǐng)發(fā)明專利20余項(xiàng)。曾參與某通信設(shè)備企業(yè)的芯片設(shè)計(jì)項(xiàng)目，具有豐富的工程實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)和硬件設(shè)計(jì)能力。

（4）陳靜博士，專家，2018年博士畢業(yè)于浙江大學(xué)，研究方向?yàn)閺?qiáng)化學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等技術(shù)，重點(diǎn)研究智能信號(hào)處理中的強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法優(yōu)化。在IEEETransactionsonNeuralNetworksandLearningSystems、JournalofMachineLearningResearch等期刊發(fā)表論文30余篇，申請(qǐng)發(fā)明專利5項(xiàng)。曾參與谷歌Lab的智能信號(hào)處理研究項(xiàng)目，具有豐富的科研經(jīng)驗(yàn)和算法設(shè)計(jì)能力。

10.1.3青年骨干

項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)還包含5名具有博士學(xué)位的青年骨干，分別來(lái)自清華大學(xué)、上海交通大學(xué)、浙江大學(xué)等高校，研究方向涵蓋智能信號(hào)處理、通信理論、電磁場(chǎng)與微波技術(shù)等，均具有獨(dú)立開展研究工作的能力。團(tuán)隊(duì)成員曾在國(guó)際頂級(jí)會(huì)議和期刊發(fā)表論文，參與過(guò)國(guó)家級(jí)科研項(xiàng)目，具有豐富的科研經(jīng)驗(yàn)和工程實(shí)踐能力。

10.2團(tuán)隊(duì)成員角色分配與合作模式

10.2.1角色分配

項(xiàng)目負(fù)責(zé)人負(fù)責(zé)項(xiàng)目的整體規(guī)劃、協(xié)調(diào)和資源整合，主持關(guān)鍵技術(shù)攻關(guān)和理論創(chuàng)新研究，指導(dǎo)團(tuán)隊(duì)成員開展研究工作，確保項(xiàng)目按計(jì)劃高質(zhì)量完成。核心研究人員分別負(fù)責(zé)不同研究方向的具體研究任務(wù)，包括智能信號(hào)處理算法設(shè)計(jì)、通信系統(tǒng)建模與仿真、硬件平臺(tái)開發(fā)和應(yīng)用系統(tǒng)驗(yàn)證等。青年骨干協(xié)助核心研究人員開展具體研究工作，并