面向6G的智能全息無(wú)線(xiàn)電

潘時(shí)龍，宗柏青，唐震宙，呂凱林，范 忱，官 科，谷一英，李 杏，張俊文，于振明，李曉洲，武震林，趙家寧，朱嘯龍，楊 悅

(1.南京航空航天大學(xué) 電子信息工程學(xué)院/集成電路學(xué)院，江蘇 南京 210016；2.中興通訊股份有限公司，廣東 深圳 518057；3.北京交通大學(xué) 軌道交通控制與安全國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京 100044；4.大連理工大學(xué) 光電工程與儀器科學(xué)學(xué)院/光子技術(shù)研究中心，遼寧 大連 116024；5.上海交通大學(xué) 區(qū)域光纖通信網(wǎng)與新型光通信系統(tǒng)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室/智能微波光波融合創(chuàng)新中心，上海 200240；6.復(fù)旦大學(xué) 信息科學(xué)與工程學(xué)院/電磁場(chǎng)與微波技術(shù)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，上海 200433；7.北京郵電大學(xué) 電子工程學(xué)院/信息光子學(xué)與光通信國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京 100876)

0 引言

隨著移動(dòng)通信技術(shù)的不斷發(fā)展，無(wú)線(xiàn)電技術(shù)朝著全相干和終極相干不斷演進(jìn)。作為6G物理層備選技術(shù)之一，智能全息無(wú)線(xiàn)電技術(shù)具有同時(shí)實(shí)現(xiàn)射頻全息、空間頻譜全息和空間波場(chǎng)合成的能力，能夠通過(guò)空間頻譜全息和空間波場(chǎng)合成對(duì)全物理空間的電磁場(chǎng)進(jìn)行全閉環(huán)精準(zhǔn)調(diào)制和調(diào)控，從而實(shí)現(xiàn)時(shí)、空、頻域的全維相干，大大提高頻譜效率和網(wǎng)絡(luò)容量，使全息成像級(jí)、超高密度以及像素化的超高分辨率空間復(fù)用成為可能。本文將首先分析6G的需求及使用全息無(wú)線(xiàn)電技術(shù)的內(nèi)在邏輯，隨后介紹智能全息無(wú)線(xiàn)電(Intelligent Holographic Radio，IHR)技術(shù)的基本概念及國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀，最后分析該技術(shù)在6G無(wú)線(xiàn)通信中的應(yīng)用前景，包括基于全息無(wú)線(xiàn)電技術(shù)的6G通信系統(tǒng)架構(gòu)及其中所涉及的關(guān)鍵技術(shù)及挑戰(zhàn)等。

1 6G需求和全息無(wú)線(xiàn)電技術(shù)的應(yīng)用場(chǎng)景

隨著5G技術(shù)的大規(guī)模商用，面向下一代移動(dòng)通信技術(shù)的6G需求已得到來(lái)自各行各業(yè)的廣泛研究，但目前多數(shù)仍停留在想象階段[1-5]。因此，6G的驅(qū)動(dòng)力被更多地歸結(jié)于技術(shù)驅(qū)動(dòng)、范式轉(zhuǎn)換和無(wú)線(xiàn)技術(shù)演進(jìn)的內(nèi)在邏輯[6-9]。盡管如此，行業(yè)和學(xué)術(shù)界對(duì)6G的需求和應(yīng)用場(chǎng)景仍達(dá)成了一定的共識(shí)[10-13]：

① 隨著人口紅利和流量紅利的遞減，未來(lái)移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)將更多地從2C業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)向2B業(yè)務(wù)。例如，未來(lái)智能工廠中智能移動(dòng)機(jī)器人的密集協(xié)同、實(shí)時(shí)控制、復(fù)雜操作和無(wú)線(xiàn)訪問(wèn)高性能計(jì)算資源等需求，要求通信系統(tǒng)具有TB級(jí)別的分布式計(jì)算能力、100 Gbit/s/m2或1～10 Tbit/s/m3的超高數(shù)據(jù)密度和小于10 μs的超低延遲，從而實(shí)現(xiàn)機(jī)器實(shí)體和操作過(guò)程的數(shù)字孿生以及遠(yuǎn)程故障排除。

② 5G仍缺乏殺手級(jí)應(yīng)用的主要原因是移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)尚未突破無(wú)線(xiàn)通信這一單一功能。事實(shí)上，網(wǎng)絡(luò)空間可以和電磁空間構(gòu)成陸?？仗熘蟮摹暗谖寰S空間”，而一個(gè)高分辨率的五維空間信息系統(tǒng)(5D Mapping)被認(rèn)為是促進(jìn)未來(lái)物理、生物和數(shù)字世界融合的關(guān)鍵賦能技術(shù)。因此，6G技術(shù)有必要在滿(mǎn)足無(wú)線(xiàn)通信的基本需求外，實(shí)現(xiàn)感知和通信融合，以無(wú)線(xiàn)感知為基礎(chǔ)更好地了解更高維度的物理世界，促成融合通信、感知和計(jì)算在內(nèi)的多功能一體化系統(tǒng)，從而為社會(huì)提供更廣泛的先進(jìn)技術(shù)服務(wù)。

③ 隨著人工智能的發(fā)展和滲透，移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)將從5G的萬(wàn)物互聯(lián)到6G的萬(wàn)物智聯(lián)。在后5G時(shí)代，人工智能技術(shù)和物聯(lián)網(wǎng)感知技術(shù)的發(fā)展使得萬(wàn)物智聯(lián)成為了可能，而隨著6G時(shí)代AI進(jìn)一步的發(fā)展，人與人、人與物、物與物之間都會(huì)建立緊密、直接、高效、智能的聯(lián)接。原生AI的應(yīng)用與發(fā)展，將會(huì)為整個(gè)6G網(wǎng)絡(luò)帶來(lái)更強(qiáng)大的處理能力和更高的處理效率，能夠應(yīng)對(duì)更全面的應(yīng)用場(chǎng)景。

④ 為了適應(yīng)飛機(jī)、輪船和火車(chē)的超寬帶需求，空間和地面網(wǎng)絡(luò)將需要互連和整合，從而形成一個(gè)泛在移動(dòng)、超寬帶的應(yīng)用場(chǎng)景。為了應(yīng)對(duì)該應(yīng)用場(chǎng)景中的海量智能終端，一個(gè)多尺度的、能夠突破空-天-地-海區(qū)域限制的室外大尺度空天地一體化通信網(wǎng)絡(luò)和室內(nèi)短距離3D立體網(wǎng)絡(luò)將成為6G網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的備選方案。其中，室外大尺度空天地一體化網(wǎng)絡(luò)為多層網(wǎng)絡(luò)，包括由各種軌道衛(wèi)星組成的天基網(wǎng)絡(luò)，由飛機(jī)、UAV或HAPS組成的空中網(wǎng)絡(luò)，以及地面網(wǎng)絡(luò)；而室內(nèi)短距3D網(wǎng)絡(luò)以毫米波、太赫茲波或無(wú)線(xiàn)光等短距離通信為主。

⑤ 在碳達(dá)峰和碳中和的大背景下，移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)的節(jié)能減排將是未來(lái)行業(yè)創(chuàng)新的重點(diǎn)，發(fā)展綠色和可持續(xù)的移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)將是一個(gè)更加緊迫的需求。

