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第六代移動通信技術(shù)（6G）作為全球前沿科技競爭的重要戰(zhàn)略高地，正加速邁向現(xiàn)實應(yīng)用落地，面向未來萬物互聯(lián)的下一代物聯(lián)網(wǎng)（Next-Generation IoT）將成為其核心應(yīng)用場景之一。在此趨勢下，如何在有限頻譜資源條件下支撐海量異構(gòu)終端的接入，成為亟待破解的關(guān)鍵問題。非正交多址（NOMA）因其高效的用戶復(fù)用能力被廣泛應(yīng)用于物聯(lián)網(wǎng)場景，而頻譜感知技術(shù)則可實現(xiàn)動態(tài)頻譜重用，是實現(xiàn)頻譜資源利用率有效提升的關(guān)鍵手段。然而，當前頻譜感知方法多數(shù)面向正交接入場景，對于多用戶非正交系統(tǒng)中的頻譜利用存在明顯局限，尤其在功率疊加、多用戶干擾、誤警波動等方面難以滿足6G物聯(lián)網(wǎng)的精細化頻譜管理需求。因此，構(gòu)建適配多用戶NOMA系統(tǒng)的高精度頻譜感知機制，對于提升網(wǎng)絡(luò)總體吞吐量與通信魯棒性具有重要意義。

針對上述挑戰(zhàn)，中國科學(xué)院上海高等研究院（以下簡稱“上海高研院”） 智能信息中心下一代移動通信網(wǎng)絡(luò)團隊提出了一種適用于非正交多址上行通信系統(tǒng)的多軌道頻譜感知方法，實現(xiàn)了在多用戶干擾及不確定發(fā)射環(huán)境下的頻譜空穴高效識別與利用。相關(guān)成果Multi-Orbit Spectrum Sensing for Uplink NOMA System Towards Next-Generation IoT Networks為題，發(fā)表于無線通信領(lǐng)域期刊IEEE Transactions on Wireless Communications。

圖1.物聯(lián)網(wǎng)場景下多用戶上行傳輸?shù)念l譜感知模型

研究團隊圍繞多用戶非正交干擾下頻譜空穴的高精度識別問題展開系統(tǒng)研究，針對現(xiàn)有頻譜感知技術(shù)在NOMA系統(tǒng)中面臨的多用戶干擾放大、檢測邊界模糊和閾值穩(wěn)定性差等關(guān)鍵挑戰(zhàn)，首次引入軌道建模思想，將每個非正交用戶在功率-頻域中的傳輸情況抽象為軌道特征軌跡，從而實現(xiàn)對非完全占用頻譜的結(jié)構(gòu)性重構(gòu)。基于此提出一種兩階段頻譜感知框架：在第一階段，通過循環(huán)延遲分集（CDD）處理結(jié)構(gòu)增強用戶特征的可分辨性，對不同用戶進行初步軌道估計；在第二階段，結(jié)合軌道覆蓋特征與信道狀態(tài)，對用戶軌道進行精準檢測，并自適應(yīng)調(diào)整感知閾值，使得算法在不同用戶密度、信道質(zhì)量和干擾環(huán)境下都能維持穩(wěn)定性能。研究團隊推導(dǎo)了3用戶下封閉形式的最優(yōu)感知閾值表達式，并證明其對任意用戶數(shù)均具有可擴展性與穩(wěn)定性，為后續(xù)NOMA用戶的大規(guī)模部署提供了可計算的設(shè)計準則。所提算法顯著提升了對主用戶狀態(tài)的判別精度。仿真結(jié)果表明，在5 dB信噪比情況下，所提出的多軌道頻譜感知方法相比傳統(tǒng)NOMA方法在系統(tǒng)平均吞吐量方面提升了30%，并將虛警概率穩(wěn)定控制在10%以內(nèi)，同時在用戶密集度提升的場景下仍具備良好的可遷移性與魯棒性。

該成果不僅在理論模型上實現(xiàn)了頻譜感知與非正交接入機制的深度融合，也在工程實現(xiàn)上具備低復(fù)雜度、高適應(yīng)性和強魯棒性的優(yōu)勢，為面向6G的彈性頻譜管理與動態(tài)資源調(diào)度提供了切實可行的技術(shù)方案，對于構(gòu)建大規(guī)模物聯(lián)接入的新一代通信系統(tǒng)具有重要推動作用。

圖2.不同信噪比時所提技術(shù)與傳統(tǒng)NOMA技術(shù)在3用戶情況下的檢測概率、虛警概率（左圖）和吞吐量性能曲線（右圖）

研究工作由上海高研院牽頭，聯(lián)合上海大學(xué)微電子學(xué)院副院長周婷教授團隊、北京科技大學(xué)智能科學(xué)與技術(shù)學(xué)院院長張海君教授團隊、加拿大不列顛哥倫比亞大學(xué)Victor C.M. Leung院士團隊等高水平科研隊伍協(xié)作完成。論文第一作者為智能信息中心徐天衡研究員，通訊作者為高研院兼職研究員周婷教授。本工作得到了國家重點研發(fā)計劃、上海市科委基金、國家自然科學(xué)基金、北京市自然科學(xué)基金、中央高?；A(chǔ)研究基金以及小米青年學(xué)者基金的資助支持。（徐天衡、徐銀駿、吳靜怡、張海君、周婷、胡宏林、Victor C.M. Leung）

文章鏈接：https://ieeexplore.ieee.org/document/11026813