2019年通信理论与信号处理领域前沿报告.pdf

通 信 理 论 与 信 号 处 理 领 域 前 沿 报 告 （2019 年） 中国通信学会 2019 年12 月 版 权 声 明 本 前沿报告 版 权属 于 中 国 通 信 学会 ， 并 受 法 律 保护 。 转 载 、 摘 编 或 利 用其 它 方 式 使 用 本报告文 字 或 者 观点 的 ， 应 注 明 “ 来源：中国通信学会 ” 。 违 反 上 述 声 明 者 ， 本 学会将追 究 其 相 关 法 律 责任 。 专 家 组 和 撰 写 组名 单 专家组 ： 组长： 陆建华 中国科 学 院院士 通信 理论与 信号处理 专业委 员 会 副组长 ： 郑宝玉 教授 通 信理论与 信号处 理 专业委员 会副主 任 委员 阮秋琦 教授 通 信理论与 信号处 理 专业委员 会副主 任 委员 成员( 以姓氏 笔划为序) ： 姓名 单位 职务 张钦宇 哈尔滨工 业大学 （ 深圳） 通信理论 与信号 处 理专业委 员 会副主任 委员 张朝阳 浙江大学 通信理论 与信号 处 理专业委 员 会副主任 委员 周亮 南京邮电 大学 通信理论 与信号 处 理专业委 员 会副主任 委员 撰写组( 按单 位排名) 单位 姓名 哈尔滨工 业大学 （ 深圳） 张钦宇 浙江大学 张朝阳 南京邮电 大学 周亮 前 言 通信理论 与信号 处 理 内容作为 5G 时代 最 具潜力 前沿技 术 的基础 ， 已成为我 国战略 性 新兴产业 的重要 发 展方向 ， 是 目前跨 领域 、 综合 性 的研究热 点 。 全球主要 国 家 和 地 区 政 府 高 度 重 视 以 通 信 技 术 为 核 心 的 产业发 展 ， 将 通信 技术相 关产业 作 为战略 制 高点 ， 通过 制定国 家政策或 通过 立法推动 产业发 展 。 目前我国 已将 通 信 技术相关 产业上 升 到国家战 略高 度 。 通 信技术 相关 产业 政策持 续 利好 ， 产业 化进程 逐步加快。 随着 把 握信息技 术升 级换代和 产业融 合 发展机遇， 加快建 设宽带、 融 合、 安 全、 泛在的 下 一代信息 网络， 突 破超高速 光纤与 无 线通信、 物 联网、 云计算、 数 字 虚拟、 先进 半导体 和新型显 示等新 一 代信息技 术， 进一 步 推进 了 信息 技术创新、 新兴应 用拓展和 网络建 设 的互动结 合， 创新 了 产业组 织模 式， 提 高 了新 型装 备保障水 平， 培育 了 新兴服 务业态 ， 为后续 5G 的 大规模产 业化及 商 业化 奠定 了基础 。 根 据中 国通信 学会组 织各 专业委 员会开 展前 沿报告 的工作 安排 ， 通 信 理 论 与 信 号 处 理 专 业 委 员 会 组织 通 信 理 论 与 信 号 处 理 产 学 研 用 各领域专 家 ， 撰 写 了 通信 理论与 信 号处理领 域前沿 报 告。 本报告分 析了全 球 发展态势 和我国 发 展现状 ， 对通信 技术 与产业 发展态势 和技术 预 见进行了 预测 ， 探讨 了 通信信 号处理 技 术 中的重 大 难 题提出 了技术 和产 业政策 建议。 报告 内容涉 及面广 ，可 作为高 校 ， 研究机 构 以及通信， 计算机， 自动化 ， 光子、 电 子， 人 工智能 等 学科 的技术产 业发展 参 考, 也可作为 政府部 门制定政 策的参 考 。 中国通信 学会 通 信 理论与信 号处理 专 业委员会 副主任委 员： 2019 年 12 月 目 录 一、 前沿技 术发 展概 述 . 1 二、 通信理 论发 展现 状及 方向 . 2 （一） 超可 靠低 延迟 通信 . 2 1. 动态通 信系 统分 析方 法 . 2 2. 5G/B5G 网 络开 放生 态中的 管理问 题 . 3 3. 超可靠 低时 延传 输协 议设 计 . 3 4. 控制信 息和 通信 数据 的协 同优化 . 4 5. 关键性 应用 中高 可靠 低时 延通信 的全 要素 实现 . 