6G环境认知通信与感知课题组-曾勇

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课题组导师曾勇是东南大学青年首席教授、紫金山实验室双聘教授、国家青年高层次人才、江苏省双创人才，连续5年（2019-2023）入选科睿唯安全球“高被引科学家”，连续4年（2021-2024）入选AI2000人工智能物联网领域全球“最具影响力学者”榜单，连续3年（2021-2023）入选爱思唯尔“中国高被引学者”，入选2023斯坦福“全球前2%科学家-终身影响力”榜单。曾勇教授于2014年和2009年分别获新加坡南洋理工大学博士和学士学位，2013年至2018年在新加坡国立大学从事博士后研究，2018年至2019年在澳大利亚悉尼大学担任讲师。

课题组围绕移动通信基础理论与关键技术研究，发表IEEE国际期刊和会议论文170余篇，其中IEEE SCI期刊论文100余篇，出版英文专著一部，授权/申请发明专利12项，国际PCT专利3项。围绕面向6G的通信与感知基础理论与关键技术研究，在智能空地融合移动通信、超大规模多输入多输出（Multiple-input Multiple-output，MIMO）近场通信、以及环境认知通信感知一体化等方面取得了具有国际国内影响力的科研成果。研究成果被谷歌学术引用25000余次，SCI他引12000余次，单篇最高引用3500余次，10篇论文入选为ESI热点论文，25篇入选为ESI高被引论文。

曾勇教授获得了澳大利亚研究理事会(ARC)优秀青年学者奖(DECRA)及IEEE通信学会亚太杰出青年学者奖，获得国际国内最佳/优秀论文奖7项，包括IEEE无线通信领域马可尼论文奖(2020)、IEEE通信学会海因里希•赫兹最佳论文奖两次(2020, 2017)、IEEE通信学会亚太区最佳论文奖（2023）、IEEE 通信学会国际通信大会(ICC)最佳论文奖（2021）、中国科协优秀论文奖（2022）、以及《China Communications》最佳论文奖（2021）。此外，曾勇教授连续5年（2019-2023）荣获东南大学信息科学与工程学院科学研究先进个人称号，荣获2023年“学院优秀导师”称号。曾勇教授担任SCI期刊IEEE Transactions on Communications, IEEE Communications Letters和IEEE Open Journal of Vehicular Technology编委，IEEE Journal on Selected Areas in Communications, IEEE Communications Magazine, IEEE Wireless Communications, China Communications, Science of China Information Sciences的编委或首席客座编委，牵头组织了IEEE ICC无人机通信专题研讨会并成功连续举办了六届 (2018-2023)，是IEEE ICC 2018，2019以及中国国际通信大会（ICCC）2023 Tutorial主讲人，主持国家重点研发计划课题、国家自然科学基金面上项目、江苏省双创人才项目、华为合作研究项目、以及南京市优秀留学回国人员项目等。

近年来，面向6G环境认知(Environment-Aware)通信与感知愿景，课题组围绕信道知识地图、通信感知一体化、近场通信与感知、时延多普勒对齐、无人机通信与感知、共生无线电等开展了理论方法研究，并对部分关键成果进行了原型实验验证。

邮箱：yong_zeng@seu.edu.cn

成员

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曾勇

闵红旗

吴迪

董珍君

陆海全

肖志强

戴卓寅

李鑫睿

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研究

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时延多普勒对齐调制

6G发展的新趋势为无线传输技术的发展提供了新的机遇。具体而言，大规模MIMO向超大规模MIMO的演进显著提升了空间分辨率；毫米波和太赫兹高频信道在空间域和时间域呈现稀疏特性；通过融合超大规模MIMO，定位通信感知一体化技术能够提供超高精度的定位和感知能力。通过挖掘超大规模MIMO的超高空间分辨率和毫米波/太赫兹高频信道的稀疏性，时延多普勒对齐调制（DDAM，Delay-Doppler Alignment Modulation）通过空间-时延-多普勒域信号处理，能够实现多普勒和信道时延扩展的联合调控。DDAM的核心思想是时延-多普勒补偿和逐径波束赋形。通过在发射机或接收机端引入匹配各条路径的时延和多普勒相移，结合逐径波束赋形，可以消除每条径的多普勒效应，并且所有多径信号分量能够同时到达接收机。从而，DDAM可以将时频双选信道转化为时不变无ISI信道，无需进行复杂的信道均衡或多载波传输。对于时不变频率选择性信道，DDAM退化为时延对齐调制（DAM，Delay Alignment Modulation）。