綜上所述，6G將是一張具有超高速率、超高數(shù)據(jù)密度和超低時(shí)延的泛在超寬帶綠色移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)，以滿(mǎn)足海量高性能智能超級(jí)終端的高效數(shù)據(jù)交互和計(jì)算協(xié)同需求。同時(shí)，智能駕駛和智能工業(yè)革命也對(duì)6G提出了核心需求，將催生出包括泛在移動(dòng)超寬帶(ubiquitous Mobile Ultra-Broadband，uMUB)、超寬帶低時(shí)延(ultra-Broadband with Low Latency，uBBLLC)和超高數(shù)據(jù)密度(ultra-High Data Density，uHDD)等業(yè)務(wù)類(lèi)別在內(nèi)的應(yīng)用場(chǎng)景。匹配這些服務(wù)和場(chǎng)景需要覆蓋從微波、毫米波、太赫茲到自由空間光的超譜或全譜移動(dòng)通信系統(tǒng)，變革性物理層技術(shù)，以及通信、感知和計(jì)算的端到端協(xié)同設(shè)計(jì)[7]。

作為6G物理層的關(guān)鍵技術(shù)，智能全息無(wú)線(xiàn)電被認(rèn)為是應(yīng)對(duì)上述挑戰(zhàn)的關(guān)鍵使能技術(shù)之一。例如，在支持5D-Mapping構(gòu)建方面，全息無(wú)線(xiàn)電技術(shù)可以采用空間-譜全息技術(shù)精確感知復(fù)雜電磁環(huán)境，實(shí)現(xiàn)對(duì)電磁空間的全維度實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)分析，支撐電磁空間智能化。由于可以得到具有極高空間分辨率和極精細(xì)譜分辨率的動(dòng)態(tài)無(wú)線(xiàn)電地圖，一方面可以利用充分探索的射頻頻譜資源，進(jìn)一步發(fā)展廣泛的頻譜共享和認(rèn)知無(wú)線(xiàn)電網(wǎng)絡(luò)；另一方面能夠同時(shí)實(shí)現(xiàn)超高分辨率的空間-譜復(fù)用，極大地提升通信信道容量，支撐6G的典型應(yīng)用場(chǎng)景。同時(shí)，在未來(lái)智能工廠的應(yīng)用場(chǎng)景中，智能全息無(wú)線(xiàn)電的超高分辨率空間和頻譜復(fù)用能力有望實(shí)現(xiàn)一個(gè)超高數(shù)據(jù)密度的并行總線(xiàn)式無(wú)線(xiàn)鏈路，從而應(yīng)用于面向未來(lái)智能制造的微尺度3D網(wǎng)絡(luò)。此外，智慧城市中的混合接入點(diǎn)部署場(chǎng)景需要同時(shí)實(shí)現(xiàn)無(wú)線(xiàn)信息傳輸和無(wú)線(xiàn)能量傳輸[14]，而智能全息無(wú)線(xiàn)電能夠精密調(diào)控?zé)o線(xiàn)電空間及頻譜環(huán)境，突破傳統(tǒng)通信的基本覆蓋范圍限制，有助于高效地實(shí)現(xiàn)超密集海量物聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)和能量傳輸。

2 全息無(wú)線(xiàn)電技術(shù)的國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀

迄今為止，全息無(wú)線(xiàn)電技術(shù)在成像和感知等領(lǐng)域已有一定程度的研究。1984年，Kulkarni等人提出了一種利用多個(gè)參考波束進(jìn)行全息復(fù)用的技術(shù)，利用θ調(diào)制和載頻多路復(fù)用記錄全息圖。該方法能夠方便地測(cè)量連續(xù)事件的較大相位變化，實(shí)現(xiàn)全息干涉測(cè)量[15]。1994年，Kitayoshi提出了一種無(wú)線(xiàn)電全息術(shù)，通過(guò)遙感分離包含偏振信息的復(fù)雜波源發(fā)射模式以實(shí)現(xiàn)三維成像，并實(shí)踐驗(yàn)證了縫隙輻射、表面波和不完全屏蔽殘像等輻射模式能夠在遠(yuǎn)大于全息圖觀察平面的區(qū)域上成像[16]。2002年，Salo和Meltaus等人提出了一種全息元件的合成方法，通過(guò)測(cè)試平面波、無(wú)線(xiàn)電波渦流和貝塞爾波束等不同波束形狀，對(duì)比了該合成法與使用幅度相位全息圖的準(zhǔn)光學(xué)全息技術(shù)所獲得的結(jié)果[17]。2004年，Andersen利用全息成像技術(shù)實(shí)現(xiàn)了有效孔徑高達(dá)100 m的天基成像干涉儀，可應(yīng)用于激光雷達(dá)、光通信或高分辨率成像系統(tǒng)中而無(wú)需多光譜檢測(cè)[18]。Holl等人于2017年通過(guò)WiFi、藍(lán)牙等無(wú)線(xiàn)數(shù)據(jù)傳輸系統(tǒng)發(fā)射具有精確已知幅度相位的相干光電磁波，利用電磁波在空間中的傳播和輻射形成全息圖，即一個(gè)由二維波陣面編碼光束穿過(guò)目標(biāo)得到的三維視圖[19]。同年，Xu B和Qi W等人針對(duì)多徑效應(yīng)提出了全息無(wú)線(xiàn)電干涉測(cè)量方法，通過(guò)全息無(wú)線(xiàn)電干涉建立移動(dòng)目標(biāo)的無(wú)線(xiàn)電干涉測(cè)量異相全息[20]。2021年，Badiey等人利用全息干涉技術(shù)在擾動(dòng)海洋環(huán)境中實(shí)現(xiàn)通信傳播[21]。

全息無(wú)線(xiàn)電技術(shù)的理論和建模通常采用菲涅爾-弗勞恩霍夫干涉、衍射和空間相關(guān)模型代替?zhèn)鹘y(tǒng)的瑞利傳播模型。2005年，Rosen等人將全息波形用于包括通信在內(nèi)各種目的的改進(jìn)裝置和方法，通過(guò)多級(jí)相位編碼方法與數(shù)學(xué)變換結(jié)合使用，進(jìn)一步增強(qiáng)輻射波形的魯棒性和安全性[22]。2016年，Prather重點(diǎn)介紹了采用光學(xué)全息方法對(duì)海量多輸入多輸出(Multi-Input Multi-Output，MIMO)天線(xiàn)陣列輸出信號(hào)進(jìn)行成像的新技術(shù)，解決了模數(shù)轉(zhuǎn)換器(Analog Digital Converter，ADC)成本和波束處理方面的許多難題[23]。2019年，Marzetta和Pizzo等人通過(guò)線(xiàn)性系統(tǒng)理論和傅里葉變換等傳統(tǒng)工具深入探討了全息MIMO的信道模型[24]。2020年，Chibiao等人在現(xiàn)有多維合成孔徑雷達(dá)(Synthetic Aperture Radar，SAR)的框架下，建立了全息SAR的成像系統(tǒng)和信號(hào)模型，并提出了初步的成像思路，由此為全息SAR技術(shù)的發(fā)展提供了初步的理論和技術(shù)框架[25]。2021年，Khodaei等人提出一種將全息頻譜復(fù)用(Holographic Spectrum Multiplexing，HSM)作為新型光纖網(wǎng)絡(luò)中實(shí)現(xiàn)MIMO的技術(shù)方案，HSM可以利用超短激光脈沖的光譜空間，以二維全息圖的形式生成線(xiàn)路碼[26]。同年，Sanguinetti和D′Amico等人研究了視線(xiàn)全息MIMO通信中的波分復(fù)用技術(shù)[27]。Liao P Y等人提出了一種利用全息相關(guān)器在常規(guī)階躍式多模光纖中復(fù)用通信信道的空間分割技術(shù)[28]。