4 （二） 智能 通信 与网 络 . 5 1. 人机物 协同 的感 知与 执行 一体化 框架 . 5 2. 网络状 态的 智能 分析 与自 主管控 . 5 3. 网络运 维与 管理 的智 能决 策与优 化 . 6 4. 以用户 为中 心的 自适 应任 务重构 . 6 5. 基于 AI/ML 技术 的边 缘智 能技术 . 7 6. 以智能 体交 互为 代表 的新 服务 . 7 （三） 跨模 态通 信 . 8 1. 多模态 数据 的普 适化 感知 及其表 征模 型 . 8 2. 多模态 数据 的混 合编 码设 计 . 8 3. 多模态 异构 码流 按需 调度 技术与 传输 协议 设计 . 8 4. 面向沉 浸式 体验 的跨 模态 信号恢 复与 重建 . 9 （四） 新型 反向 散射 通信 . 9 1. 不同新 型反 向散 射通 信中 的信号 检测 方法 . 9 2. 联合无 线能 量采 集技 术的 反向散 射网 络 . 10 3. 新型反 向散 射通 信中 的多 址接入 技术 . 10 4. 新型反 向散 射通 信中 的安 全技术 . 11 （五） 量子 通信 与计 算 . 11 1. 密钥分 发、 隐形 传态 、惯 性技术 等量 子通 信相 关技 术研究 . 11 2. 量子机 器学 习算 法、 量子 经典算 法等 量子 计算 相关 技术研 究. 12 3. 量子网 络和 体系 结构 搭建 . 13 三、 通信信 号处 理技 术研 究动 态与方 向 . 13 （一） 面 向 B5G 多天 线信 号处理 技术 . 13 1. 导频设 计 、 信道 估计 等多 天线系 统中 的信 道信 息获 取技术 . 14 2. 预编码 、空 分多 址传 输等 多天线 系统 中的 上下 行传 输技术 . 14 3. 多天线 系统 中的 无线 资源 管理 . 15 4. 透镜天 线阵 列、 波束空间 MIMO 处理 等关 键性 应用 . 15 （二） 面向 视频 的点 云压 缩技术 . 15 1. 面向三 维可 视化 的点 云数 据组织 方法 . 16 2. 海量点 云数 据压 缩方 法 . 16 3. 大规模 点云 数据 实时 预测 与调度 方法 . 16 （三） 带核 窗口 的滑 动离 散傅立 叶变 换 . 17 1. 窗函 数 选取 . 18 2. 计算复 杂度 的上 下限 分析 . 18 3. 技术应 用 . 18 （四） “模拟- 数 字信 号 ” 一体化 压缩 . 19 1. 失真率 、码 率与 采样 率之 间的关 系 . 19 2. 联合采 样和 量化 估计 的信 号恢复 . 19 3. 冗余信 号的 感知 与删 除 . 20 参考文 献 . 21 1 一、 前 沿 技 术 发 展 概述 图 1：通信理论与信号处理技术发展简图 2 通信理论 与信号 处 理 方向属 于信息 科 学的基础 内容， 借鉴 以色列 历史学家 尤瓦尔 赫拉利在 未来简 史 中的预 测， 通 信技术与 人类 之间的关 系主要 经 历三大阶 段： 首先 是 人类的 工具 ， 其 次成为 人 类的 助手 ， 最 后演变 成 人类的代理 。 总 体 而言， 通 信技术 以 通信系统 为核 心， 以用户需 求为 指引， 通过 “理 论 创新、 技术革 新、 应用翻新” 三 位一体的 “摩尔 定 律”式的 发展（如图 1 所示 ） 。 具 体而 言，通信 理 论主要包 含三个 部 分： 信息 测度理 论、 信息处理 理论、 信息 传输理论 。 通信服务 依靠通 信 系统来实 现， 融合 了通信理 论与信 号 处理技术， 通 过端、链 、网三 个 部分集成 创新。 二、 通 信 理 论 发 展 现状 及 方 向 （一） 超 可 靠 低延 迟 通 信 国际电信联盟(ITU) 规定 URLLC 业务 性能指 标为空口时延达到 lms ， 端 到端时 延小于 10ms ， 可靠 性达 到甚至高 于 99.999%。