超大规模天线DDAM传输示意图

针对时不变频率选择性信道，通过建立可调控信道时延扩展的DAM处理架构，能够实现高效的单载波和多载波传输。完美DAM可以将频率选择性信道转化为无ISI信道。当完美DAM不可行时，可以通过普适DAM调控信道时延扩展，同时充分利用多径信号分量。

稀疏多径信道

完美DAM

普适DAM

可调控信道时延扩展

无符号间干扰单载波和多载波通信的统一架构，免于复杂的信道均衡

降低保护间隔开销

低信号处理时延和低复杂度接收机

低峰旁比

抗多普勒频偏

此外，针对时频双选信道，基于空间-时延-多普勒域处理的DDAM能够联合调控多普勒和信道时延扩展，可以将时频双选信道转化为时不变的无符号间干扰信道，无需进行复杂的信道均衡或多载波传输。

[1] H. Lu and Y. Zeng, “Delay alignment modulation: Enabling equalization-free single-carrier communication,” IEEE Wireless Commun. Lett., vol. 11, no. 9, pp. 1785–1789, Sep. 2022.

论文链接：https://ieeexplore.ieee.org/document/9790794

[2] H. Lu and Y. Zeng, “Delay alignment modulation: Manipulating channel delay spread for efficient single- and multi-carrier communication,” IEEE Trans. Commun., vol. 71, no. 11, pp. 6316–6331, Nov. 2023.

论文链接：https://ieeexplore.ieee.org/document/10225416

[3] Z. Xiao and Y. Zeng, “Integrated sensing and communication with delay alignment modulation: Performance analysis and beamforming optimization,” IEEE Trans. Wireless Commun., vol. 22, no. 12, pp. 8904–8918, Dec. 2023.

论文链接：https://ieeexplore.ieee.org/document/10105893

[4] H. Lu, Y. Zeng, S. Jin, and R. Zhang, “Single-carrier delay alignment modulation for multi-IRS aided communication,” IEEE Trans. Wireless Commun., 2023.

论文链接：https://ieeexplore.ieee.org/document/10231105

[5] H. Lu and Y. Zeng, “Delay-Doppler alignment modulation for spatially sparse massive MIMO communication,” IEEE Trans. Wireless Commun., 2023.

论文链接：https://ieeexplore.ieee.org/document/10314448

[1] Z. Xiao and Y. Zeng, “Integrated sensing and communication with delay alignment modulation,” in Proc. IEEE Int. Conf. Commun. (ICC), May 2022, pp. 793–798.

论文链接：https://ieeexplore.ieee.org/document/9839117

[2] Z. Xiao, Y. Zeng, D. W. K. Ng, and F. Wen, “Exploiting double timescales for integrated sensing and communication with delay-Doppler alignment modulation,” in Proc. IEEE Int. Conf. Commun. (ICC), May 2023, pp. 5731–5736.

论文链接：https://ieeexplore.ieee.org/document/10279599

[3] X. Wang, H. Lu, and Y. Zeng, “Multi-user delay alignment modulation for millimeter wave massive MIMO,” in Proc. IEEE Global Commun. Conf. (GLOBECOM), Dec. 2023, pp. 6970-6975.

论文链接：https://ieeexplore.ieee.org/document/10437061

[4] D. Ding, Y. Zeng, and D. Wang, “Channel estimation for delay alignment modulation,” in Proc. IEEE Wireless Commun. Netw. Conf. Workshops (WCNCW), 2024.

论文链接：https://arxiv.org/abs/2206.09339

[5] J. Zhang and Y. Zeng, “Delay alignment modulation with hybrid beamforming for spatially sparse communications,” in Proc. IEEE Wireless Commun. Netw. Conf. (WCNC), 2024.