由于全息無(wú)線(xiàn)電技術(shù)會(huì)生成海量數(shù)據(jù)，因此需要借助通信、計(jì)算電磁學(xué)、計(jì)算全息學(xué)中和光學(xué)信號(hào)處理相關(guān)的算法和工具。1995年，Mazurenko等人介紹了一種并行-串行和串行-并行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換的光處理器，采用全息時(shí)空頻率編碼并對(duì)其進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)演示[29]。2000年，Sefler等人介紹了一種多通道射頻相關(guān)器，它能夠同時(shí)將接收到的RF信號(hào)與存儲(chǔ)在光折變晶體中的已知參考波形庫(kù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)，可以通過(guò)集成光學(xué)技術(shù)產(chǎn)生結(jié)構(gòu)緊湊、魯棒性好且高效的設(shè)備[30]。同年，Takasago等人提出了一種基于多路傅里葉全息的空間相位碼分多址技術(shù)的新型空間變化光互連系統(tǒng)[31]。2003年，Schlottau和Wagner等人利用傅里葉平面空間-光譜全息技術(shù)和經(jīng)過(guò)頻率掃描的可變放大全息讀出系統(tǒng)，通過(guò)相干光纖遠(yuǎn)端、光調(diào)制、隨機(jī)間隔的陣列天線(xiàn)，可以形成相位相干的寬帶射頻圖像[32]。隨后，該團(tuán)隊(duì)于2004年提出了一種利用空間-光譜全息技術(shù)實(shí)現(xiàn)時(shí)間積分的新方法，該方法使用適當(dāng)編程的空間光譜光柵對(duì)光學(xué)調(diào)制時(shí)間輸入進(jìn)行空間掃描。通過(guò)對(duì)聲光偏轉(zhuǎn)器發(fā)出的行波衍射光與聲光調(diào)制器發(fā)出的時(shí)間調(diào)制光的圖像進(jìn)行干涉，將掃描操作所需的光柵編程到非均勻加寬介質(zhì)中，從而記錄空間光譜全息副本[33]。2007年，Mohan等人利用空間-光譜材料的寬譜響應(yīng)和精細(xì)光譜分辨率(25 kHz)開(kāi)發(fā)出超寬帶頻譜分析儀，可處理全頻譜寬帶微波，具有可調(diào)節(jié)的時(shí)間口徑(低至100 ms)和快速刷新速率(高達(dá)1 kHz)[34]。同年，Babbitt和Neifeld等人通過(guò)空間-頻譜全息材料提出一種寬帶光子輔助ADC技術(shù)，實(shí)踐表明利用現(xiàn)有的材料和器件可以實(shí)現(xiàn)10 bit量化性能[35]。2012年，Sullivan等人介紹了一種用于分析干涉無(wú)線(xiàn)電數(shù)據(jù)的快速全息反卷積方法[36]。2016年，Bacot等人引入時(shí)間反轉(zhuǎn)的概念并進(jìn)行實(shí)驗(yàn)證明，可以幫助重新審視全息技術(shù)，并推進(jìn)一種新的波形控制方法[37]。2017年，Murakowski和Schneider等人使用相干光學(xué)處理來(lái)同時(shí)感測(cè)無(wú)線(xiàn)電波的到達(dá)角和頻率，通過(guò)將空間RF波相干上變頻到光纖中的光載波，利用光纖色散將分布式天線(xiàn)陣列的空間孔徑擴(kuò)展到時(shí)間維度，最后通過(guò)電荷耦合器件(Charge-Coupled Device，CCD)捕捉光纖發(fā)出波束的干擾，從而實(shí)現(xiàn)k空間計(jì)算重建射頻波[38]。同年，Schuetz和Ross等人利用相似的原理進(jìn)行了k空間成像[39-40]。Prather等人在此基礎(chǔ)上又提出一種利用k空間近實(shí)時(shí)成像技術(shù)對(duì)細(xì)胞環(huán)境進(jìn)行空間-頻譜分析的方法[41]；Barber和Harrington等人在文獻(xiàn)[19]的基礎(chǔ)上繼續(xù)深入研究了S2材料的光學(xué)存儲(chǔ)和處理的獨(dú)特性，展示了利用頻譜燒孔技術(shù)實(shí)現(xiàn)帶寬擴(kuò)展(>32 GHz)、數(shù)據(jù)速率選擇和濾波的工作，包括處理實(shí)時(shí)1D數(shù)據(jù)和2D圖像，并討論了使用S2材料實(shí)現(xiàn)大型(106×106)矢量矩陣乘法器的潛在架構(gòu)[42]。2018年，Ryan等人延續(xù)了k空間的相關(guān)工作[43]。同年，F(xiàn)alldorf等人提出了一種基于折射原理的全息波場(chǎng)合成新方案，對(duì)衍射全息和折射全息在相空間中產(chǎn)生的光進(jìn)行比較，通過(guò)在空間中生成靜態(tài)和周期性點(diǎn)圖，展示了一個(gè)折射全息顯示的案例[44]。2019年，Pizzo等人提供了一種簡(jiǎn)單直觀的方法來(lái)計(jì)算全息MIMO信道的自由度[45]。同年，Karimipour和Aryanian等人利用全息和卷積定理實(shí)現(xiàn)了任意形狀波束的電磁波生成，其中無(wú)需采用任何優(yōu)化算法和數(shù)學(xué)計(jì)算，即可對(duì)波束方向進(jìn)行靈活地操縱，實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了具有三個(gè)獨(dú)立波束的全息圖原型[46]。Xu H等人利用深度學(xué)習(xí)增強(qiáng)型全息技術(shù)在復(fù)雜的室內(nèi)環(huán)境中實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確定位射頻識(shí)別標(biāo)簽，通過(guò)創(chuàng)建新的全息算法，可以在橫向和徑向達(dá)到厘米級(jí)的精度，另外評(píng)估了它在多種豐富路徑的應(yīng)用場(chǎng)景中的性能[47]。2020年，Babbitt總結(jié)了利用空間譜全息材料進(jìn)行微波光子處理技術(shù)的最新進(jìn)展[48]。同年，Comoretto和Monari等人采用512個(gè)臺(tái)站組成的干涉儀實(shí)現(xiàn)了平方公里級(jí)別的陣列低頻望遠(yuǎn)鏡，通過(guò)低頻孔徑陣列可以組合成相關(guān)波束[49]。