在 5G/B5G 系统框架 下，URLLC 对空口设 计、 信 号处理、 网络部 署 、 控制/ 用户 平面设计、 协议栈 设计等方 面的研 究 带来了全 新挑战， 尤其亟待 解决 的是形式 化释义 时 延指标、 可靠性 指标 等多维性 能指标 之 间的非线 性 关系， 明 析网络 流 量的高动 态性、 多 业务对延 迟的敏 感 性、 以及 控制 信息 （元 数据 ） 的 随机性对 确保超 可 靠低时延 通信的 影 响， 进而 构建 远距医疗 、 智慧 城市 等关键性 应用中 高 可靠低时 延通信 的 全要素体 系 架构。 主 要研究 方 向介绍如 下： 1. 动态通 信系统分析方法 随机网络 演算、 及 时吞吐量 等 属于 动 态通信系 统分析 方 法。 随机 性 网 络 演 算 可 以 在 最 大 可 能 保 证 网 络 需 求 的 情 况 下 提 供 随 机 服 务 边 3 界曲线， 计 算推导 出网络性 能的统 计 边界或者 概论分 布 。 及时吞吐 量 史在各自 的截止 日 期之前交 付的数 据 包的分数 。 这些 理论 被应用于 综 合服务网 络的基 本 性能分析 ， 并扩 展 到各种设 置。 大规模 MIMO 依赖 于极端空 间分集 的 技术，能 够创建 大 量的空 间自由度， 这使其 成为支持 超可靠 传 输的理想 选择。 基 站或无线 网络 终端处的 多个天 线 在物理层 提供了 有 效的机制 ， 以确 保可 靠和低延 迟 的通信。 2. 5G/B5G 网络开放生态中的 管理 问题 5G 无线 网络将 是由 不同数量 的智能 和 异构无线 设备访 问 的不同 大小， 发射功 率， 回程连接 ， 不 同无 线电接入 技术 （RAT ） 的网络 层 的混合体 。 与 4G 网 络相比 ， 这种 架构 增强以及 高阶空 间 复用 MIMO 通 信等先 进的物 理通 信技术 将为更 多的 同时用 户提供 更高 的总容 量， 或更高的 频谱效 率 。 无线电资 源和干 扰管理将 是多层 和 异构 5G 蜂窝 网络中的 关键研 究 挑战。 单 层网络 中的 传统无线 资源和 干 扰管理方 法 （例如信 道分配 ， 功率控制 ， 小区 关 联或负载 均衡， 甚 至是为双 层网 络开发的 一些网 络 ） 在这种环 境下可 能效率不 高， 需要 重新审视 干扰 管理问题 。 3. 超可靠 低时延传输协议设 计 基 于 无 线 帧 结 构 优 化 的 数 据 复 制 传 输 被 认 为 是 一 种 能 够 在 保 证 时延情况 下提供 高 可靠性的 传输模 式， 该传输方 式是指 相 同数据包 在 不同的资 源上通 过 不同的链 路分别 在 用户终端 和基站 间 进行传输 ， 从 而利用不 同链路 的 分集增益 ， 在接 收端 接收到多 个数据 包 来增加正 确 接收的概 率。 4 4. 控制信 息和通信数据的协 同优化 超 可靠 和低 延迟 通信 （URLLC ）是 第五 代（5G ） 蜂窝 网络 中 最 重要的通 信场景 之 一， 其有望 实现实 时无线控 制系统。 最大的挑 战之 一是将 URLLC 和 控制性能 集成在 一 起， 以 最大限 度地 提高整体 系统 性能。 从通 信控制 协同设计 的角度 出 发可以很 好地应 对 挑 战， 具体 来 说， 可以在 实际控 制系统中 部署 URLLC 的基 本原则， 来 最大化整 体 系统性能 。 5. 关键性 应用中高可靠低时 延通信的全要素实 现 5G 网 络面向 万物互 联，其中 引入的 URLLC 是远 程医疗 、智慧 城市、 工 业自动 化 、 自动驾 驶等垂 直 应用场景 的关键 需 求。 以远 程医 疗为例， 从 广义上 来讲， 它是 研究怎 样利用多 种技术 （ 如计算机、 网 络 通讯与 多媒体 等） 进行相 关医疗 服务 ，提供 医学服 务的 一门学 科。 