论文链接：https://arxiv.org/abs/2307.08210

[6] Z. Zhou, Z. Xiao, and Y. Zeng, “Fractional delay alignment modulation for spatially sparse wireless communications,” in Proc. IEEE Wireless Commun. Netw. Conf. (WCNC), 2024.

论文链接：https://arxiv.org/abs/2403.19951

[1] X. Wang, H. Lu, Y. Zeng, X. Xu, and J. Xu, “Achievable rate region and path-based beamforming for multi-user single-carrier delay alignment modulation,” arXiv:2309.00391, 2023.

论文链接：https://arxiv.org/abs/2309.00391

[2] Z. Xiao, Y. Zeng, D. W. K. Ng, and F. Wen, “Integrated sensing and channel estimation by exploiting dual timescales for delay-Doppler alignment modulation,” arXiv:2310.11326, 2023.

论文链接：https://arxiv.org/abs/2310.11326

通信感知一体化

第六代（6G）移动通信的 “全覆盖、全频谱、全应用、强安全”发展愿景，将在传统的通信时延和速率要求基础上，引入信息感知能力作为性能指标衡量的新维度。同时，通信感知一体化（Integrated Sensing and Communication，ISAC）的概念正日益受到学术界、工业界和标准化机构的关注，并被ITU-R正式纳入6G的六大使用场景。其核心思想是充分共用基础设施及无线资源在同一个系统内实现通信和感知功能，并充分挖掘二者的融合机理，最终实现通信和感知的深层次互惠增强或高效折中。课题组从通信和感知的覆盖问题出发，研究分析了通信和感知系统在覆盖区域上的不同，进而研究了面向通信感知一体化的波束扫描和码本设计问题，并深入研究了面向通信感知一体化的波形设计以及如何利用现有5G NR波形实现超分辨感知。

针对通信和感知在衡量覆盖特性上的差别，在多基站协作通感一体化中提出了一种面向通感无缝覆盖的波束赋形优化设计方案，向热点感知区域提供无缝覆盖的同时，满足通信用户的服务质量，以此来揭示通信感知一体化在覆盖方面的耦合特性。

多站协作式通信感知一体化覆盖

在通信感知一体化系统中，如何设计码本和波束扫描方法来减少信道训练开销是一个值得研究的实际问题。现有码本和波束大多聚焦于传统通信系统进行设计，面向通信感知一体化系统的相关研究比较有限。本项工作提出了面向通信感知一体化系统的多码本设计和波束扫描方法，能极大提高波束扫描效率。

通信感知一体化波束扫描

针对传统基于脉冲式雷达的通信感知一体化波形在频谱效率和感知盲区的局限，提出了面向全双工通信感知一体化(FD-ISAC)的波形设计方案，能在保证其感知性能的同时极大地提高通信频谱效率，并能有效解决传统雷达波形的感知盲区问题。

传统基于脉冲式雷达的ISAC波形所提的FD-ISAC波形

基于5G NR波形，研究超分辨与感知一体化技术中关键的信号处理技术，完成了原型机搭建，并通过进行链路级的仿真实验以验证所提出方案的有效性与可靠性。并搭建了一个ISSAC实验平台来验证理论分析，可以利用5G NR波形实现高精度的时延和多普勒估计。

基于5G NR波形的通信感知一体化系统

在复杂多径环境，如何同时实现无码间串扰通信和高性能感知是一个挑战性问题。传统基于OFDM的通信感知一体化设计，面临高PAPR和高速移动场景性能严重受限的问题。针对该问题，研究提出了基于时延（多普勒）对齐调制(DAM/DDAM)的通信感知一体化设计方案，能同时实现无码间串扰和高性能感知。

面向单站通信感知一体化DAM 面向双站通信感知一体化的DDAM

[1] Z. Xiao and Y. Zeng*, “An overview on integrated localization and communication towards 6G,” Sci. China Inf. Sci., vol. 65, no. 3, pp.1–46, Mar. 2022.

