硕士生许若彤获IEEE车载技术大会VTC最佳学生论文奖

2022年9月28日，课题组一篇论文“Parameter Estimation and Beam Tracking in Integrated Sensing and Communication System”，获IEEE第96届车载技术大会（IEEE Vehicular Technology Conference，IEEE VTC2022-Fall）最佳学生论文奖。论文第一作者是硕士生许若彤同学，第二作者是许若彤的指导教师戚晨皓教授，第三作者是博士生陈康建同学。许若彤本科来自东南大学吴健雄学院，通过免试进入戚晨皓教授课题组攻读硕士学位。VTC是IEEE车载技术学会（Vehicular Technology Society，VTS）的旗舰会议，VTC2022-Fall于2022年9月26-29日在中国北京和英国伦敦两个城市同时召开。受疫情影响，论文作者未能现场参会，仅线上参加。

该论文研究了毫米波MIMO通信感知一体化（Integrated Sensing and Communication，ISAC）系统中的上行合作感知。雷达对目标的感知通常是非合作模式，所谓合作感知是无线通信中常用的模式，即收发端通过协同配合，例如发端发送的导频是收端已知的信息，收端可利用导频进行无线信道估计和目标参数提取，充分利用通信信号进行目标感知。论文提出了一种基于二维快速傅里叶变换（Fast Fourier Transform，FFT）和旋转不变子空间技术（Estimating-Signal-Parameter-via-Rotational-Invariance-Techniques，ESPRIT）的目标运动参数估计方案。论文将行驶的汽车作为待感知的目标，汽车周期性地向路边单元（Road Side Unit，RSU）发送导频序列，RSU根据接收导频序列对汽车进行合作感知和无线参数估计，其中FFT用于估计RSU与汽车之间的距离以及汽车的相对径向速度，ESPRIT用于估计汽车对应的无线信道的视距路径到达角（Angle of Arrival，AoA）和出发角（Angle of Departure，AoD）。随后，利用估计得到的参数建立扩展卡尔曼滤波模型，实现有效的波束跟踪。该方案通过估计RSU与汽车之间的距离和汽车的相对径向速度，基于运动模型进行汽车跟踪，减少了角度变化所造成的跟踪误差，特别是RSU可利用导频序列的正交性区分不同跟踪目标并区分跟踪目标与环境，在保证估计精度的同时有效降低了参数估计的开销。

本文所研究的通信感知一体化（Integrated Sensing And Communications，ISAC）技术，被认为是第六代移动通信（6G）的重要候选技术之一，它能充分共享无线通信和雷达感知的空时频等维度的资源，实现两者的共存、互助与共惠。特别对于毫米波大规模MIMO通信，其使用相控阵形成高指向性的波束，与雷达相控阵具有相类的硬件架构，因此，毫米波MIMO ISAC备受关注，但相关技术远未完善，值得未来深入开展研究工作。