關(guān)于全息無(wú)線(xiàn)電在雷達(dá)探測(cè)領(lǐng)域的應(yīng)用研究，2003年，Merkel和Cole等人進(jìn)行了模擬RF信號(hào)處理應(yīng)用的空間譜相干全息集成處理器的演示，通過(guò)相干信號(hào)處理，可實(shí)現(xiàn)高分辨率多普勒處理[50]。2014年，Delfyett通過(guò)鎖模激光器產(chǎn)生兩個(gè)相同的光頻率梳，使用光譜相位編碼的光頻梳進(jìn)行信號(hào)處理[51]。2015年，Cao S等人提出了一種新的雷達(dá)系統(tǒng)—全息雷達(dá)，通過(guò)記錄電磁波的傳輸模式進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)或雷達(dá)成像[52]。2016年，Capineri和Bechtel等人詳細(xì)論述了超寬帶雷達(dá)目標(biāo)掃描器的原型和全息信號(hào)處理技術(shù)[53]。2020年，Melo和Falconi等人首次實(shí)現(xiàn)了基于絕緣體上硅光子集成電路(Photonic Integrated Circuit，PIC)的雷達(dá)和激光雷達(dá)組合系統(tǒng)[54]。2021年，Mazur和Suh等人利用孤子微梳進(jìn)行了高光譜效率相干超通道傳輸實(shí)驗(yàn)[55]。近年來(lái)微波光子學(xué)及其雷達(dá)應(yīng)用的迅速發(fā)展也為全息無(wú)線(xiàn)電的發(fā)展提供了新思路[56-58]。

關(guān)于面向全息無(wú)線(xiàn)電技術(shù)的天線(xiàn)形態(tài)，2013年，Ebadi和Driscoll等人利用超材料在表面引導(dǎo)模式和設(shè)計(jì)的輻射孔徑分布模式之間的切換，演示了基于調(diào)制表面超材料的微波全息波束形成[59]。2015年，Mühlenbernd等人通過(guò)將多個(gè)記錄通道集成到單個(gè)設(shè)備中，證明了一種基于幾何超表面的寬帶全息復(fù)用的有效方法[60]。同年，Gregoire和Patel等人提出一種采用極化控制的電子可控全息天線(xiàn)的設(shè)計(jì)，該天線(xiàn)由Ku波段的電子可控表面波波導(dǎo)人工阻抗表面天線(xiàn)的徑向陣列組成[61]。2016年，Smith采用一種不同的超材料設(shè)計(jì)理念，提出了一種用于波束形成和成像的全息超表面系統(tǒng)[62]。2017年，Li L和Cui T等人針對(duì)超表面在可重構(gòu)性、高效率以及對(duì)散射光的相位和幅度的全面控制上的薄弱點(diǎn)，通過(guò)引入基于1位編碼超表面的可重新編程全息圖的概念來(lái)應(yīng)對(duì)這一挑戰(zhàn)，實(shí)驗(yàn)證明了只需一個(gè)編碼超表面就可以實(shí)時(shí)地實(shí)現(xiàn)多個(gè)全息圖像[63]。2019年，Black和Deutsch等人公開(kāi)了使用空間-時(shí)間全息的大規(guī)模多用戶(hù)MIMO天線(xiàn)系統(tǒng)[64]。同年，Lin Z和Huang L等人提出了一種基于非線(xiàn)性超表面的四波混合全息復(fù)用技術(shù)，將超表面用于實(shí)現(xiàn)計(jì)算機(jī)生成的全息圖，具有出色的波前整形能力和超小的尺寸[65]。Burch和Hunter等人采用柔性全息超表面貼片仿真和實(shí)驗(yàn)展示了在毫米波頻段工作的反射超表面全息圖[66]。2020年，Huang C和Hu S等人針對(duì)可重新配置的全息MIMO表面及其可用硬件體系結(jié)構(gòu)這一主要特征對(duì)全息MIMO通信進(jìn)行概述，并強(qiáng)調(diào)了設(shè)計(jì)支持全息MIMO通信的機(jī)遇和關(guān)鍵挑戰(zhàn)[67]。同年，Chen T和 Li J等人設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一系列新穎的可重構(gòu)超表面，通過(guò)使用這些設(shè)備，可以更容易地達(dá)到先進(jìn)的超表面全息圖效果[68]。2021年，Shang G和Wang Z等人介紹了全息成像和超表面的發(fā)展歷史，展示了超表面全息在光學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用，并總結(jié)了微波領(lǐng)域全息成像的最新進(jìn)展[69]。

3 智能全息無(wú)線(xiàn)電系統(tǒng)架構(gòu)

3.1 基于UTC-PD耦合天線(xiàn)陣

所謂全息，就是利用電磁波的干涉原理記錄空間電磁場(chǎng)，并通過(guò)參考波和信號(hào)波干涉所記錄的信息實(shí)現(xiàn)目標(biāo)電磁場(chǎng)的重建。由于射頻信號(hào)和光波都是電磁波，因此，全息無(wú)線(xiàn)電具有與光學(xué)全息相似的特性。全息無(wú)線(xiàn)電采用天線(xiàn)作為傳感器，根據(jù)惠更斯原理，需要采用連續(xù)孔徑的天線(xiàn)陣實(shí)現(xiàn)信號(hào)波連續(xù)波前相位的接收和測(cè)量。在智能全息無(wú)線(xiàn)電的宏站應(yīng)用場(chǎng)景中，為了實(shí)現(xiàn)連續(xù)孔徑有源天線(xiàn)陣列，一種巧妙的方法是使用基于電流片的超寬帶緊密耦合天線(xiàn)陣列(Tightly-Coupled Array，TCA)。通過(guò)倒裝技術(shù)將單行載流子光電探測(cè)器(Uni-Travelling-Carrier Photodetector，UTC-PD)與天線(xiàn)振子鍵合，形成天線(xiàn)振子之間的耦合。同時(shí)，將貼片天線(xiàn)振子直接與電光調(diào)制器(Electro-Optic Modulator，EOM)集成。由于UTC-PD輸出的電流可直接驅(qū)動(dòng)天線(xiàn)振子，因此整個(gè)有源天線(xiàn)陣列具有非常大的帶寬(通常大于40 GHz)[70-71]。此外，這種連續(xù)孔徑的有源天線(xiàn)陣列不需要超密集的RF饋電網(wǎng)絡(luò)，不僅具有很好的可實(shí)現(xiàn)性，且具有明顯的SWaP優(yōu)勢(shì)。

基于UTC-PD緊耦合的連續(xù)孔徑天線(xiàn)陣列，可以通過(guò)電-光上轉(zhuǎn)換和光-電下轉(zhuǎn)換巧妙地實(shí)現(xiàn)從RF全息到光學(xué)全息的空間映射。由于傅里葉光學(xué)和光學(xué)全息技術(shù)相比射頻域更為成熟，且RF全息已經(jīng)映射到了光學(xué)全息，因此可以利用光學(xué)信號(hào)處理手段實(shí)現(xiàn)RF全息信號(hào)的處理(如FFT和IFFT等)，使智能全息無(wú)線(xiàn)電完全類(lèi)似于RF“光場(chǎng)”全息成像(上行)和RF“光場(chǎng)”全息投影(下行)。該技術(shù)的好處在于：通過(guò)將一些信號(hào)處理從數(shù)字層面轉(zhuǎn)移到電磁層面(光學(xué)或超表面)，可以在靈活性、低延遲、功耗和復(fù)雜性方面獲得了很大的收益[72]。此外，為了保證信號(hào)的高保真?zhèn)鬏?，光域的信?hào)處理可以在站點(diǎn)進(jìn)行，而電域的信號(hào)處理可以放在云端。

基于全息無(wú)線(xiàn)電技術(shù)的通信系統(tǒng)架構(gòu)如圖1所示。

圖1 基于UTC-PD耦合天線(xiàn)陣的智能全息無(wú)線(xiàn)電架構(gòu)Fig.1 Structure of the intelligent holographic radio based on UTC-PD coupled antenna array