论文链接：https://link.springer.com/article/10.1007/s11432-020-3218-8

[2] Z. Xiao and Y. Zeng*, “Waveform design and performance analysis for full-duplex integrated sensing and communication,” IEEE J. Sel. Areas. Commun., vol. 40, no. 6, pp. 1823–1837, Jun. 2022.

论文链接：https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/9724187

[3] Z. Xiao and Y. Zeng*, “Integrated Sensing and Communication with Delay Alignment Modulation: Performance Analysis and Beamforming Optimization”, IEEE Trans. Wireless Commun., vol. 22, no. 12, pp. 8904-8918, Dec. 2023.

论文链接：https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/10105893

[4] Z. Xiao，S. Chen and Y. Zeng*, “Simultaneous Multi-Beam Sweeping for Mmwave Massive MIMO Integrated Sensing and Communication”, IEEE Trans. Veh. Tech., Early Access, 2024.

论文链接：https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/10382696

[5] R. Li, Z. Xiao, and Y. Zeng*, “Towards Seamless Sensing Coverage for Cellular Multi-Static Integrated Sensing and Communication,” IEEE Transactions on Wireless Communications, Early Access, 2024.

论文链接：https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/10304081

[1] Z. Xiao and Y. Zeng, “Full-Duplex Integrated Sensing and Communication: Waveform Design and Performance Analysis” in Proc. IEEE WCSP 2021, pp. 1-6.

论文链接：https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/9613663

[2] Z. Xiao and Y. Zeng, “Integrated sensing and communication with delay alignment modulation,” in Proc. IEEE ICC, Jun. 2022, pp. 1–6.

论文链接：https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/9839117

[3] S. Chen, Z. Xiao, and Y. Zeng, “Simultaneous Beam Sweeping for Multi-Beam Integrated Sensing and Communication”, in Proc. IEEE ICC 2022, pp. 1-6.

论文链接：https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/9838563

[4] R. Li, Z. Xiao, and Y. Zeng, “Beamforming Towards Seamless Sensing Coverage for Cellular Integrated Sensing and Communication”, in Proc. IEEE ICC Workshop, 2022, pp. 1-6.

论文链接：https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/9814606

[5] Z. Xiao，Y. Zeng，D. W. K. Ng，and F. Wen, “Exploiting Double Timescales for Integrated Sensing and Communication with Delay-Doppler Alignment Modulation”, in Proc. IEEE ICC 2023, pp. 1-6.

论文链接：https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/10279599

[6] C. Zhang, Z. Zhou, H. Wang and Y. Zeng, "Integrated Super-Resolution Sensing and Communication with 5G NR Waveform: Signal Processing with Uneven CPs and Experiments: (Invited Paper)," 2023 21st International Symposium on Modeling and Optimization in Mobile, Ad Hoc, and Wireless Networks (WiOpt), Singapore, Singapore, 2023, pp. 681-688.

论文链接：https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/10349843

[1] Z. Xiao, Y. Zeng, F. Wen, Z. Zhang, and D. W. K. Ng, "Integrated Sensing and Channel Estimation by Exploiting Double Timescales for Delay-Doppler Alignment Modulation", arXiv preprint arXiv:2310.11326, 2023.

论文链接：https://arxiv.org/abs/2310.11326

信道知识地图

（1）以移动节点物理或虚拟位置为主要索引的数据库

（2）直接反映特定位置的本地化信道特征，与收发机活动无关，可融合区域内所有终端的海量历史数据

（3）直接基于位置提前获取信道先验信息

（4）提升当地无线环境的认知能力，实现信道知识的快速实时预测推理

（5）避免重复的在线环境感知及信道获取

（6）由环境未知通信与感知迈向环境认知通信与感知的使能技术

信道知识地图在环境认知通信与感知拥有广泛的应用前景，其典型应用场景包括：

（1）未到达位置的信道：主动切换、网联无人机或网联机器人路径规划

（2）非合作节点间的信道：认知无线电：次发射机到主接收机; 物理层安全：发射机到窃听者

（3）大维信道：大规模MIMO、超大规模MIMO (XL-MIMO)

