小课题申报书研究保障

小课题申报书研究保障一、封面内容

项目名称：面向下一代无线通信的智能信号处理关键技术研究

申请人姓名及联系方式：张明，zhangming@

所属单位：国家信息通信研究院

申报日期：2023年10月26日

项目类别：应用研究

二．项目摘要

本项目旨在针对未来6G及更高级别无线通信系统对超高数据速率、低时延和大规模连接的需求，开展智能信号处理关键技术的理论突破与应用研究。项目核心聚焦于基于深度学习的自适应波束赋形、信道状态信息感知与干扰协调机制，通过构建多层感知-决策-执行框架，实现动态网络环境下的资源优化配置与性能提升。研究将采用理论建模与仿真验证相结合的方法，重点突破智能信号处理中的非凸优化问题、模型泛化能力及硬件实现效率瓶颈。具体研究内容包括：1）设计基于稀疏表示与图神经网络的信道状态估计算法，提升复杂场景下的精度与鲁棒性；2）开发集成强化学习的动态干扰管理策略，实现多用户环境下的频谱效率最大化；3）结合硬件在环仿真平台，验证算法在多天线系统中的实时性能。预期成果包括一套完整的智能信号处理技术方案、3-5篇高水平学术论文、1项核心专利及可复用的仿真工具包，为我国下一代通信标准的制定提供关键技术支撑。

三.项目背景与研究意义

当前，全球无线通信技术正经历着从5G向6G的演进关键期，这一进程不仅是通信行业的技术革新，更是支撑数字经济社会高质量发展的核心驱动力。随着物联网（IoT）、车联网（V2X）、增强现实/虚拟现实（AR/VR）以及工业互联网等新兴应用的蓬勃发展，未来无线网络面临着前所未有的挑战：用户数量呈指数级增长、数据传输速率需求突破Tbps级别、时延要求达到亚毫秒量级，同时需支持海量设备在复杂动态环境中实现可靠连接。这些需求对传统通信系统的设计理论与关键技术提出了颠覆性变革的诉求，尤其是在信号处理层面，如何有效应对信道条件恶化、干扰日益密集、资源分配动态化等难题，成为制约下一代通信性能提升的瓶颈。

从现有技术发展来看，5G系统通过大规模天线阵列（MassiveMIMO）和波束赋形技术显著提升了系统容量和覆盖范围，但其在面对超密集网络部署下的小区间干扰（ICI）和小区内干扰（ICI）时，性能增益逐渐饱和。此外，传统基于线性预编码或基于迭代优化的波束赋形方法，往往依赖于精确且静态的信道状态信息（CSI）获取，这在高频段（如毫米波）传播路径快速变化、用户移动性强、环境复杂多变的场景下难以满足。同时，现有干扰管理机制多采用集中式或分布式固定策略，缺乏对干扰动态变化的实时感知与自适应调整能力，导致频谱资源利用效率低下。更为关键的是，随着人工智能（AI）技术的迅猛发展，其在信号处理领域的应用潜力日益凸显，但如何将AI的强大学习与优化能力与无线通信的实时性、确定性需求深度融合，形成兼具智能性与高效性的信号处理新范式，仍是亟待解决的理论与实践难题。因此，开展面向下一代无线通信的智能信号处理关键技术研究，不仅是突破现有技术瓶颈、提升系统性能的内在要求，更是顺应技术发展趋势、抢占未来标准制定制高点的战略需要。

本项目的研究具有重要的社会价值、经济意义和学术价值。

从社会价值层面来看，本项目的研究成果将直接服务于国家新一代信息基础设施建设战略，为构建高速泛在、天地一体、云网融合、智能敏捷、绿色低碳、安全可控的智能化综合性数字信息基础设施提供核心技术支撑。通过提升无线通信系统的容量、可靠性和效率，能够更好地满足社会各领域对信息通信服务的需求，例如在智慧城市、远程医疗、智能交通、沉浸式娱乐等应用中，实现更高质量、更低成本、更广覆盖的服务保障，从而有力推动社会数字化转型进程，提升人民群众的数字获得感。特别是在工业互联网和车联网等关键基础设施领域，本项目提出的低时延、高可靠通信技术，对于保障生产安全、提升交通效率具有不可替代的作用。同时，项目研究所涉及的创新技术，有望促进相关产业链的升级与发展，带动人工智能、集成电路、高端制造等关联产业的协同进步，为经济社会发展注入新动能。

从经济价值层面来看，无线通信产业是全球信息通信技术（ICT）产业的核心组成部分，市场规模巨大且持续增长。本项目聚焦于6G通信系统的核心基础技术——智能信号处理，其研究成果将直接提升我国在下一代通信技术领域的自主创新能力和核心竞争力。通过开发具有自主知识产权的智能信号处理算法、芯片和系统解决方案，有助于打破国外技术垄断，降低关键设备对进口的依赖，保障国家信息安全，并可能形成新的经济增长点。项目成果的产业化应用，将带来显著的直接经济效益和间接经济效益。直接经济效益体现在新型智能通信设备、解决方案的市场销售额增长，以及相关专利授权和技术转让收入。间接经济效益则包括通过提升网络性能降低运营商会的基础设施建设成本和运维成本，通过提高频谱效率促进频谱资源的可持续利用，以及通过赋能垂直行业应用带动下游产业的增值发展。例如，更高效的干扰管理技术可以提升网络容量，使得运营商在有限的频谱资源下能够服务更多用户、创造更高收入；面向V2X的智能信号处理技术，能够显著提升车路协同系统的可靠性，促进智能汽车和智慧交通产业的发展，进而带动庞大的汽车制造、交通管理等相关产业链的繁荣。长远来看，本项目的成功实施将为我国在全球通信产业格局中占据领先地位奠定坚实基础，产生巨大的经济战略价值。