在上行鏈路中，通過(guò)空間-頻譜全息技術(shù)對(duì)3D頻譜空間進(jìn)行實(shí)時(shí)的動(dòng)態(tài)重構(gòu)，一方面對(duì)大量密集的移動(dòng)終端發(fā)送的信號(hào)進(jìn)行空間和頻譜的解復(fù)用，另一方面可獲得動(dòng)態(tài)的三維RF“相頻空間”，為下行鏈路的空間波場(chǎng)合成(Spatial Wave Field Synthesis，SWFS)提供精確的反饋和控制參數(shù)。下行信號(hào)根據(jù)這些參數(shù)進(jìn)行預(yù)編碼，從而實(shí)現(xiàn)近似連續(xù)的全息空間-頻譜復(fù)用和極高的數(shù)據(jù)吞吐量。

在下行鏈路中，空間波場(chǎng)合成根據(jù)上行鏈路中的空間頻譜全息建立的三維射頻全息空間進(jìn)行空時(shí)預(yù)編碼，實(shí)現(xiàn)電磁波場(chǎng)在目標(biāo)空間的復(fù)雜和精準(zhǔn)分布。整個(gè)信號(hào)處理部分包括信號(hào)模擬器、信道模擬器和波場(chǎng)合成模塊。最后，由信號(hào)處理各模塊生成控制信號(hào)，控制UTC-PD耦合天線(xiàn)陣列發(fā)射特定調(diào)制編碼的RF信號(hào)。

3.2 基于全息超表面和稀疏天線(xiàn)陣或分布式天線(xiàn)

智能全息無(wú)線(xiàn)電由于具有漸消逝波特性，因此同樣適用于分布式場(chǎng)景中的極近場(chǎng)通信和無(wú)線(xiàn)能量傳輸?shù)葢?yīng)用，基于光纖分布式天線(xiàn)的智能全息無(wú)線(xiàn)電架構(gòu)如圖2所示。

圖2 基于光纖分布式天線(xiàn)的智能全息無(wú)線(xiàn)電架構(gòu)Fig.2 Structure of the intelligent holographic radio based on fiber distributed antenna

通過(guò)部署大量超低成本和低功耗的全息超表面(例如惠更斯超表面天線(xiàn))以及作為信號(hào)源的分布式天線(xiàn)系統(tǒng)或稀疏天線(xiàn)陣，可以實(shí)現(xiàn)更加靈活的智能無(wú)線(xiàn)通信;并且，全息超表面可以同時(shí)實(shí)現(xiàn)對(duì)各種設(shè)備的能量傳輸，通過(guò)反射來(lái)彌補(bǔ)較遠(yuǎn)距離傳輸造成的功率損失，并利用諧振漸消逝波耦合提高無(wú)線(xiàn)能量傳輸效率。因此，在超密集環(huán)境下，通過(guò)全息超表面和光纖分布式天線(xiàn)協(xié)同也可以實(shí)現(xiàn)電力傳輸網(wǎng)絡(luò)。

需要說(shuō)明的是，盡管可重配全息超表面可實(shí)現(xiàn)對(duì)RF空間的全息感知和精密調(diào)控，但是要精準(zhǔn)確定RF全息空間與后端數(shù)據(jù)流之間的一一對(duì)應(yīng)關(guān)系仍是很大的挑戰(zhàn)。幸運(yùn)的是，通過(guò)光學(xué)變換和RF-光學(xué)空間調(diào)制的映射關(guān)系能夠有效解決這一問(wèn)題。此外，與宏站應(yīng)用場(chǎng)景不同，分布式架構(gòu)還需要考慮光學(xué)信號(hào)的遠(yuǎn)距離高保真?zhèn)鬏?，基于光纖的微波光子鏈路有助于這一需求的實(shí)現(xiàn)[73]。

4 智能全息無(wú)線(xiàn)電關(guān)鍵技術(shù)

4.1 光電二極管和EOM緊耦合全息天線(xiàn)陣集成

全息超表面的有源天線(xiàn)系統(tǒng)對(duì)射頻饋電網(wǎng)絡(luò)的尺寸、功率和復(fù)雜度提出了很高的要求，傳統(tǒng)的射頻饋電網(wǎng)絡(luò)在物理上難以實(shí)現(xiàn),一種可行的解決思路是在每個(gè)天線(xiàn)元件中直接集成一個(gè)光電二極管作為光學(xué)饋電網(wǎng)絡(luò)。緊密間隔的光電二極管能夠?yàn)榫o密排列的天線(xiàn)元件提供接近理想的電流源，免除了對(duì)傳統(tǒng)射頻饋電網(wǎng)絡(luò)的需求;然而，如何利用光電二極管實(shí)現(xiàn)高功率的光輸入以及對(duì)高頻、微米級(jí)光電二極管進(jìn)行魯棒、高效的校準(zhǔn)，且不給系統(tǒng)引入損耗，成為光饋電網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)的主要難題。

目前，采用光電二極管光學(xué)饋電網(wǎng)絡(luò)面臨的最大挑戰(zhàn)是天線(xiàn)元件難以實(shí)現(xiàn)高射頻功率輸出。雖然商用光電二極管可達(dá)到50 GHz甚至100 GHz以上的帶寬，但它們的輸出功率通常被限制在10 dBm以下。而UTC-PD技術(shù)的高功率、高帶寬和高轉(zhuǎn)換效率繞開(kāi)了光電二極管的限制，成為全息有源天線(xiàn)陣的新型理想選擇，例如用于大功率應(yīng)用的封裝式改進(jìn)型UTC-PD等。

基于UTC-PD和EOM緊密耦合的全息天線(xiàn)陣列利用倒裝芯片技術(shù)將大功率UTC-PD與天線(xiàn)元件結(jié)合，形成天線(xiàn)元件之間的耦合，其結(jié)構(gòu)如圖3(a)所示。天線(xiàn)元件采用基于電流片的超寬帶緊密耦合天線(xiàn)陣列，這種連續(xù)孔徑的有源天線(xiàn)陣列不需要超密集的RF饋電網(wǎng)絡(luò)，同時(shí)可以實(shí)現(xiàn)>40 GHz的工作帶寬，不僅具有很好的可實(shí)現(xiàn)性，而且可以降低系統(tǒng)的尺寸、成本、功耗等，其等效電路圖如圖3(b)所示。

(a) 結(jié)構(gòu)示意圖 (b) 等效電路圖圖3 基于UTC-PD和EOM緊密耦合的全息天線(xiàn)陣列Fig.3 Holographic antenna array based on UTC-PD and EOM tightly-coupled array

通過(guò)先進(jìn)的UTC-PD緊耦合天線(xiàn)陣技術(shù)形成的空間連續(xù)孔徑來(lái)傳輸和接收無(wú)線(xiàn)電信號(hào)，能夠?qū)崿F(xiàn)智能全息無(wú)線(xiàn)電技術(shù)基于全息超表面的有源天線(xiàn)系統(tǒng)構(gòu)想，將傳統(tǒng)天線(xiàn)陣的有限波束轉(zhuǎn)變?yōu)榻鼰o(wú)限波束的平面波，從而實(shí)現(xiàn)近無(wú)限的、連續(xù)的“波束”空間。