它 的 意 义 在 于 为 地 处 边 远 地 区 或 希 望 得 到 专 家 诊 疗 的 病 人 提 供 优 质 的服务， 而其需 要 的技术保 障就包 括 高可靠、 低时延 。 与支持实 时音频 和 视频通信 的传统 互 联网不同，这 些远 程 控制应 用旨在提 供实时 控 制和触觉 反馈 （ 例 如， 工业 控制， 远 程驾驶或 远程 机 器人手 术 ） 。触 觉互 联网的 长期目 标是 实现全 球技能 共享 。在广 域 核 心 网 络 中 ， 由 于 中 间 数 据 中 心/ 云 ， 会 产 生 额 外 的 延 迟 。 在 这 种 情 况下， 总 体延迟 不 仅取决于 无线电 接 入网络， 还取决 于 回程， 无 线核 心网络和 数据中 心 中的处理。 例如， 如 果控制器 和从机 之 间的距离 是 3000 km ， 则传 播延 迟 Dg 约为 10 ms 。 为了解决 这个问 题 ， 一个有希 望的解决 方案是 部 署智能 MEC 来预 测 控制器和 从机的 移 动性， 并提 前传输它 们的控 制 和反馈信 息。 5 （ 二 ） 智能通信 与网络 人工智能 （AI ） 和 机器学习 （ML ）在 学术界和工业界取 得了突 飞猛进的 发展， 并 在不同应 用需求 中 获得变现 应用。 将 新兴无线 通信 传输技术、 下一代 移动网络 技术和 人 工智能技 术进行 交 叉融合， 有 助 于在系统 设计、 网 络运维和 管理、 用 户体验提 升等多 个 核心环节 ， 获 得既具学 术价值 又 能面向民 生应用 的 先进成果。 此外， 软 件化网络 和 可编程网 络的快 速 发展也推 动了 AI/ML 技术 在边缘 基础 设施( 包括 边 缘云和雾 环境) 中 实 现网络自 动化应 用， 进一步助 力低能 耗、 高实时、 强可靠要 求下网 络 效能的提 升。 主 要 研究方向 介绍如 下 ： 1. 人机物 协同的感知与执行 一体化框架 在当前智 能通信 与 网 络的信 息化需 求 分析 的基 础上， 融合 物联网 、 人机协同、 人工智 能等思想 与理念， 提出一种 新型的 系 统设计模 型 人机物协 同的感 知 与执行一 体化框 架。 人机物协 同意味 着 利用局部 网 络或互联 网等通 信 技术把传 感器、 机 器、 人员和 物品等 通过新的 方式 联系在一 起， 人 脑 和机器完 全融为 一 体， 辅之 以物联 网 技术， 解 决了 底层的信 号采集 、 信号解析 、 信息 互 通、 信息 融合以 及 智能决策 等关 键技术问 题。 在这个框 架中， 数 据是基础 ， 主要 通 过物联网 感知来 获 得， 利用 人工智能 对物联 网 数据进行 挖掘， 只 能得到显 性知识， 而人类智 慧则 能把隐性 知识发 掘 出来。 更 重 要的是， 如何利用 这些知 识 进行有效 的 智能决策 ，并采 取 正确的行 动，人 的 集成便显 得至关 重 要。 2. 网络状 态的智能分析与自 主管控 利用人工 智能和 机 器学习的 手段， 对网 络状态智 能分析 和 自主管 控， 是一项 集成在 网络状态 感知中 的 功能， 用于 自动实 施主动式 故障 6 排除。 这 项技术 ， 在减少干 扰和误 报 的同时， 还能通 过 准确的定 位确 定故障的 原因， 实 现智能分 析、 自主 管控， 达到 最佳的 用户体验。 通 过机器学 习， 预设 不同的报 警规则， 在网络状 态出现 违 反预定义 规则 的时候， 系 统会及 时发出警 告。 通过 在管理节 点中引 入 智能认知 提升 了网络状 态管理 的 自主性和 智能性 ， 对 提 高网络 管理效 率 和提 升用 户 体验具有 重要 的 意 义。 3. 网络运 维与管理的智能决 策与优化 网络的运 维与管 理 作为保障 网络与 业 务正常、 安 全、 有效 运行而 采取的运 营管理 活 动， 其与 机器学 习和 人工智能 的结合 将 为决策和 优 化环节带 来更智 能 化 、 自动化 的 飞跃。 