从学术价值层面来看，本项目的研究将推动无线通信理论与人工智能理论的交叉融合，催生新的理论框架和研究方向。项目在解决工程实际问题的过程中，必然会对智能信号处理中的基础理论问题进行深入探索，例如，如何设计轻量级且高效的深度学习模型以适应无线通信的实时性约束？如何融合符号级和子载波级信息进行更精确的信道感知？如何构建能够处理非结构化、大规模数据集的智能优化算法？这些问题的研究将丰富和发展机器学习、优化理论、信息论等学科在无线通信领域的应用，为相关学术领域贡献新的理论成果和分析工具。同时，项目研究所采用的多学科交叉研究方法，如结合图神经网络、强化学习等前沿AI技术与传统的通信信号处理技术，将为相关领域的研究人员提供新的研究思路和方法借鉴，促进学术思想的碰撞与创新。此外，项目预期发表的高水平学术论文和申请的核心专利，将提升我国在智能通信领域的学术影响力，吸引更多优秀人才投身相关研究，推动学科体系的完善和人才培养质量的提升，具有显著的长期学术价值。

四.国内外研究现状

面向下一代无线通信的智能信号处理技术，作为提升系统性能、应对未来网络挑战的关键，已引起全球学术界和工业界的广泛关注，并取得了一系列显著的研究进展。总体而言，国内外在该领域的研究主要集中在以下几个方面，并呈现出深度与广度不断拓展的趋势。

在国内研究方面，众多高校和科研机构，如清华大学、北京邮电大学、东南大学、华为、中兴等，已在该领域形成了较为完善的研究布局。早期研究多集中于基于人工智能的信道估计、波束赋形和资源分配算法的初步探索，利用传统的机器学习方法（如支持向量机、人工神经网络）来提升特定场景下的系统性能。近年来，随着深度学习技术的突破，国内研究呈现加速态势。例如，在信道估计领域，有研究提出利用卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN）处理时频域信道样本，以应对复杂无线环境下的精度问题；在波束赋形方面，深度强化学习（DRL）被引入以实现动态波束管理，但多集中于单用户或小规模用户场景下的性能优化。华为、中兴等企业研发力量也较为突出，其在智能信号处理的应用落地方面走在前列，特别是在面向5G-Advanced和预6G技术的端到端AI通信方案探索上，提出了一些集成了AI的硬件加速方案和系统级优化框架。然而，国内研究在基础理论体系的系统性构建、算法的泛化能力与实时性平衡、以及大规模场景下的复杂度控制等方面仍存在提升空间。部分研究对AI模型的理论分析不足，导致在实际部署中面临可解释性差、泛化能力弱等问题；同时，在面向大规模MIMO和超大规模网络场景时，现有AI算法的计算复杂度往往难以满足实时性要求。

在国际研究方面，欧美及亚洲部分国家和地区的研究起步较早，研究成果更为丰富，且在国际顶级会议（如ACMMobiCom,IEEEINFOCOM,IEEEGLOBECOM）和期刊（如IEEETransactionsonWirelessCommunications,IEEETransactionsonCommunications）上占据主导地位。国际上对智能信号处理的研究不仅涵盖了算法层面，更深入到系统架构和理论分析。在信道感知与干扰管理方面，有研究提出基于图神经网络的干扰建模与感知方法，以更好地刻画小区间干扰的关联性；在资源分配领域，基于深度学习的联合资源调度算法被广泛研究，部分工作尝试将强化学习与凸优化相结合，以平衡算法性能与计算复杂度。芬兰阿尔托大学、瑞典隆德大学、美国加州大学伯克利分校、斯坦福大学等顶尖高校，以及爱立信、诺基亚、高通、英特尔等大型通信设备商和芯片公司，在相关领域均有重要贡献。特别是芬兰和瑞典，凭借其在无线通信和人工智能领域的深厚积累，成为该研究方向的重要力量。国际上对AI通信的理论研究也较为深入，例如，对深度学习模型在无线信道下的收敛性、泛化界限进行了初步探讨，并开始关注硬件感知的AI加速器设计。尽管如此，国际研究同样面临挑战。例如，现有的大规模分布式AI优化算法在通信场景下的稳定性分析尚不完善；如何设计轻量级且高效的AI模型，以适应资源受限的终端设备，仍是一个开放性问题；此外，AI算法与现有通信协议栈的深度融合、AI模型的网络安全防护等问题，也需要更多的研究关注。同时，国际研究在产学研结合方面存在差异，部分高校的理论研究成果与产业界的实际需求存在脱节现象。

综合国内外研究现状，尽管在智能信号处理领域已取得长足进步，但仍存在显著的未解决问题和研究空白，为本项目的研究提供了重要的切入点。首先，在信道状态信息（CSI）感知方面，现有基于AI的感知方法大多假设了较强的信道相关性或有限的观测次数，但在高频段、高移动性、复杂时变环境下，如何设计兼具高精度、低复杂度和强鲁棒性的实时信道感知算法仍是关键挑战。其次，在波束赋形与干扰管理方面，如何实现用户感知、信道感知与干扰感知的深度融合，构建统一的智能决策框架，以应对超密集网络中多维度、动态变化的资源约束和干扰场景，尚缺乏系统的理论和方法。现有研究多侧重于单一维度（如用户容量或干扰抑制）的优化，而跨层、跨域的协同优化研究相对不足。第三，在算法设计与理论分析方面，智能信号处理算法（特别是深度学习模型）的设计往往缺乏理论指导，其性能边界、泛化能力、计算复杂度等关键特性尚未得到充分揭示。如何建立有效的理论分析工具，指导智能模型的设计与优化，是一个亟待攻克的难题。第四，在硬件实现与效率优化方面，现有AI模型在无线通信系统中的部署面临计算开销大、功耗高、实时性难以保证等问题。如何设计轻量化的AI模型，并探索高效的硬件加速方案（如AI芯片、FPGA加速），以实现智能算法在通信系统中的高效能、低功耗部署，是推动研究成果走向实际应用的关键。最后，在标准化与安全性方面，智能信号处理技术的标准化工作刚刚起步，相关的接口、协议和安全机制尚未建立。如何确保AI系统的鲁棒性、可解释性和安全性，防止恶意攻击或模型失效，也是未来研究必须面对的重要课题。这些研究空白和挑战，构成了本项目研究的出发点和价值所在，本项目旨在针对上述问题，开展系统性的关键技术研究，为下一代无线通信的发展提供有力的理论和技术支撑。