4.2 微波光子前端與光學(xué)信號(hào)處理的透明融合

為了實(shí)現(xiàn)微波光子前端與后端光學(xué)信號(hào)處理的無(wú)縫集成，必須有效構(gòu)建從RF全息到光學(xué)全息的空間映射。一種可行的思路為：首先構(gòu)建微波陣列與光學(xué)陣列的變換關(guān)系；隨后從光纖陣列輸出的光信號(hào)經(jīng)過(guò)透鏡進(jìn)行空間傅里葉變換；最后利用在透鏡焦平面上的探測(cè)器陣列直接探測(cè)其光強(qiáng)，從而建立來(lái)波方向與光強(qiáng)分布空間位置的映射關(guān)系，實(shí)現(xiàn)微波波束到光域的映射。

在微波/光波高保真映射變換的實(shí)現(xiàn)過(guò)程中，微波光域上變頻采用高效電光調(diào)制將微波信號(hào)加載到光載波的邊帶上，實(shí)現(xiàn)微波信號(hào)與光學(xué)邊帶信號(hào)的高保真映射。同時(shí)，還需要突破大動(dòng)態(tài)高效微波光域上變頻技術(shù)、微波/光學(xué)天線(xiàn)線(xiàn)性保真縮放變換等關(guān)鍵技術(shù)，實(shí)現(xiàn)全孔徑微波天線(xiàn)陣元信號(hào)的光域線(xiàn)性映射變換(時(shí)延、空間、幅度、相位保持一致性)，從而保證微波天線(xiàn)接收的目標(biāo)回波波束被高保真地映射到相應(yīng)的陣列光學(xué)天線(xiàn)輸出端口。

在微波光域映射變換中，需要通過(guò)相位控制技術(shù)確保各路信號(hào)光的相位穩(wěn)定性。但是光纖通常對(duì)外界環(huán)境(包括溫度的變化、微小的振動(dòng)、氣流或者聲音的變化)的微小變化敏感，即使光纖彎曲這樣的微小變化也能顯著改變信號(hào)相位，嚴(yán)重降低變換的保真度。為使每個(gè)通道具有相同的附加光時(shí)延或附加相移，可采用光纖延時(shí)(相位)補(bǔ)償法進(jìn)行通道間相位的補(bǔ)償。

圖4為一個(gè)8通道的微波光子前端與三維光信息處理驗(yàn)證系統(tǒng)。微波天線(xiàn)陣列接收來(lái)自自由空間的微波信號(hào)，對(duì)微波的信息進(jìn)行離散采樣，通過(guò)光纖拉遠(yuǎn)進(jìn)行遠(yuǎn)距離處理。經(jīng)光學(xué)三維信息單元處理后完成大規(guī)模的空間傅里葉變換，并最終由陣列光電探測(cè)器完成微波波束信號(hào)的接收。經(jīng)PBS反射的光與來(lái)自主激光器的參考光束在線(xiàn)性光電探測(cè)器陣列中進(jìn)行拍頻，產(chǎn)生的拍頻信號(hào)用于跟蹤8條獨(dú)立光纖路徑中的相位漂移。使用現(xiàn)場(chǎng)可編程門(mén)陣列實(shí)時(shí)計(jì)算反饋信號(hào)，并將其傳送到相位控制調(diào)制器陣列，可實(shí)現(xiàn)相位誤差探測(cè)和自適應(yīng)補(bǔ)償。

圖4 微波光子8通道三維光信息處理驗(yàn)證系統(tǒng)示意圖Fig.4 Illustration of a 8-channel microwave photonic 3D optical signal processing system

基于全孔徑光域下變頻技術(shù)和陣列光電探測(cè)器的平方率檢測(cè)特性，經(jīng)由多通道天線(xiàn)系統(tǒng)采樣的微波信號(hào)會(huì)在探測(cè)器光敏面位置實(shí)現(xiàn)相干加強(qiáng)，將微波信號(hào)上攜帶的基帶信息完好地恢復(fù)出來(lái)。初步實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，在輸入射頻信號(hào)功率為-15 dBm時(shí)，1 Mbit/s的QPSK調(diào)制格式信號(hào)經(jīng)過(guò)全孔徑光域下變頻解調(diào)輸出的信號(hào)矢量誤差幅度(EVM)值約為8%，驗(yàn)證了全孔徑多波束微波光域下變頻接收的可行性。

4.3 RF全息空間的快速重構(gòu)算法以及k空間層析

為了實(shí)現(xiàn)RF全息空間電磁信息感知和波矢空間的快速重構(gòu)，需要研究基于微波光子學(xué)的三維信息處理機(jī)制，開(kāi)展微波空間陣列接收和信息處理反演理論研究;重點(diǎn)研究RF全息空間信息線(xiàn)性變換、快速重構(gòu)算法理論模型、算法優(yōu)化和分辨率提升優(yōu)化、反演算法時(shí)效性?xún)?yōu)化、k空間可視化解析等關(guān)鍵技術(shù)。以下將重點(diǎn)介紹最具有代表性的k空間層析技術(shù)。

作為尋?？臻g在傅里葉轉(zhuǎn)換下的對(duì)偶空間，k空間與傅里葉變換有著密切的關(guān)系。其中，為人所熟知的一維傅里葉變換將強(qiáng)度-時(shí)間關(guān)系映射為強(qiáng)度-頻率關(guān)系，從而實(shí)現(xiàn)頻譜分析。而對(duì)于具有矢量性的信號(hào)頻率，如二維空間信號(hào)(x,y)，通過(guò)二維傅里葉變換后形成的二維空間頻率矩陣，即為二維k空間。基于k空間理論，k空間層析利用相關(guān)光學(xué)方法，將RF信號(hào)轉(zhuǎn)換為光信號(hào)，并利用光相位調(diào)制和光纖的色散特性對(duì)入射RF波場(chǎng)的k矢量進(jìn)行編碼，從而確定RF信號(hào)的頻率及入射角。其具體架構(gòu)和編碼過(guò)程如圖5所示。

圖5 k空間層析成像系統(tǒng)模型Fig.5 System model of the k-space tomography

由于二維k空間中的每一點(diǎn)對(duì)應(yīng)一個(gè)具有一定空間頻率的信號(hào)，通過(guò)k矢量(kx，ky)可以分別表示為kx=(2π/Λl)/(u/zl)，ky=(2π/Λl)/(v/zl)。k空間層析成像系統(tǒng)首先通過(guò)覆蓋360°空間探測(cè)區(qū)域的天線(xiàn)陣列接收RF信號(hào)，然后利用電光調(diào)制器對(duì)接收的RF信號(hào)進(jìn)行相位調(diào)制實(shí)現(xiàn)光學(xué)上變頻轉(zhuǎn)換，從而將每個(gè)射頻源的頻率fl轉(zhuǎn)換成光頻率vl，同時(shí)也對(duì)每個(gè)信號(hào)附加相位。調(diào)制后的光信號(hào)通過(guò)多路隨機(jī)長(zhǎng)度的光纖引入不同延遲，并在n個(gè)離散探測(cè)器構(gòu)成的探測(cè)陣列處實(shí)現(xiàn)光電轉(zhuǎn)換。因此，每個(gè)探測(cè)器都會(huì)輸出與所在位置處測(cè)得的場(chǎng)輻照度成正比的電信號(hào)，該過(guò)程可以表示為矩陣形式：

Pn=∑kAnkSk=An·S，

(1)

