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为5G智能车联网发展提供坚实的技术储备和支撑——北京大学信息科学技术学院电子学系程翔教授

2019-05-06

程翔,北京大学信息科学技术学院电子学系教授、博士生导师,2009 年获得英国赫里奥特瓦特大学(Heriot-Watt University)和爱丁堡大学(The University of Edinburgh)联合授予的无线移动通信专业博士学位。先后获得国家高等学校科学研究优秀成果奖自然科学类一等奖、二等奖,IEEE通信学会亚太地区杰出青年研究学者奖,中国通信学会青年科技奖和中国通信学会科学技术奖一等奖等。研究方向主要集中在基于数据驱动的无线通信系统和网络设计研究,包括无线通信信道建模和应用、5G智能车联网和第五代移动通信系统研究。共发表论文200余篇,其中IEEE期刊90余篇,包括ESI热点论文2篇(top 0.1%)、ESI高被引论文12篇(top 1%)和ESI扩展高被引论文3篇(top 3%),谷歌学术引用5 810次,被SCI他引2 000余次。获授权国际发明专2项(Pilot Frequency Sequence DeterminationPCT/CN2013/080154Timing Synchronization in an Orthogonal Frequency-Division MultiplexingOFDM SystemPCT/CN2013/080136)、中国发明专利5项(一种全双工系统的自干扰消除方法,ZL201510055019.0;一种OFDM系统子载波间干扰自消除方法,ZL201510029014.0等),撰写中文专著1部、英文专著5部以及1部英文书籍章节,翻译英文专著1部。目前担任IEEE Transactions on ITSIEEE JCIN期刊的编委,是IEEE杰出讲师(Distinguished Lecturer)。

完备、深入的无线信道知识和精确且实用的信道模型是成功设计无线通信系统的基石和根本,然而,现有的通信系统设计并没有完全建立在对信道特性完备和深入了解的基础之上,也就是说现有的无线通信系统设计和信道之间存在着脱节的现象,因此急需将无线信道灵活应用到系统设计中来,对于复杂高速移动场景下的车联网系统尤为如此。近5年来,程翔教授一直从事车联网复杂高速移动环境下的无线信道分析、建模和应用的研究工作,在全面分析和研究车联网信道特性的基础上,进行更合理的车联网通信系统设计,取得了一系列具有国际影响力的创新成果。

1 在车联网复杂高速移动场景下的信道建模方面,发现并深入研究了车联网信道的特殊性质,提出了新颖的车联网信道建模方案,建立了完备的车联网信道模型库

提出了车联网动态规则几何统计建模方案。考虑到车联网复杂高速移动场景的特殊性,开创性地提出了一类新的信道建模方案——动态规则几何统计建模方案,这一方案很好地补充了现有的信道建模理论,成为继现有三大建模方案后的第四类建模方案。基于此,创新性地将车流量密度引入到信道建模中,提出了首个可以研究车流量密度对信道特性影响的几何统计信道模型。

程翔教授发现车辆协作链路之间存在空间相关性,提出了区域散射体的概念,并基于此提出了新颖的协作多天线(MIMO)规则几何统计模型,成为了首个可以建模协作MIMO协作链路之间相关性的模型;另外,还通过实际信道测量和理论分析,发现并证明了三维(3D)MIMO中纵向角和水平角的相互关联特性,联合对其进行了信道建模和分析。

基于提出的建模方案,建立了涵盖不同重点频段(26 GHz)、多种典型场景(不同道路和街区场景,不同车流量密度场景等)和多种重点信道特性的完备的车联网多天线信道模型库。该模型库包括窄带和宽带,以及二维(2D)和3D信道模型,并且合理建模了车联网信道的重要特性,比如Doppler特性、快变特性、深衰落特性以及非平稳特性等。

2 在基于信道特性的车联网系统设计方面,针对车联网信道特性,从新颖角度(从传统的对抗信道转变为灵活利用信道)设计了车联网物理(PHY)层关键技术和MAC层架构,以及依托车联网支撑的热点应用框架和方案

基于对信道特性的理解,程翔教授放弃传统的对抗信道的思路,从灵活利用信道的新颖角度去设计车联网PHY层方案。结合信道的时间选择和相关特性,创新性地提出了一类崭新的车联网信道估计方案——构造数据导频法;针对制约空域调制技术(Spatial Modulation,MIMO的新兴模式)发展的瓶颈,基于信道联合空-时特性,提出了差分空域调制方案,不仅成功地将空域调制方案应用到了车联网的快变场景下,还开创了新的空域调制研究方向——差分空间调制技术研究;澄清了学术界关于IM-OFDM和OFDM对比孰好孰坏的争论,基于信道联合时-频特性,从系统容量上全面分析和对比了IM-OFDM和OFDM,促进了IM-OFDM的快速发展,并基于车联网信道,提出了性能更好的交织IM-OFDM方案。并且最近尝试从新颖的毫米波信道的波速空间域(Beamspace),对毫米波技术进行了进一步的设计和优化,提出了新颖的5G车联网毫米波收发方案,以及一般化的波束空间调制技术(GBM)和双选信道估计方案,为毫米波技术在5G车联网中应用奠定了坚实的基础。

基于对信道特性以及通信场景的理解,从巧妙利用车联网复杂快变通信场景的角度去设计MAC方案。基于车联网中移动车辆位置和速度的可预测性,提出了基于信道预测的中心式车联网MAC架构,在大大降低复杂度的同时进一步提升了车联网性能;基于实际车联网信道模型,以及D2D的特点和车载网络的特征,对D2D技术在车联网中的应用做了实用性和可行性研究,除了在实际车联网环境下证明D2D的有用性和有效性之外,还开创性地提出了确保D2D技术在车联网中应用的奠基性的新颖方法,比如基于图论和干扰建模的D2D资源共享方案等。

最近,程翔教授还尝试将5G车联网的设计和热点应用深度结合,提出了基于5G车联网支撑的无人车协同感知、预测和决策框架和方案,相关成果被邀请在第一届中国认知计算与混合智能学术大会上作特邀论坛报告,并且被中兴公司的企业刊物ZTE Communications邀请撰写了期刊的封面文章。

车联网被认为有着万亿元大产业链的规模,车联网的发展不仅具备实际经济效益,也具有强大的社会价值。目前我国已将车联网产业上升到国家战略高度,产业政策持续利好。程翔教授近年所取得的科研成果部分被国际和国家标准所采纳,有力地支撑了基于短距传输的车联网专网的标准化和产业化。同时,相关科研成果还为目前正在标准化和产业化的LTE-V提供了从信道模型到系统设计的大量技术支持。更为重要的是,部分成果还被FuTuRE和WWRF发布的针对车联网高速移动场景的由知名企业中移动、中兴、华为、高通等参与的5G白皮书——5G Enabler:High Mobility Support和《5G车车通信技术研究白皮书》,以及中国通信学会发布的由企业牵头撰写的车联网前沿报告《车联网技术、标准与产业发展态势》所采纳,成为5G下一步智能车联网标准化和产业化的重要推荐储备技术。