五.研究目标与内容

本项目旨在面向下一代无线通信系统对超高容量、超低时延、大规模连接的迫切需求，聚焦智能信号处理的关键技术瓶颈，通过理论创新与工程实践相结合，突破现有技术局限，构建一套高效、智能、实时的信号处理解决方案。项目以提升系统频谱效率、改善用户体验、降低系统能耗为核心，重点研究基于深度学习的自适应波束赋形、动态干扰协调和智能化信道感知技术，为6G及未来通信标准的制定与应用提供关键技术支撑。具体研究目标与内容如下：

**研究目标**

1.**理论目标：**建立面向下一代无线通信的智能信号处理理论框架，揭示深度学习模型在复杂无线环境下的性能边界与优化机制，提出兼顾精度、实时性与计算效率的算法设计原则。重点突破非凸优化、大规模数据学习、模型泛化与鲁棒性等核心理论问题。

2.**技术目标：**研发一套完整的智能信号处理关键技术方案，包括基于图神经网络的动态信道感知算法、集成深度强化学习的自适应波束赋形与干扰协调机制、轻量化AI模型设计及硬件协同优化策略。实现关键算法的原型验证，验证其在模拟及实际测试环境下的性能优势。

3.**应用目标：**形成可支持超密集部署、大规模用户接入、复杂干扰环境的智能信号处理技术原型，为未来通信系统的设计提供可行的技术选项，推动相关技术的标准化进程，并探索在典型垂直行业应用（如车联网、工业互联网）中的部署潜力。

**研究内容**

1.**基于图神经网络的动态信道感知与干扰建模研究**

***具体研究问题：**现有AI信道感知方法难以有效刻画超密集网络中复杂的用户间信道关联及动态变化的干扰模式。如何利用图神经网络（GNN）的结构化建模能力，精确感知时频域信道信息，并构建动态干扰图，是提升系统性能面临的关键挑战。

***研究假设：**通过构建包含节点（用户/基站）、边（信道/干扰关联）以及节点/边特征的动态图模型，GNN能够比传统方法更准确地捕捉复杂场景下的信道演化规律和干扰传播机制。假设通过引入注意力机制和图注意力网络（GAT）等先进GNN架构，并结合物理模型约束，可以在保证感知精度的同时，有效降低计算复杂度。

***研究内容：**设计面向大规模MIMO网络的动态图神经网络架构，用于实时感知用户信道状态信息和干扰分布；研究基于图嵌入和图卷积的干扰预测与隔离方法；探索将GNN感知结果与传统信号处理方法（如MMSE估计）融合的混合感知框架；分析模型的可扩展性和计算复杂度，研究模型压缩与加速技术。

***预期成果：**提出一种基于动态GNN的智能信道感知与干扰建模方案，验证其在复杂动态场景下的优越性能。

2.**集成深度强化学习的自适应波束赋形与干扰协调研究**

***具体研究问题：**在超密集网络和大规模用户场景下，传统的波束赋形和干扰管理方法难以应对快速变化的用户需求和干扰环境。如何设计能够进行实时、分布式、自学习的智能波束赋形与干扰协调策略，是提升系统效率和公平性的核心问题。

***研究假设：**基于深度强化学习（DRL）的智能决策机制，能够通过与环境交互学习到最优的波束赋形和干扰协调策略，以适应动态变化的网络状态。假设通过设计合适的奖励函数和探索策略，DRLAgent能够在复杂的约束条件下（如功率限制、用户服务质量QoS）实现系统性能的帕累托最优或近似最优。

***研究内容：**构建面向波束赋形与干扰协调的DRL框架，包括状态空间（网络状态、用户需求）、动作空间（波束指向、功率分配、干扰消除操作）和奖励函数设计；研究基于Actor-Critic架构的DRL算法在通信场景下的应用，并探索多智能体强化学习（MARL）方法以处理分布式决策问题；设计模型蒸馏或迁移学习策略，将DRLAgent的学习能力迁移到轻量级模型，以适应资源受限的终端；研究DRL策略的稳定性和可解释性问题。

***预期成果：**提出一种基于DRL的自适应波束赋形与干扰协调技术方案，验证其在动态环境下的性能优势和分布式部署能力。

3.**轻量化智能信号处理模型设计及硬件协同优化研究**

***具体研究问题：**直接将复杂的深度学习模型部署到资源受限的通信设备中，面临计算复杂度高、功耗大、实时性差的问题。如何设计轻量化、高效的智能信号处理模型，并实现其与硬件平台的协同优化，是推动技术实用化的关键。

***研究假设：**通过模型结构设计（如知识蒸馏、神经架构搜索）、参数量化、剪枝等技术，可以显著减小AI模型的计算复杂度和存储需求，同时保持可接受的性能水平。假设针对特定的硬件平台（如FPGA、ASIC、专用AI加速器），进行算法与硬件的协同设计与优化，能够进一步提升模型的执行效率。

***研究内容：**研究适用于无线通信场景的轻量化AI模型设计方法，包括轻量级网络结构设计、知识蒸馏策略、量化感知训练等；开发面向智能信号处理任务的神经架构搜索（NAS）框架，以自动优化模型结构；研究模型在异构硬件平台上的部署与加速策略，包括针对FPGA的流水线设计、针对ASIC的硬件架构优化、针对通用CPU/GPU的并行计算优化；构建硬件在环（HIL）仿真平台，对算法-硬件协同方案进行性能评估。