其中，Pn為第n個(gè)探測(cè)器探測(cè)到的光功率，Sk為天線(xiàn)陣接收到的第k個(gè)平面波的功率，矩陣S表示k空間中射頻信號(hào)的功率分布。An為第n個(gè)探測(cè)器分別對(duì)應(yīng)的權(quán)值矩陣，Ank為第k個(gè)平面波對(duì)第n個(gè)探測(cè)器探測(cè)到的光功率的貢獻(xiàn)。相位調(diào)制和不同長(zhǎng)度光纖引入的色散對(duì)RF信號(hào)編碼的同時(shí)，為系統(tǒng)的設(shè)計(jì)提供了自由度。由于每個(gè)探測(cè)器處的測(cè)量提供了k空間體積的一個(gè)透視圖，組合n個(gè)透視圖生成的斷層掃描圖像，能夠?yàn)镽F場(chǎng)景提供更可靠的估計(jì)。為了進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)RF全息空間的快速重構(gòu)，可以采用壓縮k空間層析、Kalman濾波等方法實(shí)現(xiàn)加速建模。

4.3.1 壓縮k空間層析

相比于傳統(tǒng)的無(wú)線(xiàn)通信系統(tǒng)，全息無(wú)線(xiàn)電的超大帶寬全譜無(wú)線(xiàn)通信特性將帶來(lái)更大的數(shù)據(jù)量。緊耦合連續(xù)孔徑天線(xiàn)陣將使無(wú)線(xiàn)信道數(shù)據(jù)及相應(yīng)的處理數(shù)據(jù)量成百上千倍的增加。利用稀疏采樣和壓縮感知的信號(hào)處理方法能夠提取信號(hào)中固有的稀疏性，以低于奈奎斯特速率的采樣率實(shí)現(xiàn)對(duì)信號(hào)的低損耗高精度采樣重構(gòu)。由于RF信號(hào)的空間與譜分布在電磁環(huán)境中本質(zhì)上是稀疏的，因此，可以利用壓縮感知技術(shù)加速建模。壓縮k空間層析技術(shù)，即將壓縮感知應(yīng)用于k空間層析成像，對(duì)于足夠稀疏的RF場(chǎng)景，可以在不丟失信息的情況下減少處理數(shù)據(jù)和處理時(shí)間。

壓縮感知的測(cè)量過(guò)程用數(shù)學(xué)模型可以表示為y=φx=φWθ，其中x為長(zhǎng)度為N的輸入信號(hào)，y是維數(shù)為M×1的觀測(cè)值結(jié)果，φ是維數(shù)為M×N(M<

對(duì)于k空間層析成像探測(cè)公式的矩陣形式P=AS，P和A分別對(duì)應(yīng)探測(cè)得到的光強(qiáng)度值和已知的探測(cè)器權(quán)值參數(shù)，因此通過(guò)求解線(xiàn)性方程可以計(jì)算RF場(chǎng)景矢量S。傳統(tǒng)情況下，大階數(shù)權(quán)重矩陣A在公式反演時(shí)效率低下。為了解決這一問(wèn)題，可以結(jié)合壓縮感知技術(shù)，利用復(fù)振幅加權(quán)分布的稀疏性質(zhì)來(lái)解決數(shù)據(jù)冗余的問(wèn)題。在P=AS的左右兩側(cè)各乘上一個(gè)M×N的測(cè)量矩陣Φ，則矩陣可表示為：

ΦM×NPN×1=ΦM×NAN×KSK×1。

(2)

簡(jiǎn)化該公式，則M

PCM×1=ACM×KSK×1，

(3)

式中，A和P中的像素矢量長(zhǎng)度按壓縮比M/N成比例地減小，因此能夠?qū)崿F(xiàn)信號(hào)的壓縮測(cè)量。為了滿(mǎn)足壓縮感知技術(shù)的有限等距條件，即Φ同A和P中干涉圖編碼的像素向量不相干，測(cè)量矩陣Φ需要采用偽隨機(jī)矩陣。隨后可以使用Kaczmarz方法求解此壓縮線(xiàn)性矩陣方程，以重建信號(hào)矢量S。

4.3.2 Kalman濾波加速Kaczmarz算法收斂

k空間層析成像系統(tǒng)常采用隨機(jī)長(zhǎng)度的光纖對(duì)信號(hào)進(jìn)行隨機(jī)時(shí)延，并通過(guò)多個(gè)離散探測(cè)器構(gòu)成的分布孔徑相控陣進(jìn)行空間相干變換，以便同時(shí)檢測(cè)信號(hào)的到達(dá)角和頻率。然而，隨機(jī)的光纖長(zhǎng)度會(huì)導(dǎo)致信號(hào)的空間相關(guān)性紊亂，產(chǎn)生混亂的干涉圖像，因此，如何從亂序的干涉圖像中恢復(fù)RF信號(hào)是k空間層析成像需要解決的關(guān)鍵難題。Kaczmarz方法是一種可適用于k空間層析系統(tǒng)的優(yōu)化算法，通過(guò)算法的層層迭代，能夠從干涉圖中恢復(fù)RF場(chǎng)景的空間譜。為了加速Kaczmarz方法的收斂，需要正確選擇初始的輸入信號(hào)，因此需要對(duì)k空間中RF源進(jìn)行動(dòng)態(tài)精確建模。

首先，在笛卡爾2D坐標(biāo)系中將RF源建模為：

(4)

y(t)=y0。

(5)

式(4)～式(5)假設(shè)RF源在x方向上具有恒定的加速度，即與孔徑平面相切，并在y方向上保持恒定的位置，即垂直于孔徑平面。由于k空間成像關(guān)注信號(hào)的到達(dá)角與頻率，可將上述公式轉(zhuǎn)化為極坐標(biāo)形式。同時(shí)假定源在遠(yuǎn)場(chǎng)處，忽略徑向分量的變化，且角度的變化與x分量中的速度和加速度成比例，即

vφ≈(v+at)cosφ，

(6)

aφ≈-asinφ，

(7)

式中，vφ和aφ分別為方位向角速度和加速度。由于源可任意改變發(fā)射頻率，因此在建立動(dòng)態(tài)模型中可僅預(yù)測(cè)空間坐標(biāo)下的到達(dá)角。在Kaczmarz算法收斂中引入初始輸入的影響時(shí)發(fā)現(xiàn)，在使用k空間中的單個(gè)靜態(tài)源進(jìn)行模擬時(shí)，正確的源位置作為初始輸入會(huì)導(dǎo)致Kaczmarz算法瞬時(shí)收斂，收斂時(shí)間會(huì)降低到單個(gè)源場(chǎng)景標(biāo)準(zhǔn)處理時(shí)間的3%左右，并從30次迭代次數(shù)減少到單次迭代。因此，初始輸入能夠一定程度上改進(jìn)收斂速率，但是多種因素會(huì)對(duì)這種方法的有效性產(chǎn)生影響。首先是初始輸入中RF源的空間和頻譜精度，初始輸入需要包含重建源的精確位置、角度和頻率分辨率。如果初始輸入源的位置不在此分辨率范圍內(nèi)，則算法的收斂速度將受到限制。其次是RF場(chǎng)景的復(fù)雜性，與單個(gè)固定源相比，復(fù)雜的場(chǎng)景需要更多的迭代才能收斂。據(jù)觀察，加速重建對(duì)初始輸入的最低要求是正確預(yù)測(cè)場(chǎng)景中至少40%的源。為了改進(jìn)算法的收斂性，可以將Kalman濾波器與Kaczmarz算法結(jié)合，預(yù)測(cè)靜態(tài)和動(dòng)態(tài)空間環(huán)境的狀態(tài)空間。