人工智能 技术的 引 入提升了 通 信大数据 的分析、 挖掘速度 和管理 效 率， 不仅使 网络智 能化变得 更为 现实， 还 给网络 运 营成本、 效率和 管 理带来新 的突破 方 向。 在网 络运 维 优化中 引入人 工智 能技术 ，人工 智能 可根据 网络承 载、 网络流 量、 用户行为 和其他 参 数来不断 优化网 络 配置， 进 行实时 主动 式的网络 自 我校正和 优化， 同时 通过人工 智能为 复 杂 的无线 网络和 用 户需求提 供 强大的决 策能力 ， 从而驱动 网络的 智 能化转型 。 4. 以用户 为中心的自适应任 务重构 传 统的 通信和 软件网 络已 经越来 越不能 适应 和满足 用户的 需要， 在这种情 况下应 该 以用户为 中心， 从 用户的感 受和需 求 出 发， 在任 务 的处理和 分析的 过 程中， 根 据处理 数据 的特征和 环境的 变 化自动调 整 处理方法， 保持其 他质量的 同时提 升 决策分析， 以取得 最佳的处 理效 果。 这种 随着任 务进 程改变而 改变的 自 我调节是 对软件 内 部结构的 一 种调整， 在维护 软 件现有功 能的基 础 上，改善 其质量 、 性能。 7 5. 基于 AI/ML 技术的边缘智 能技术 边缘计算 基于并 融 合人工智 能和 机 器 学习， 催 生了边 缘智 能的新 形态。 边 缘智能 是融 合网络、 计算、 存储 、 应用核 心能力 的开 放平台， 并提供边 缘智能 服 务， 满足通 信行业 数字化的 各种关 键 需求。 将智 能 部署在设 备边缘 ， 可以使智 能更贴 近 用户， 更 快、 更 好 地为用 户 提供 智能服务 。 边缘 智能 的机器学 习可以 减 少对基于 云计算 的 机器学习 所 需的云计 算服务 和 支持基础 设施的 依 赖 。 开发 人员通 过构 建一个机 器 学习的模 型， 对 数 据集进行 训练， 相 较于人工 编写代 码 ， 具有更 好的 计算效率， 并且能 够运行更 加复杂 的 机器学习 模型。 智 能 设备上 的机 器学习处 理通过 实 时处理和 低延迟可以 为开发 人员提 供 即时结果。边 缘 智能技 术能够 对海 量数据 进行快 速有 效的分 析，并 做出 实时决 策， 并进行快 速响应 。 边缘智能 将打通 物 联网应用 之路的 最 后一公里 。 6. 以智能 体交互为代表的新 服务 在人类生 活中， 根据 环境变化 不断学 习 新知识是 一个重 要 的过程 。 智 能体能 够通过 传感 器感知 其环境 ，并 借助于 执行器 作用 于该环 境。 智能体使 得人机 交 互更加类 人， 参 照人 类信息输 入输出 通 道的交互 方 式， 以人 为中心 进 行自然交 互， 并 且 让机器具 有类似 人 一样观察 、 理 解和表达 情绪的 情 感交互能 力。 使用 强化学习 对智能 体 进行训练， 训 练后的智 能体能 在 全新场景 中进行 交 互， 不仅 是能被 动观 察环境学 习， 也能通 过 与环 境 和 其它智能 体的主 动 交互来学 习。 智 能体 的协作与 交 互， 具有 较强的 问 题解决能 力， 适 合 复杂任务 的求解 。 智能体具 有与 环境的自 主交互 能 力， 智能体 之间具 有较强的 协调能 力 ， 可以有效 克 服通讯困 难，使 得 交互式计 算更加 智 能化、更 具自主 性 。 8 （ 三 ） 跨 模 态 通信 听、 看 、 触、 嗅 、 味 等 多模态 信息通 过 无线通信 系统传 输 至接收 端， 并在 接收端 重 现， 将为 用户带 来 更极致的 互动体 验 和更丰富 的场 景体验。 然 而， 不 同模态信 息的感 知 机理不同， 缺乏 跨 模态信息 获取 和表征的 统一模 型 ； 音频 、 视频 、 触觉 、 嗅觉 等信号 之间 性能指标 差 异显著， 传 输保障 难度加剧； 音频、 视频、 触觉、 嗅 觉 等信号的 表现 形 式各 异，以 沉浸式 体验 为目的 的综合 展现 方法还 有待突 破。 