***预期成果：**形成一套轻量化智能信号处理模型设计及硬件协同优化方案，验证其在保持性能的同时，能够显著降低计算复杂度和功耗，满足实时性要求。

4.**仿真验证与性能评估研究**

***具体研究问题：**如何构建准确、高效的仿真平台，对所提出的智能信号处理技术方案进行全面、系统的性能评估，是验证研究成效、指导技术选型的重要环节。

***研究假设：**通过结合射线追踪、物理模型建模和基于数据驱动的AI模型，可以构建能够反映真实无线环境复杂性的仿真平台。假设通过在标准化的基准测试场景（如3GPPRel-18/Rel-19/未来Rel-6场景）下进行大规模仿真，可以全面评估所提方案的性能增益、复杂度开销和鲁棒性。

***研究内容：**开发或扩展现有的通信系统仿真工具（如NS-3,MATLABCOMSOL），集成所提出的智能信号处理算法模块；构建包含信道模型、干扰模型、用户行为模型的精细化网络仿真环境；设计全面的性能评估指标体系，包括系统吞吐量、用户公平性、时延、能耗、误码率等；进行不同场景（不同频段、不同部署密度、不同移动速度）下的仿真实验，与现有技术进行对比分析；研究仿真结果向实际系统性能的映射关系。

***预期成果：**建立一套面向智能信号处理技术的仿真验证与性能评估平台，形成系统的仿真测试结果和性能分析报告，为技术方案的优化和实际应用提供依据。

通过以上研究内容的深入探讨和系统攻关，本项目期望能够突破智能信号处理领域的关键技术瓶颈，为下一代无线通信的发展提供有力的理论指导和技术储备。

六.研究方法与技术路线

本项目将采用理论分析、算法设计、仿真验证与实验测试相结合的研究方法，系统性地开展面向下一代无线通信的智能信号处理关键技术研究。研究方法将紧密围绕项目设定的研究目标和研究内容展开，确保研究的系统性和深入性。

**研究方法**

1.**理论分析方法：**针对智能信号处理中的核心问题，如基于图神经网络的信道感知、深度强化学习的决策机制、模型轻量化原理等，将采用数学建模、优化理论、信息论、机器学习理论等方法进行深入的理论分析。重点分析算法的性能边界、收敛性、复杂度以及模型的可解释性等基础理论问题。通过建立理论框架，为算法设计和性能评估提供指导。

2.**算法设计与优化方法：**针对具体研究内容，将采用先进的机器学习和深度学习算法设计方法。在信道感知方面，将研究图神经网络（GNN）的架构设计，包括节点表示学习、图卷积操作、注意力机制等；在波束赋形与干扰协调方面，将设计基于深度强化学习（DRL）的智能体，包括状态空间、动作空间、奖励函数设计，并探索多智能体强化学习（MARL）方法；在模型轻量化方面，将应用知识蒸馏、参数量化（如INT8/FP16）、剪枝、神经架构搜索（NAS）等技术。同时，将结合通信系统理论，对算法进行优化，以满足实时性和资源效率的要求。

3.**仿真验证方法：**将利用成熟的通信系统仿真工具（如NS-3,MATLAB,COMSOL）以及自研仿真模块，构建面向所研究智能信号处理技术的仿真平台。仿真环境将包括时变信道模型（基于射线追踪或物理模型）、干扰模型（考虑同频/邻频干扰）、用户模型（移动模型、业务模型）等。通过设计标准化的基准测试场景（参照3GPP相关场景）和定制化的挑战性场景，对所提出的算法方案进行全面的性能评估。评估指标将涵盖系统级指标（吞吐量、频谱效率、能效）和用户级指标（时延、QoS保证、公平性）。通过仿真实验，对比分析所提方案与现有技术的性能差异，验证其有效性。

4.**数据收集与分析方法：**虽然本项目主要基于仿真和理论分析，但为增强模型的泛化能力和验证理论的有效性，可能需要收集实际的无线信道测量数据或网络运行数据（在允许的范围内）。数据收集将采用标准化的测量协议和设备。数据分析将采用统计分析、机器学习方法（如聚类、降维）等，提取数据中的关键特征和模式，用于模型训练、验证或理论参数标定。对于仿真产生的海量数据，将采用高效的数据处理和可视化技术进行分析。

5.**原型实现与测试方法（可选，根据实际可行性）：**在关键算法验证成熟后，可选择性地在通用硬件平台（如GPU/TPU服务器）或专用硬件平台上实现部分核心算法的原型系统。通过仿真或半实物仿真（如与测试bed集成）进行测试，评估算法在实际计算资源约束下的性能和效率。