（4）硬件/信号处理受限的信道：混合波束赋形、低分辨率模数转换器、可重构智能表面（RIS）

为了实现基于信道知识地图的的通信与感知，首先需要以一种有效的方式构建信道知识地图。信道知识地图构建的本质是基于在少数位置获得的数据来重构出环境中所有感兴趣位置的信道信息，其主要方法可分为数据驱动和模型驱动两类。其中，数据驱动构建方法包括克里金法、张量补全、深度学习等；模型驱动构建方法包括空间损失场模型、虚拟障碍物模型等。

期刊

Y. Zeng and X. Xu, “Toward environment-aware 6G communicationsvia channel knowledge map,”IEEE Wireless Commun., vol. 28, no. 3,pp. 84–91, Jun. 2021. (首次提出了信道知识地图概念）

Y. Zeng, J. Chen, J. Xu, D. Wu, X. Xu, S. Jin, X. Gao, D. Gesbert, S. Cui, and R. Zhang,“A tutorial on environment-aware communicationsvia channel knowledge map for 6G,”IEEE Commun. Surv. Tutor., Feb. 2024. (首篇信道知识地图综述论文）

D. Wu, Y. Zeng, S. Jin, and R. Zhang, “Environment-aware hybrid beamforming by leveraging channel knowledge map,” IEEE Trans. Wireless Commun., 2023.

Y. Zeng, X. Xu, S. Jin, and R. Zhang, “Simultaneous navigation and radio mapping for cellular-connected UAV with deep reinforcement learning,” IEEE Trans. Wireless Commun., vo. 20, no. 7, pp. 4205-4220, Jul. 2021.

H. Li, P. Li, G. Cheng, J. Xu, J. Chen, and Y. Zeng, “Channel knowledge map (CKM)-assisted multi-UAV wireless network: CKM construction and UAV placement,” Journal of Commun. and Inf. Netw., vol. 8, no. 3, pp. 256-270, Sep. 2023.

会议

D. Wu, Y. Zeng, S. Jin, and R. Zhang, “Environment-aware and training-free beam alignment for mmWave massive MIMO via channel knowledgemap,”in Proc. IEEE Int. Conf. Commun. Workshops (ICC Workshops), Jun. 2021, pp. 1–7.

D. Ding, D. Wu, Y. Zeng, S. Jin, and R. Zhang, “Environment-aware beam selection for IRS-aided communication via channel knowledge map,” IEEE GLOBECOM 2021.

K. Li, P. Li, Y. Zeng, and J. Xu, “Channel knowledge map forenvironment-aware communications: EM algorithm for map construc-tion,” in 2022 IEEE Wireless Communications and Networking Confer-ence (WCNC), 2022, pp. 1659–1664.

H Li, P Li, J Xu, J Chen and Y Zeng, “Derivative-free placement optimization for multi-UAV wireless networks with channel knowledge map”, in Proc. IEEE Int. Conf. Commun. Workshops (ICC Workshops), May. 2022, pp. 1029–1034.

Y. Long, Y. Zeng, X. Xu, and Y. Huang,“Environment-Aware Wireless Localization Enabled by Channel Knowledge Map,” IEEE Globecom 2022.

S. Zeng, X. Xu, Y. Zeng, and F. Liu, “CKM-assisted LoS identificationand predictive beamforming for cellular-connected UAV,” inProc.IEEE ICC, 2023.

D. Wu and Y. Zeng, “Environment-Aware Coordinated Multi-Point mmWave Beam Alignment via Channel Knowledge Map,” IEEE ICC 2023.

W. Xie, X. Xu, Z. Dai, and Y. Zeng, "On the Construction of Channel Gain Map: Model-Based or Model-Free Approach?", IEEE VTC20224-Spring Workshop, Singapore

预印本

X. Xu and Y. Zeng, “How much data is needed for channel knowledgemap construction?”IEEE Trans. Wireless Commun., Major Revision, [Online] Available: http://arxiv.org/abs/2312.06966.

信道知识地图辅助高效波束对齐原型系统

视频链接：https://www.bilibili.com/video/BV1A8411o7Hv/?spm_id_from=333.999.0.0

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