因此， 跨模态通 信研究 中 仍存在诸 多开放 性 课题有待 解决。 主要 研究方向 介 绍如下： 1. 多模态 数据的普适化感知 及其表征模型 多模态表 征学习 在 多模态数 据的利 用 中起着不 可或缺 的 作用， 其 目的是缩 小不同 模 态之间的 异质性 差 距。 研究 发现， 将多 模态数据 投 射到一个 公共空 间 中， 就可 在推理 过 程中出现 所有模 态 的情况， 这个 公共空间 即为表 征 模型。 2. 多模态 数据的混合编码设 计 由于无线 传感器 网 络在可用 带宽和 能 量方面有 很大的 限 制， 难以 使多个模 态数据 同 时进行传 输， 需 要 对多 模态 数据混 合 编码， 即 压缩 数据， 有助 于提高 传输效率。 如使用 z 编码将多 维感知 数 据映射到 使 用单个数 据包传 输 的一维二 进制流 中， 可在不增 加消息 传 递延迟的 前 提下，降 低能量 和 带宽，与 已知 的 LEC( 以及自 适 应 LEC) 、FELACS 等方案相 比，具 有 更好的压 缩比、 节 能和流率 。 3. 多模态 异构码流按需调度 技术与传输协议设 计 为打破网 络结构 僵 化、 IP 单一 承载等 问题， 有 研究引 进一 种网络 9 各层功能 多模态 呈 现的网络 架构， 即 支持交换 模式、 互 联方式、 传 输 协议等的 多模态 呈 现。 通过设 计传输 协议 （ 体现 为面向 各种业务、 场 景、 功能等 需求的 各种网络 协议 ） 并 运用码 流 按需调 度 技术， 提高 网 络服务的 多元化 能 力和对于 用户需 求 的个性化 适应能 力 。 4. 面向沉 浸式体验的跨模态 信号恢复与重建 在保证理 想信道 的 传输条件 下， 将 接收 端的跨模 态信号 尽 可能还 原成发送 信号， 即 确保两者 的相似 度 ，实现沉 浸式体 验 。 （ 四 ） 新 型 反 向散 射 通 信 双站反向 散射 、 环 境反向散 射、 基 于 全双工的 反向散 射 技术、 转 型反向散 射技术 等 新型反向 散射通 信 逐渐兴起 ， 它能 够有 效保证低 功 耗甚至零 功耗的 同 时提供低 速率的 通 信， 因此 被视为 未来 物联网的 关 键通信技 术之一。 但要确保 上述优 势 ， 在无线能 量采集 、 接收方信 号 检测和传 感器多 址 接入等方 面仍存 在 诸多亟待 解决的 瓶 颈难题。 主要 研究方向 如下： 1. 不同新 型反向散射通信中 的信号检测方法 新 型 反 向 散 射 技 术 利 用 现 有 系 统 的 无 线 信 号 来 获 取 能 量 并 进 行 通信 ， 接 收方要 检 测到传感 器反射 的 信号并恢 复其信 息 。 环境反 向散 射技术中 加载信 息 用反射和 不反射 的 方式， 对 应的无 线信 道是高斯 信 道叠加相 乘的形 式 ， 和传统 的点到 点 无线信道 截然不 同 。 全双工 场景 下，接收 天线会 收 到发射天 线发送 的 强自干扰 信号 （如图 2 所示 ） 。 当前对于 全双工 场 景下、 多 径无线 信 道场景下 、 多天 线 或多标签 接入场景 下的反 向 散射信号 检测都 是 空白，均 有待研 究 。 10 图 2 各种反向散 射通信技术 2. 联合无 线能量采集技术的 反向散射网络 对于物联 网， 为 了 提升其信 息处理 能 力和传输 能力， 未 来有一部 分节点需 要能源 供 给。 如何 在保证 网络 信息有效 传输的 同 时降低网 络 能量消耗 并延长 网 络的工作 时间是 未 来物联网 发展面 临 的问题。 能量 收集(EH) 技术将 是 一个重要 手段。 它 可从环境 、 人体运 动或机械 运动 中收集能 量， 将 其 转化为电 能作为 无 线网络、 智能设 备 和可穿戴 设备 等的能量 补充。 自然 界中存在 着各种 能 源， 目前 可利用 的能 源有光能 、 风能、 振动能 、 热 能和射频(RF) 信 号 能量。 