Kalman濾波器能夠通過(guò)精確的動(dòng)態(tài)系統(tǒng)和噪聲模型估計(jì)移動(dòng)系統(tǒng)的未來(lái)位置，并且找到Kaczmarz方法的最佳初始輸入，常用于雷達(dá)目標(biāo)追蹤、動(dòng)態(tài)定位、導(dǎo)航系統(tǒng)等。其數(shù)學(xué)基礎(chǔ)概述為：

XK+1=ΦXK+WK，

(8)

式中，XK+1為狀態(tài)向量，包括源的位置、速度等有關(guān)源的動(dòng)態(tài)信息，Φ為狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣，在時(shí)間為K+1時(shí)能夠?qū)⑿盘?hào)的方位向加速度與角速度等狀態(tài)參數(shù)結(jié)果應(yīng)用于系統(tǒng)狀態(tài)。WK為過(guò)程噪聲矢量，假定其具有協(xié)方差為Q的零均值正態(tài)分布。對(duì)狀態(tài)向量XK的測(cè)量過(guò)程可以表示為：

ZK=HXK+VK，

(9)

式中，H為觀測(cè)矩陣，VK為包含測(cè)量噪聲的矢量。假設(shè)VK為協(xié)方差為R的零均值高斯白噪聲。利用上述方程可以得到Kalman濾波器的預(yù)測(cè)階段：

(10)

(11)

式(10)為先驗(yàn)狀態(tài)估計(jì)，是時(shí)間K+1之前狀態(tài)的最佳估計(jì)，用于制定系統(tǒng)的初始輸入。式(11)中的P為相關(guān)誤差協(xié)方差矩陣。這些關(guān)系為重建過(guò)程中的初始輸入奠定了基礎(chǔ)。Kalman濾波器的測(cè)量更新階段定義如下：

(12)

(13)

(14)

從上述表達(dá)式可以看出，通過(guò)精確的RF源動(dòng)態(tài)建模，Kalman濾波器能夠預(yù)測(cè)估計(jì)系統(tǒng)的未來(lái)狀態(tài)。將對(duì)RF源運(yùn)動(dòng)的預(yù)測(cè)作為Kaczmarz算法的初始輸入，則能夠加速k空間層析圖像重建的收斂過(guò)程。研究表明，當(dāng)應(yīng)用于有4個(gè)射頻源的場(chǎng)景時(shí)，采用該方法對(duì)k空間層析算法進(jìn)行加速，可以使得重建場(chǎng)景的計(jì)算時(shí)間減少90%。

4.4 面向智能全息無(wú)線(xiàn)電的空間波場(chǎng)合成技術(shù)和算法

空間波場(chǎng)合成，是在根據(jù)空間RF頻譜全息建立的三維射頻全息空間以及空時(shí)預(yù)編碼的基礎(chǔ)上，對(duì)電磁波場(chǎng)在目標(biāo)空間分布的進(jìn)一步精確描述。應(yīng)用Fresnel-Kirchoff積分描述k空間層析成像系統(tǒng)中RF波場(chǎng)的空間相關(guān)傳輸模型。Fresnel-Kirchoff積分定義了入射波U在半徑為R的球面空間P′點(diǎn)的復(fù)標(biāo)量波擾動(dòng)U′，可以表示成：

(15)

式中，Q是參考平面上的任意一點(diǎn)，s是Q到P′的距離，球面上的晶格可以近似用矩形晶格表示。通過(guò)離散化與傅里葉變換處理，可以計(jì)算出擾動(dòng)U′。然而，離散化與晶格近似的過(guò)程中會(huì)引入誤差。采用基于光纖的空間波場(chǎng)合成技術(shù)，假設(shè)探測(cè)目標(biāo)由L個(gè)點(diǎn)源構(gòu)成，在三維空間的坐標(biāo)為(xl,yl,zl)，并且發(fā)射頻率為fl=c/Λl，其中c是光速，Λl為點(diǎn)源的波長(zhǎng)。若點(diǎn)源幅度為Sl，則目標(biāo)可以表示為：

(16)

假設(shè)目標(biāo)的點(diǎn)源分布滿(mǎn)足近軸條件(傍軸光線(xiàn)與光軸之間形成的入射角為θ，θ≈0°，sinθ≈θ，cosθ≈1)，用M個(gè)離散分布的光圈探測(cè)到的(u,v)目標(biāo)可以表示為：

δ(u-um,v-vm)exp(j2πflt)。

(17)

式(17)忽略了路徑損耗，因?yàn)椴挥绊懜鱾€(gè)點(diǎn)源的相對(duì)幅度大小。由RF全息空間重構(gòu)理論可知，任意兩根天線(xiàn)之間進(jìn)行復(fù)相關(guān)得到的可視度函數(shù)與視場(chǎng)的亮溫形成了一對(duì)傅里葉變換。經(jīng)過(guò)上變頻電光調(diào)制后的光信號(hào)沿光纖傳輸引入時(shí)延，傅里葉變換后表示形式如下：

(18)

式中，Δd=dm-d0，其中d0是最短光纖長(zhǎng)度。

當(dāng)采用N個(gè)離散探測(cè)器構(gòu)成的陣列對(duì)波場(chǎng)進(jìn)行采樣時(shí)，每個(gè)探測(cè)器輸出的電信號(hào)與在探測(cè)器所在位置測(cè)量的場(chǎng)輻照度成正比，可以表示為：

(19)

而基于光纖搭建的系統(tǒng)模型中，采用k-sapce層析技術(shù)的角分辨率為：

(20)

式中，λ為波長(zhǎng)，D為數(shù)值孔徑的尺寸。當(dāng)數(shù)值孔徑為60 cm，頻率為26～40 GHz，則角分辨率的程度約為0.71°～1.10°。系統(tǒng)的頻率分辨率與光纖的長(zhǎng)度相關(guān)，可以表示為：

(21)

當(dāng)光纖長(zhǎng)度的最大差值達(dá)到40 cm時(shí)，系統(tǒng)的頻率分辨率能夠達(dá)到500 MHz。

5 結(jié)束語(yǔ)

本文闡述了面向6G的智能全息無(wú)線(xiàn)電技術(shù)，重點(diǎn)介紹了該技術(shù)的基本原理、通信系統(tǒng)架構(gòu)及涉及的關(guān)鍵技術(shù)。智能全息無(wú)線(xiàn)電技術(shù)通過(guò)射頻空間譜全息和全息空間波場(chǎng)合成技術(shù)實(shí)現(xiàn)超高分辨率空間復(fù)用，可滿(mǎn)足超高頻譜效率、超高數(shù)據(jù)密度和超高容量需求。由于智能全息無(wú)線(xiàn)電技術(shù)具有超高分辨率的空間和頻譜復(fù)用能力，其應(yīng)用場(chǎng)景包括超高容量和超低時(shí)延無(wú)線(xiàn)接入、智能工廠環(huán)境下超高流量密度無(wú)線(xiàn)工業(yè)總線(xiàn)、海量物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的高精度定位和精準(zhǔn)無(wú)線(xiàn)供電以及數(shù)據(jù)傳輸?shù)取４送?，通過(guò)成像、感知和無(wú)線(xiàn)通信的融合，全息無(wú)線(xiàn)電技術(shù)可精確感知復(fù)雜電磁環(huán)境，支撐未來(lái)電磁空間的智能化。