克日，，，，，j9九游会通讯与信息工程学院博士研究生余涛在导师张舜卿教授的指导下，，，，，以第一作者在通讯领域顶刊《IEEE Journal on Selected Areas in Communications》(无线通讯领域中科院SCI一区top期刊，，，，，影响因子：13.8)揭晓题为“IREE Oriented Green 6G Networks: A Radial Basis Function Based Approach”的研究论文，，，，，通讯作者为j9九游会张舜卿教授。。。。。。

为了应对日益增添的网络能耗以及差别化的流量时空漫衍，，，，，同时为高能效6G网络提供新的设计指南，，，，，研究团队提出了一种基于径向基函数 (Radial Basis Function，，，，，RBF) 的新型无线网络安排优化框架以最优化集成相对能效（IntegratedRelativeEnergyEfficiency，，，，，IREE）指标。。。。。。与古板的节能优化方案差别，，，，，团队研究使用基于频谱效率（SpectralEfficiency，，，，，SE）的RBF 网络以最大化给定IREE的下的网络效用，，，，，并使用提出的丁克尔巴赫算法逐步提升IREE。。。。。。通过数值实验研究团队发明，，，，，与古板的面向EE的高能效设计相比，，，，，该方案的IREE显著提高了123.0%~185.9%，，，，，优于现有高能效算法。。。。。。别的，，，，，通过研究差别流量需求下的集成相对能效-谱效权衡，，，，，团队研究建议无线网络运营商应破费更多精神来平衡流量需求和网络容量的漫衍，，，，，以提高IREE 性能，，，，，尤其是当流量漫衍的空间转变较为显著时（如都会区域）。。。。。。

该研究事情以通讯学院博士研究生余涛为第一作者（排名第一），，，，，相助者为j9九游会陈小静副教授，，，，，孙彦赞副教授、复旦大学王昕教授，，，，，j9九游会通讯学院张舜卿教授为通讯作者，，，，，并获得了国家重点研发妄想和国家自然科学基金重点项目等资助和支持。。。。。。

论文链接：https://ieeexplore.ieee.org/document/10605762

（a）6G无线网络场景，，，，，可以将各个基站看做径向基神经元，，，，，对无线流量举行拟合；；；(b) 古板EE最大化方案（左） vs IREE最大化方案（右）下的网络容量和流量漫衍，，，，，可以看出面向IREE的设计能够有用降低资源铺张；；；(c) 差别带脱期制下的集成相对能效-谱效折中关系

在近年来，，，，，j9九游会通讯与信息工程学院张舜卿教授团队在绿色无线通讯研究领域取得了一系列希望，，，，，在IEEE Journal On Selected Areas In Communications,IEEE Internet of Things Journal,IEEE Transactions on Wireless Communications等通讯领域高水平期刊揭晓了相关效果。。。。。。这些效果在绿色无线通讯指标、高能效战略与要领等方面提出了新的看法，，，，，为绿色无线通讯提供了理论支持和手艺方案。。。。。。

希望1：随着传输数据量的日益增添，，，，，无线网络的规模和能耗也在指数增添，，，，，然而古板的能源效率仅思量了吞吐量和能耗性能，，，，，无法捕获无线网络容量和流量需求在时空域上的漫衍性差别。。。。。。为了更有用地评估无线网络的能源效率，，，，，研究团队提出了一种新的能源效率指标，，，，，称为集成相对能源效率（IntegratedRelativeEnergyEfficiency，，，，，IREE），，，，，它能够从能源效率的角度，，，，，综合的思量流量漫衍和网络容量漫衍的不匹配水平。。。。。。在此基础上，，，，，团队研究了基于IREE的绿色折中关系，，，，，并与古板的绿色折中举行了较量，，，，，并发明无线流量的时空漫衍将显著影响网络的IREE性能。。。。。。；；诟寐躺壑泄叵担，，研究团队进一步评估了6G网络的几种候选手艺，，，，，包括可重构智能外貌（ReconfigurableIntelligentSurfaces，，，，，RIS）和空天地集成网络（Space-Air-Ground Integrated Network，，，，，SAGIN）。。。。。。通过理论剖析和数值效果可以得出，，，，，在非匀称地面流量下，，，，，RIS辅助网络与通例地面网络相比，，，，，IREE刷新抵达了72%。。。。。。在非匀称网络流量下，，，，，RIS辅助网络以及SAGIN网络将有用刷新网络的IREE性能，，，，，划分可抵达66%和85%。。。。。。与古板的能源效率指标显著差别的是，，，，，团队提出的IREE指标能够有用捕获无线流量和容量不匹配的特征，，，，，因此IREE可以作为未来能源高效网络设计的有用指导。。。。。。[该效果由j9九游会张舜卿教授，，，，，陈小静副教授，，，，，和复旦大学王昕教授配合指导，，，，，j9九游会博士研究生余涛为第一作者，，，，，揭晓于IEEE Internet of Things Journal（2023），，，，，https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/9903851]。。。。。。

（a）6G网络场景示意图（b）能量效率，，，，，区域能量效率以及集成相对能效的空间漫衍较量(c) 在非匀称地面流量（左）和非匀称SAGIN流量（右）下，，，，，RIS以及SAGIN手艺的IREE性能