**技术路线**

本项目的研究将遵循“理论分析-算法设计-仿真验证-性能评估-优化迭代”的技术路线，分阶段、有重点地推进。

1.**第一阶段：基础理论与算法框架研究（预计6-12个月）**

***关键步骤：**

*深入分析现有智能信号处理技术（GNN、DRL等）在无线通信场景下的局限性，明确理论瓶颈。

*开展信道感知、干扰建模、波束赋形等问题的理论建模与数学分析，为算法设计奠定理论基础。

*研究并比较适用于无线通信场景的GNN架构和DRL算法（如DQN,DDPG,PPO等及其变种），确定初步的技术选型。

*设计轻量化模型的设计原则和技术路线（如知识蒸馏策略、量化感知方法）。

*搭建初步的仿真验证环境框架，包括基础信道模型和性能评估模块。

***预期成果：**形成初步的理论分析框架，提出关键算法的初步设计思路和技术路线图，搭建基础仿真平台。

2.**第二阶段：核心算法研发与仿真验证（预计12-24个月）**

***关键步骤：**

*详细设计并实现基于GNN的动态信道感知算法原型。

*设计并实现基于DRL的自适应波束赋形与干扰协调算法原型。

*开发轻量化AI模型设计工具（如NAS框架或预训练模型蒸馏系统）。

*在仿真环境中对所提出的算法进行全面的功能和性能验证。包括在不同网络规模、信道条件、干扰场景下的性能测试。

*对比分析算法的性能增益、计算复杂度、实时性等指标。

***预期成果：**形成一套完整的智能信号处理算法原型，并在仿真环境中验证其有效性，获得初步的性能数据。

3.**第三阶段：系统集成、优化与深入评估（预计6-12个月）**

***关键步骤：**

*基于仿真验证结果，对算法进行优化，包括模型结构优化、参数调整、计算流程优化等。

*研究算法与硬件（如FPGA、AI加速器）的协同优化方案，设计高效的硬件实现策略。

*在更复杂或更具挑战性的场景下（如大规模MIMO、毫米波通信、极端干扰环境）进行深入的性能评估和鲁棒性测试。

*分析算法的可扩展性和部署可行性。

***预期成果：**优化后的智能信号处理算法原型，初步的算法-硬件协同设计方案，更全面的性能评估报告。

4.**第四阶段：总结与成果凝练（预计3-6个月）**

***关键步骤：**

*整理研究过程中的理论分析、算法设计、仿真结果和实验数据。

*撰写研究报告、学术论文和专利申请。

*凝练项目研究成果，明确其学术价值、技术突破和应用前景。

*准备项目结题材料。

***预期成果：**研究报告、高质量学术论文（发表在国内外顶级会议或期刊）、专利申请草案。

在整个技术路线的推进过程中，将采用迭代式开发方法，即在每个阶段结束后进行总结评估，根据结果调整后续的研究计划和算法设计方向，确保研究目标的顺利实现。

七．创新点

本项目面向下一代无线通信的挑战，聚焦智能信号处理的关键技术，旨在突破现有瓶颈，推动技术进步。在理论研究、技术方法和应用实践层面，本项目计划实现多项创新，具体阐述如下：

**1.理论层面的创新**

***构建融合物理模型与数据驱动的智能感知统一框架：**现有研究或侧重于纯物理模型建模，或依赖纯数据驱动方法，前者在复杂非视距（NLOS）场景下精度受限，后者泛化能力有待验证。本项目创新性地提出构建一个将精确的射线追踪或电磁场物理模型与数据驱动的图神经网络（GNN）相结合的统一感知框架。该框架利用物理模型提供的基础信道信息，作为GNN的先验知识或辅助输入，指导模型学习，从而在保证物理一致性精度的同时，提升GNN在数据稀缺或场景快速变化时的泛化能力和收敛速度。理论创新点在于探索物理模型参数与GNN权重之间的最优融合机制，以及该融合对信道估计精度、复杂度和鲁棒性的影响，为智能感知的理论奠定新基础。

***发展面向多维度协同优化的深度强化学习理论基础：**现有DRL研究多集中于单一目标（如最大化吞吐量）或简化场景，而在实际的波束赋形与干扰协调问题中，需要同时优化多个相互关联甚至冲突的目标（如总吞吐量、用户公平性、时延、干扰抑制），且约束条件复杂。本项目创新性地将研究多目标强化学习（MORL）和约束优化与强化学习（ORL）的理论应用于智能信号处理。重点研究如何设计能够处理多目标冲突的奖励函数分解与聚合方法，如何保证在探索过程中满足系统物理约束（如总发射功率限制），以及如何分析多智能体（基站间）协同决策策略的稳定性和收敛性。理论创新点在于为复杂通信系统中的分布式协同智能决策提供新的理论分析工具和框架，深化对DRL在约束优化问题中作用的理解。

***探索智能信号处理模型的计算复杂度与泛化能力理论界限：**轻量化模型设计和硬件协同优化的目标不仅是降低计算量，更要保证模型的有效性和泛化能力。本项目将从理论上分析不同模型结构、量化精度、剪枝策略对模型精度、泛化鲁棒性以及计算复杂度（计算量、内存占用、功耗）的影响关系。创新性地引入信息论或统计学习理论中的概念（如边际可分性、样本复杂度），来量化模型泛化能力与训练数据、模型结构复杂度之间的关系。同时，研究模型在无线信道这种强非高斯、非平稳环境下的性能退化规律，为设计具有理论保证的鲁棒且高效的智能模型提供指导。理论创新点在于尝试为智能信号处理中的模型压缩和泛化问题建立更系统的理论分析体系。

**2.方法层面的创新**

***提出基于图神经网络的动态干扰图构建与智能干预方法：**现有干扰管理方法多基于静态或慢时变干扰图，难以应对超密集网络中快速变化的干扰模式。本项目创新性地提出利用动态图神经网络（D-GNN）来实时构建和演化干扰图。该方法不仅能捕捉干扰源与受影响用户之间的复杂、时变关系，还能通过GNN的预测能力提前感知潜在干扰爆发。更进一步，本项目将研究基于D-GNN预测结果的智能干预方法，例如动态调整波束赋形方向主动规避干扰、动态切换资源块、或通过DRL控制干扰消除设备（如NullBeamformer）的参数，实现从“感知-预测-干预”的闭环智能管理。方法创新点在于将动态图表示学习与智能干预决策相结合，实现对复杂干扰环境的精细化、前瞻性管理。

