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我系王锐副教授团队在5GB5G网联研究中取得重要进展

日期2020-03-10/ 综合新闻

近日,我校电子与电气工程系王锐教授课题组与计算机科学与工程系郝祁教授课题组合作,取得5G/B5G通信领域的重要研究成果,在通信学科顶级学术期刊IEEE Journal on Selected Areas in Communications(影响因子9.302,中科院SCI分区计算机大类一区)和IEEE Transactions on Communications(影响因子5.69,中科院SCI分区计算机大类一区)上发表两篇论文。该系列论文针对5G/B5G的大规模MIMO与无线缓存网络场景,提出性能有保障、计算量级轻、收敛速度快的新型无线资源管理算法,有望加速5G/B5G基础理论研究的落地与升级。

图1. 5G/B5G大规模MIMO系统中基于用户协作的信息安全技术

第一项研究成果是关于5G/B5G大规模MIMO场景中的物理层信息安全技术。该成果发表在通信领域顶级学术期刊IEEE Journal on Selected Areas in Communications上。论文由南科大、华南理工、中山大学以及香港大学共同完成。王帅博士为第一作者,王锐教授为通讯作者,合作作者为温淼文教授、夏明华教授、郝祁教授、胡奕聪教授。

大规模MIMO是一类搭载大量天线阵列,支持对天线单元幅值与相位的精准控制,可以将无线信号能量汇集到特定方向上的5G/B5G关键通信技术。在大规模MIMO场景中,通信节点本来不容易受到非法窃听者的攻击。然而近来,一种新型的视距攻击能够利用视距通信系统中的信道相关性,在用户的通信链路上对信息进行窃取。王锐课题组设计了一种基于用户协作的通信安全方案,通过对窃听区域的预测,优先选择安全系数高的用户作为信息中转点,禁止窃听区域附近的用户进行传输,从而有效地对抗视距攻击。

相比现有的大规模MIMO场景中的信息安全技术,王锐课题组的成果具有如下特征:1)采用角度积分的方式预测窃听区域,无需对窃听信道进行估计;2)采用镜像梯度算法进行调度,计算复杂度低,可灵活支持大规模天线和大规模用户配置。

第二项研究成果是关于5G/B5G异构网络场景中的无线缓存技术。该成果发表在通信学科顶级学术期刊IEEE Transactions on Communications。论文由南科大、上海交通大学、中科大共同完成,硕士生吕博杰为第一作者,王锐教授为通讯作者,合作作者为崔颖教授、贡毅教授、谈海生教授。

无线缓存技术是一种减轻无线网络负载的技术,其基本原理是将热门文件缓存到网络边缘的缓存节点中,当用户需要下载这些文件的时候,可以直接从缓存节点的本地内存中获取,而不需要通过容量有限的无线链路从基站获取这些数据。王锐课题组将缓存文件的传输和放置联合优化,设计了一种基于马尔可夫决策过程和强化学习的低复杂度无线资源调度算法来降低基站传输资源的消耗。

在有限的文件生命周期内,用户访问文件的次数是随机的。然而,传统的马尔可夫决策过程算法无法解决随机阶段数的动态规划问题。于是,王锐课题开发出一种渐进最优的框架,把随机阶段数的动态规划问题转化为固定阶段数的马尔可夫决策过程,从而较好地解决该问题。

另一方面,动态规划问题常常遇到“维度爆炸问题”。为了解决该问题,王锐课题组设计出一种新颖的近似算法。该近似算法的具有复杂度低、性能优越等特点,而且算法近似误差的上界被严格限制住。

图2. 5G/B5G无线缓存网络

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