来自射 频信 号的能量 具有 其独特的 优势， 它 不受天气 等环境 影 响， 其 发 射和接 收 都可以人 为控 制，可提 供稳定 持 续的能量 来 源。 3. 新型反 向散射通信中的多 址接入技术 与传统的 无线网 络 业务模型 不同， 物联 网类无线 应用具 有 低数据 生成率 、 高数 据多 样性、 短数据 分组 长、 高 用户密 度等 特点， 要求其 通信体制 具有低 功 耗、 广覆盖、 低设 备成本等 方面的 优 势， 海量物 联 网设备所 产生的 突 发网络访 问请求 极 容易造成 空中接 口 的拥塞 。 非 正 交 多 址 接 入 技 术 的 主 要 思 想 是 在 不 显 著 增 加 接 收 机 复 杂 度 11 的前提下 ， 主动 引 入程度可 控的多 用 户间干扰 ， 打破 资 源分配中 的正 交性的限 制， 以增 加系统同 时接入 的 用户数目 。 与此同 时， 由于需 要 保证不同 资源块 之 间的正交 性以免 造 成多用户 间干扰 ， 传 统的正交 多 址接入技 术要求 接 收到的不 同用户 信 号之间相 互同步 。 因此， 需 要采 用 新 型 多 址 接 入 技 术 的 无 线 基 站 对 不 同 用 户 的 信 号 发 送 时 刻 进 行 精 确控制， 以保证 到 达基站接 收端的 多 用户信号 之间相 互 对齐。 4. 新型反 向散射通信中的安 全技术 由于无线 信道的 广 播特性， 如何防 止 传输的信 息被窃 听 、 被干扰 是安全方 面的关 键 问题， 各 种新型 反向 散射通信 技术也 面 临同样的 安 全挑战。 （ 五 ） 量 子 通 信与 计 算 量子信息 技术主 要 包括两个 领域： 量 子通信和 量子计 算 。 前者主 要研究如 何利用 量 子介质的 信息传 递 功能进行 通信， 后者 主要研究 量 子计算机 和适合 于 量子计算 机的量 子 算法。 鉴 于量子 信息 技术跨学 科 性质， 如何 利用量 子通信与 计算， 通 过研究密 钥分发、 量子计算 算法 等相关技 术， 以实 现安全 、 快速 的信 息编码 、 计算 和传 输， 仍 是当前 量子信息 技术中 重 点研究课 题。 主 要 研究方向 如下： 1. 密钥分 发、隐形传态、惯 性技术等量子通信 相关技术研究 图 3 基于 QKD 的量子 通信保密系统 量子密钥 分配 （QKD ） 以量子态 为信息 载体， 基 于量子 力 学的测 12 不准关系 和量子 不 可克隆定 理 ， 通 过量 子信道使 通信收 发 双方共享 密 钥 ， 是密 码学与 量 子力 学相结 合的产 物 。QKD 技术 在通 信中并不 传 输密文 ， 只 是利 用 量子信道 传输密 钥 ， 将密钥分 配到通 信双方 （如 图 3 所示 ） 。 目前 ， 根 据信号源 的不同 ， 量子密钥 分配 大 概 可分为三 类 ： 一是基于 单量子 的 量子密钥 分配方 案 ； 二是基于 量子纠 缠 对的量子 密 钥分配方 案 ； 三 是基 于单量子 与量子 纠 缠对的混 合量子 密 钥分配方 案 。 2. 量子机 器学习算法、量子 经典算法等量子计 算相关技术研究 量 子 计 算 是 一 种 遵 循 量 子 力 学 规 律 调 控 量 子 信 息 单 元 进 行 计 算 的新型计 算模式 。 对照于传 统的通 用 计算机， 其理论 模 型是通用 图灵 机； 通用 的量子 计 算机， 其 理论模 型 是用量子 力学规 律 重新诠释 的通 用图灵机 。 从可 计 算的问题 来看， 量 子计算机 只能解 决 传统 计算 机所 能 解决 的问题 ，但是 从计 算的效 率上， 由于 量子力 学叠加 性的 存在， 目 前 某 些 已 知 的 量 子 算 法 在 处 理 问 题 时 速 度 要 快 于 传 统 的 通 用 计 算 机。 量子算法 是一系 列 量子逻辑 门的顺 序 组合， 是 一个实 际问 题从数 据输入 （量 子