***设计集成物理约束与深度强化学习的混合智能优化算法：**现有DRL算法在处理通信系统中的严格物理约束时面临挑战，如奖励函数设计困难、策略鲁棒性差。本项目创新性地设计一种混合智能优化算法，将基于物理模型推导的约束条件显式地融入DRL的环境模型或动作空间中。例如，通过约束编程（ConstrainingLQR-likeapproaches）或修改智能体状态/动作表示来确保策略始终可行。同时，探索将强化学习与凸优化/次优化的迭代方法相结合，利用强化学习进行快速探索和参数初始化，再利用优化方法进行精调，以在保证可行性的前提下加速收敛并获得更优解。方法创新点在于为DRL在通信约束优化问题中的应用提供了新的实现路径，提升了算法的实用性和性能。

***研发面向异构硬件加速的智能信号处理模型架构与编译方法：**现有AI模型轻量化方法多为经验性或离线操作，缺乏与硬件特性的深度协同。本项目创新性地提出一种面向异构硬件（CPU、GPU、FPGA、ASIC）的智能信号处理模型架构设计与编译方法。一方面，在模型设计阶段就考虑硬件特性，如FPGA的并行处理能力、ASIC的低功耗特性，探索新型异构感知-决策单元（如将AI核心与通信基带处理核心集成）。另一方面，研发一套模型编译与映射工具链，能够自动将训练好的AI模型（或其剪枝/量化版本）根据目标硬件平台的特点进行结构优化和指令生成，实现模型到硬件的高效部署。方法创新点在于尝试打通AI模型设计、训练与硬件实现之间的壁垒，实现算法与硬件的深度协同设计，提升智能信号处理的端到端效率。

**3.应用层面的创新**

***面向6G场景的超密集网络智能信号处理解决方案：**本项目的研究成果直接面向未来6G超密集网络部署所面临的容量、时延、干扰等核心挑战。提出的智能感知、干扰协调和波束赋形技术方案，旨在构建一个能够自感知、自组织、自优化的智能无线网络，显著提升网络资源的利用效率和用户体验，为6G标准的制定提供关键技术支撑。应用创新点在于提供一套系统性、前瞻性的解决方案，能够有效应对未来无线通信网络发展的复杂需求。

***探索技术在典型垂直行业的赋能应用：**本项目不仅关注通用技术，还将探索所提出的智能信号处理技术在不同典型垂直行业的具体应用场景和赋能效果。例如，在车联网（V2X）中，研究基于智能信号处理的低时延、高可靠性通信技术，以支持车路协同感知和决策；在工业互联网中，研究面向工业控制场景的确定性、高可靠通信保障技术。通过这些应用探索，验证技术的实用价值，并为后续的技术落地和产业转化提供方向。应用创新点在于强调技术与实际场景的结合，推动智能通信技术在关键行业的深度应用。

***促进产学研用结合，加速技术成果转化：**本项目将积极与通信设备商、运营商、芯片厂商等产业界伙伴合作，共同定义需求、参与算法设计与验证、探索硬件协同方案。通过建立联合实验室或开展项目合作，确保研究成果能够紧密对接产业需求，缩短从实验室到市场的转化路径。同时，通过开放研究成果（如算法代码、仿真平台）和培养复合型人才，促进智能通信技术的生态建设。应用创新点在于强调产学研用协同，旨在加速技术成果的产业化进程，提升我国在智能通信领域的产业竞争力。

综上所述，本项目在理论、方法和应用上均具有显著的创新性，有望为下一代无线通信的发展提供重要的技术突破和解决方案，具有重要的学术价值和广阔的应用前景。

八．预期成果

本项目旨在攻克下一代无线通信中智能信号处理的关键技术难题，预期在理论研究、技术创新、人才培养及产业服务等方面取得一系列具有重要价值的成果。

**1.理论贡献**

***建立智能感知的理论框架：**预期提出基于物理模型与数据驱动融合的智能感知统一理论框架，阐明物理先验知识与数据学习能力的协同机制及其对信道估计性能、复杂度和泛化性的影响。预期量化分析动态图神经网络在复杂无线环境下的建模能力边界，为智能感知算法的设计提供理论指导。相关理论成果将体现为系列高水平学术论文，并在相关学术会议上进行交流。

***发展智能协同优化理论：**预期在多目标深度强化学习理论和约束优化与强化学习理论方面取得创新性成果，特别是在通信场景下的应用。预期提出有效的多目标奖励函数设计方法和约束处理机制，分析智能协同策略的稳定性条件和收敛性，为解决复杂通信系统中的多维度协同优化问题提供新的理论分析工具。预期发表相关理论分析论文，并可能形成新的研究方法学。

***深化智能模型理论与分析：**预期在轻量化模型、模型泛化与硬件效率的理论分析方面取得进展。预期建立模型复杂度（参数量、计算量、内存需求）与模型泛化能力、鲁棒性之间的定量关系模型，特别是在无线信道不确定性下的模型退化理论。预期提出面向异构硬件加速的模型设计理论原则，为算法-硬件协同优化提供理论依据。相关理论成果将体现为理论分析报告和学术论文。

**2.技术创新与原型实现**

***研发核心算法原型：**预期研发出基于GNN的动态信道感知算法原型，该原型能在复杂仿真环境及可能的实际测试环境中，展现出比传统方法更高的信道估计精度和更强的环境适应能力。预期研发出基于DRL的自适应波束赋形与干扰协调算法原型，该原型能够在动态变化的网络场景下，有效提升系统总吞吐量、改善用户公平性并降低干扰。预期研发出轻量化智能信号处理模型及其硬件协同优化方案原型，模型复杂度显著降低，同时性能损失控制在可接受范围内，并验证其在目标硬件平台上的高效运行。

***构建仿真验证平台：**预期构建一个功能完善、可扩展的智能信号处理仿真验证平台，该平台能够支持多种无线通信场景（不同频段、规模、干扰模式）和多种智能算法的原型验证与性能评估。平台将集成信道模型、干扰模型、用户模型、智能算法模块和性能分析模块，为后续研究和技术评估提供有力支撑。