希望2：为了针对6G超大规模多入多出正交频分复用手艺（Utra-Massive Multiple Input Multiple Output Orthogonal Frequency Division Multiplex ，，，，，U-MIMO-OFDM）系统中由于超大规模天线阵列引起的空域非平稳特征可视区域（Visibility Region，，，，，VR）以及应对VR难以描绘的挑战，，，，，针对空域非平稳U-MIMO-OFDM系统举行信道建模和问题建模，，，，，研究团队提出了基于模子-数据双驱动（Model-Data Dual Driven，，，，，MDD）的空域非平稳信道预计统一框架。。。。。。所提算法首先通过图像轮廓提。。。。。。↖mage Contour Extraction，，，，，ICE）算法对信道非平稳要害参数举行提。。。。。。，，然后连系增强残差-卷积插值网络（Enhanced Convolutional Neural Network-based Residual Network，，，，，eCNN-RN）对整个信道的时频资源举行恢复，，，，，最后引入了一个低重漂后的信道细化（Low Complexity Refinement，，，，，LCR）？
？？
？？椋，，以提高所提方案对差别情形的鲁棒性。。。。。。仿真实验批注，，，，，所提的MDD-LCR统一框架能够更准确地捕获信道的空间非平稳特征，，，，，关于VR参数的预计误差能够抵达-21.87 dB，，，，，相比于古板的基于子阵列划分假设的古板算法，，，，，能够实现4.67 dB的性能增益。。。。。。从算法整体预计性能角度剖析，，，，，MDD-LCR算法在空域平稳及非平稳情形中均能实现更优越的NMSE预计性能，，，，，在14×14导频和28×28导频两种设置模式的空域平稳场景下，，，，，划分实现了相较于古板算法1.4 dB和2.83 dB的性能增益；；；在两种导频设置模式的空域非平稳场景下，，，，，划分实现了相较于古板算法3.8 dB和3.5 dB的性能增益，，，，，在降低算法重漂后的同时有用优化导频开销。。。。。。除此之外，，，，，将算法进一步拓展至不匹配的空域平稳和非平稳测试场景中，，，，，仅爆发了1.5 dB和1.87 dB的性能衰减，，，，，展现出较强的鲁棒性和兼容性。。。。。。[该效果以香港科技大学Vincent Lau教授，，，，，j9九游会张舜卿教授和上？
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？？萍即笱Я柘楦苯淌谂浜现傅迹，，j9九游会硕士研究生蒋佳琪为第一作者，，，，，揭晓于IEEE Transactions on Wireless Communications，，，，，https://ieeexplore.ieee.org/document/10345484].

（a）数据-模子双驱动MDD-LCR非平稳信道预计统一框架；；；(b) 在基站天线数为16的空域平稳情形下，，，，，MDD-LCR方案与古板基线算法的NMSE与SNR性能比照（14×14和28×28导频设置）；；；(c) 在基站天线数为64的空域非平稳情形下，，，，，MDD-LCR方案与古板基线算法的NMSE与SNR性能比照（14×14和28×28导频设置）；；；(d) 在不匹配的空域平稳和非平稳场景下，，，，，MDD-LCR方案、无LCR？
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？？榈腗DD、ReEsNet以及古板DIGI-YOLO-Newton要领的NMSE与SNR性能比照

希望3：为了有用降低目今移动边沿盘算（MEC）的能源本钱，，，，，研究团队提出了一种基于双时间标准的在线资源分配和能源治理算法（TSRE），，，，，以最大限度地镌汰基站侧实时能源生意的平均本钱和用户的能耗。。。。。。差别于以往对MEC的研究，，，，，本研究特殊思量了由可再生能源和智能电网配合组成的混淆供能系统。。。。。。在资源分配环节，，，，，TSRE将动态地调解移动用户的使命卸载时间表、以及基站和移动用户装备的CPU频率，，，，，以实现资源的高效使用。。。。。。在能量妄想方面，，，，，研究团队巧妙地连系了李雅普诺夫优化要领与随机亚梯度要领，，，，，通过对历史系统和情形参数的精准剖析，，，，，实现对未来能源需求的精准预测。。。。。。而在实时的能量决议环节，，，，，TSRE则接纳了基于拉格朗日对偶和次梯度要领的漫衍式决议手艺。。。。。。通过将TSRE算法和其余四条基线举行较量，，，，，可以得出TSRE在接纳预测性能源妄想后，，，，，可以划分节约7.0%、23.7%、33.7%和20.0%的平均本钱，，，，，这一效果有力地证实晰TSRE算法的高效性和适用性。。。。。。在本次研究中，，，，，TSRE将MEC系统作为智能电网系统中能源治理的一个应用场景，，，，，充分展示了通讯系统与智能电网相连系所带来的重大潜力，，，，，这不但有助于降低通讯系统的能源本钱和碳排放，，，，，更为推动绿色通讯和可持续生长提供了有力的手艺支持。。。。。。在未来的事情中，，，，，研究团队将用现实装备对所提出的算法举行实验验证，，，，，以验证其在真真相形中的性能体现。。。。。。[该效果以j9九游会陈小静副教授为第一作者，，，，，相助者为j9九游会张舜卿教授，，，，，麦考瑞大学AbbasJamalipour教授，，，，，复旦大学王昕教授和j9九游会硕士研究生陈思等，，，，，揭晓于IEEE Transactions on Smart Grid(2024)，，，，，https://ieeexplore.ieee.org/document/10504784]。。。。。。