***（可选）关键模块原型系统：**在条件允许的情况下，预期在通用硬件平台（如高性能服务器）或特定硬件平台上（如FPGA开发板），实现部分核心智能算法的原型系统，并通过仿真或半实物仿真进行初步测试，验证算法在实际计算资源下的性能和可行性。

**3.实践应用价值**

***提升未来通信系统性能：**本项目的研究成果直接面向6G及未来通信系统的关键技术需求，所提出的智能信号处理技术方案有望显著提升系统容量、降低时延、增强可靠性、提高频谱效率，并为大规模机器类通信、空天地一体化通信等新兴应用提供技术基础。

***支撑我国通信技术标准制定：**本项目的研究成果将为我国在下一代通信技术标准制定过程中提供关键技术依据和方案选择，有助于提升我国在下一代通信领域的技术话语权和标准主导权。

***推动产业界技术升级：**本项目预期与产业界伙伴合作，将研究成果转化为具有实用价值的技术方案，为通信设备商、运营商等提供技术参考，加速智能通信技术在产业界的应用落地，促进我国通信产业的自主创新能力提升。

***促进相关产业发展：**本项目的研究涉及AI算法、芯片设计、通信硬件等多个领域，其成果有望带动相关产业链的发展，创造新的经济增长点。

***培养高端人才：**通过本项目的实施，将培养一批兼具通信系统理论、人工智能技术和工程实践经验的复合型高端研究人才，为我国智能通信领域的人才队伍建设做出贡献。

**4.其他成果形式**

***学术成果：**预期发表高水平学术论文10-15篇，其中在IEEEINFOCOM,ACMMobiCom,IEEEGLOBECOM,SignalProcessingMagazine等顶级会议或期刊上发表5篇以上。

***知识产权：**预期申请发明专利3-5项，涉及智能感知方法、智能协同优化策略、轻量化模型设计等方面。

***研究报告：**形成详细的研究总报告和各阶段研究报告，总结研究过程、成果和结论。

综上所述，本项目预期取得一系列具有理论创新性、技术先进性和实践应用价值的成果，为下一代无线通信的发展提供有力的技术支撑，并产生积极的社会和经济效益。

九.项目实施计划

本项目计划周期为三年，将按照研究目标和研究内容，分阶段、有重点地推进各项研究任务。项目实施计划旨在确保研究工作按序开展，各项任务高效衔接，最终实现预期研究目标。项目时间规划和风险管理策略如下：

**1.项目时间规划**

项目总体分为四个阶段，具体时间安排及任务分配如下：

**第一阶段：基础理论与算法框架研究（第1-12个月）**

***任务分配：**

***理论研究：**深入分析现有智能信号处理技术瓶颈，完成信道感知、干扰建模、波束赋形等问题的数学建模与理论分析报告；研究GNN、DRL等核心算法的理论基础，完成相关文献综述和技术选型报告。

***算法设计：**完成基于GNN的信道感知算法初步设计，包括网络架构、损失函数等；完成基于DRL的波束赋形与干扰协调算法框架设计，包括状态、动作、奖励函数等；完成轻量化模型的设计原则和技术路线方案。

***仿真环境搭建：**完成基础仿真平台框架搭建，包括信道模型库、干扰模型库、用户行为模型库和基础性能评估模块。

***进度安排：**

*第1-3个月：完成文献调研，明确研究问题，进行理论分析，输出理论分析报告和文献综述。

*第4-6个月：完成GNN和DRL算法的初步设计与理论分析，输出算法设计文档。

*第7-9个月：完成轻量化模型的设计方案，输出技术路线报告。

*第10-12个月：完成基础仿真平台搭建，进行初步的算法验证，输出仿真环境搭建报告。

**第二阶段：核心算法研发与仿真验证（第13-36个月）**

***任务分配：**

***算法实现：**完成基于GNN的信道感知算法原型代码开发；完成基于DRL的波束赋形与干扰协调算法原型代码开发；完成轻量化模型设计工具（如NAS框架或知识蒸馏系统）的开发。

***仿真验证：**在仿真环境中对所提出的算法进行全面的功能和性能测试，包括不同网络规模、信道条件、干扰场景下的性能评估；进行算法复杂度分析。

***性能对比：**完成与现有技术的性能对比分析报告。

***进度安排：**

*第13-18个月：完成GNN、DRL和轻量化模型算法的原型代码开发。

*第19-24个月：在仿真环境中对算法进行功能验证和性能测试，输出仿真测试结果报告。

*第25-30个月：完成算法性能对比分析，输出对比分析报告。

*第31-36个月：根据仿真结果对算法进行优化，并开始准备阶段性成果总结。

**第三阶段：系统集成、优化与深入评估（第37-48个月）**

***任务分配：**

***算法优化：**基于仿真结果，对算法进行优化，包括模型结构优化、参数调整、计算流程优化等。

***硬件协同：**研究算法与硬件（如FPGA、AI加速器）的协同优化方案，设计硬件加速策略。

***深入评估：**在更复杂或更具挑战性的场景下进行深入的性能评估和鲁棒性测试。

***可扩展性分析：**分析算法的可扩展性和部署可行性。

***进度安排：**

*第37-40个月：完成算法优化，输出优化后的算法方案。

*第41-44个月：完成硬件协同方案设计，输出协同设计报告。

*第45-48个月：完成深入评估和可扩展性分析，输出评估分析报告。

**第四阶段：总结与成果凝练（第49-52个月）**

***任务分配：**

***成果整理：**整理研究过程中的理论分析、算法设计、仿真结果和实验数据。

***论文撰写：**撰写研究报告、高质量学术论文和专利申请。

***成果凝练：**凝练项目研究成果，明确其学术价值、技术突破和应用前景。

***结题准备：**准备项目结题材料。

***进度安排：**

*第49-50个月：完成研究报告初稿，开始撰写核心学术论文。

*第51个月：完成专利申请草案，完成部分论文定稿。

*第52个月：完成所有论文定稿，整理最终研究报告，准备结题材料。

**2.风险管理策略**

项目实施过程中可能面临以下风险，并制定相应的应对策略：

***技术风险：**智能信号处理技术发展迅速，算法理论尚未完全成熟，可能导致研究方案的技术路径选择错误或难以实现预期性能目标。**策略：**建立动态技术跟踪机制，定期评估新技术进展；采用模块化设计方法，分阶段验证关键技术模块的可行性；增加预留研究时间，探索替代技术方案。

***仿真模型精度风险：**仿真模型难以完全准确模拟真实无线环境的复杂性，可能导致仿真结果与实际性能存在偏差，影响技术决策。**策略：**建立基于物理模型与数据驱动融合的混合仿真框架；采用多场景、多指标交叉验证方法评估仿真模型精度；开展小规模实验验证关键算法在实际环境中的性能。

***跨学科合作风险：**项目涉及通信工程、人工智能、计算机科学等多个学科，学科交叉融合难度大，可能影响研究效率与成果产出。**策略：**组建跨学科研究团队，明确各学科成员的职责分工；定期组织跨学科研讨会，促进知识共享与协作；引入外部专家进行指导。

***资源投入风险：**项目实施过程中可能面临计算资源不足、关键设备短缺或预算超支等问题。**策略：**制定详细的预算计划，精确核算各项资源需求；积极申请专项计算资源支持；探索与高校或研究机构共享实验设备；优化项目成本控制流程。

***成果转化风险：**研究成果难以转化为实际应用，或产业界对技术的接受度不高。**策略：**早期与产业界建立沟通机制，了解实际需求；开展技术示范应用，验证技术的可行性与价值；探索多种成果转化路径，如技术许可、合作开发或成立衍生公司等。

通过上述风险管理策略的实施，将有效识别、评估和控制项目面临的各种风险，保障项目研究的顺利进行和预期目标的实现。

十.项目团队

本项目团队由来自通信工程、人工智能、计算机科学等领域的资深研究人员构成，具有丰富的理论积累和工程实践经验，能够有效应对项目研究中涉及的多学科交叉挑战。团队成员均具备承担国家级或省部级重大科研项目的能力，在智能信号处理、机器学习、无线通信系统设计等领域发表了系列高水平学术论文，并拥有多项相关专利。团队核心成员曾参与多项通信标准制定工作，对行业发展趋势有深刻理解，并具备将前沿技术转化为实际应用的丰富经验。

**1.团队成员专业背景与研究经验**

***项目负责人：张教授（通信工程，博士，博士生导师）**，研究方向为智能通信理论及其在下一代无线网络中的应用。在智能信号处理领域，特别是在基于深度学习的波束赋形与干扰管理方面具有深厚的学术造诣，主持完成了多项国家级科研项目，包括国家自然科学基金重点项目和工信部关键技术攻关项目。在IEEETransactionsonWirelessCommunications等顶级期刊发表论文30余篇，申请发明专利15项，授权8项。曾获国家技术发明奖二等奖和何梁何志刚青年科学奖。具有10年以上的通信系统研究经验，熟悉5G/6G技术发展趋势，对智能通信技术在未来无线网络中的发展具有前瞻性思考。

***核心成员A（人工智能，博士，IEEEFellow）**，研究方向为深度学习理论与应用，重点探索AI与通信系统融合的新范式。在智能信号处理领域，在基于图神经网络和强化学习的算法设计方面具有突出成果，其研究成果发表于ACMMobiCom、IEEEINFOCOM等国际顶级会议。曾获得谷歌学术研究奖，并拥有多项AI领域的专利。具有8年机器学习算法研究经验，熟悉多种深度学习框架和优化算法。

***核心成员B（计算机科学，教授，CCFFellow）**，研究方向为高性能计算与并行处理，在智能通信系统中的计算效率优化方面具有丰富经验。曾作为首席科学家主持国家重点研发计划项目，在算法与硬件协同设计、通信系统仿真平台构建等方面取得系列突破性成果。在IEEETransactionsonSignalProcessing、ACMComputingReviews等期刊发表高水平论文50余篇。拥有多项软件著作权和专利，曾获中国计算机学会科学技术奖。具有12年以上的计算机体系结构与并行计算研究经验，对智能通信系统中的计算瓶颈与优化方法有深刻理解。

***核心成员C（通信工程，博士后）**，研究方向为智能信号处理在工业互联网和车联网场景下的应用，具有丰富的工程实践经验和系统集成能力。曾参与华为5G-Advanced技术研发项目，在智能通信系统原型设计与测试方面积累了大量经验。在IEEEGLOBECOM、ICC等会议上发表学术论文10余篇。具有6年以上的通信系统研发经验，熟悉通信协议栈和测试方法。

***技术骨干D（AI，硕士）**，研究方向为机器学习与通信系统融合，在智能信号处理中的模型轻量化与硬件加速方面具有深入研究。曾参与多个面向实际应用场景的AI算法优化项目，积累了丰富的算法设计与实现经验。在国内外知名会议和期刊发表会议论文5篇。具有4年以上的AI算法研究经验，熟悉多种模型压缩与加速技术。

**2.团队成员的角色分配与合作模式**

本项目团队实行核心成员负责制与跨学科协作相结合的组织模式，确保研究工作的高效协同与创新突破。具体角色分配与合作模式如下：

***角色分配：**项目负责人全面负责项目整体规划、资源协调和进度管理，并对关键技术方向的科学性与可行性进行决策。核心成员A主导智能信号处理算法的理论研究与创新设计，包括基于GNN的信道感知和基于DRL的干扰协调机制，并负责相关算法的理论分析、仿真验证和性能评估。核心成员B负责智能信号处理