（a）由可再生能源和智能电网混淆供电的MEC系统（b）TSRE和其余四条基线的平均系统开销和行列长度

希望4：由于蜂窝车联网中重大快时变的无线撒播情形会降低信道获取的精度并增添导频开销，，，，，为了能在较少的导频开销下获得更准确的信道信息，，，，，以此进一步提高通讯速率，，，，，研究团队通过建设移动性和信道分量之间的转变关系，，，，，提出了基于收滥觞和散射体移动性的单天线信道预测算法和多天线角度预测算法。。。。。。实验效果批注，，，，，关于单天线信道预测，，，，，提出的基于移动性的信道预测战略（MICP）在仿真信道数据上相比现有要领在信道状态信息的平均归一化均方误差上实现了约莫18 dB的性能增益；；；在实测信道数据上，，，，，MICP战略则划分实现了9 dB和5 dB的性能增益。。。。。。关于多天线角度预测，，，，，提出的基于移动性和信道预测的波束赋形战略（MCPCB）凭证预测效果来安排波束赋形，，，，，在视距（LOS）和非视距（NLOS）场景中相比稳态预测要领在平均吸收功率消耗性能上划分提升了约4 dB和0.7 dB。。。。。。研究团队还剖析和评估了移动性参数预计误差和预测的信道分量均方误差之间的关系，，，，，以及预测的信道分量均方误差和吸收功率消耗之间的关系。。。。。。从仿真评估效果来看，，，，，关于差别的天线数，，，，，更大的天线阵列需要更高的信道分量预计精度。。。。。。；；贚OS和NLOS场景的波束赋形性能效果，，，，，研究团队从通讯速率的视角对MCPCB战略举行了评估，，，，，MCPCB战略相比现有要领可以实现更高的通讯传输速率。。。。。。其中，，，，，MCPCB战略的通讯速率性能在LOS和NLOS场景中相比稳态预测要领划分提升了7.12%和1.98%。。。。。。该项研究为车联网高移动性场景中的信道预测使命提供了一种新的有用解决方案。。。。。。[该效果由j9九游会张舜卿教授、姜之源教授和交通大学陈文教授配合指导，，，，，j9九游会博士研究生生彭飞为第一作者，，，，，揭晓于IEEE Transactions on Wireless Communications (2023)，，，，，https://ieeexplore.ieee.org/document/9944695和IEEE Transactions on Wireless Communications (2024)，，，，，https://ieeexplore.ieee.org/document/10264823]。。。。。。

图1.（a）车联网系统模子示意图，，，，， (b)多普勒频偏和复幅度的提取和预测效果，，，，，(c)对向会车仿真场景中基于差别战略预测的信道状态信息的归一化均方误差效果。。。。。。

希望5：为应对日益增添的通讯需求并镌汰全网能耗和碳排放，，，，，研究团队提出了一种面向节能减排的跨制式融合感知通讯系统。。。。。。该系统包括感知融合、通讯融合和边沿协同管控平台三大部分。。。。。。首先，，，，，感知融合连系了低功耗毫米波被动感知与基于无线指纹拓扑的自动感知，，，，，详细来说，，，，，提出了连系基于接入点（AP）的高精度细粒度感知与AP解耦的高可信粗粒度感知的全场景智能感知方案。。。。。。其次，，，，，通讯融合通过自组织Wi-Fi网络和基于软件界说蜂窝网络通用软件无线电平台（USRP）的平台，，，，，实现了要害网络节能参数的无邪挪用。。。。。。最后，，，，，边沿协同管控平台通过多维数据库和智能管控平台，，，，，实现高精度的跨制式网络参数编排以及多维通讯数据库构建。。。。。。团队研究团队在现实系统样机上举行了测试，，，，，验证了该系统在深度休眠和跨制式调理战略下划分实现了14%和10%的总能耗降低。。。。。。这一研究效果在第十八届中国研究生电子设计竞赛中荣获天下二等奖和最佳论文奖，，，，，为未来节能减排的跨制式网络设计提供了可靠的验证平台和有用的指导。。。。。。[该效果由j9九游会张舜卿教授指导，，，，，j9九游会博士研究生余涛、李济宏，，，，，硕士研究生周均翼完成]。。。。。。

(a)高能效跨制式通感系统焦点手艺总览，，，，，(b)通讯融合跨制式IP分撒播输机制，，，，，(c)感知融合主被动定位方案，，，，，(d)边沿协同管控平台高精度网络编排，，，，，(e-f)深度休眠以及跨制式调理战略降低能耗效果。。。。。。

以上研究获得了国家重点研发妄想项目和国家重点自然科学基金的资助。。。。。。