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导师工作

Zhiguo Ding 教授:从环境物联网到无线供能边缘计算的能量账本

七项工作通过联合资源核算,把 NOMA、环境反向散射、连续孔径、无线供能、可重构智能表面、边缘计算和联邦学习连接起来。

接入决策也决定终端有没有能量发射

Zhiguo Ding 教授近期的这些工作,把多址接入与能量流动放在同一个系统里考虑。传统上行链路通常默认终端已经拥有可调节的发射功率;环境物联网设备可能只能反射周围已有载波,无线供能终端需要先采能再传输,就连名义上的无源表面也要消耗控制能量。在这样的系统里,谁在什么资源上传输、采用怎样的干扰结构,不只影响速率,还直接决定通信能否长期维持。

BackCom Assisted Hybrid NOMA Uplink Transmission for Ambient IoT 把反向散射通信与主动上行放进同一种混合 NOMA 设计。优化目标是降低主动终端的总上行功率,同时考虑低功耗环境设备如何调制并反射周围信号。论文先分析双用户情形,再分别用全局方法和逐次凸近似处理多用户问题。这个建模方式的重要之处在于,反向散射并非一条与主系统互不相关的旁路,它会实实在在改变共享上行中的干扰和功率分配。

可靠性与保密性面对的是同一组干扰

重复利用环境能量,并不会自动得到可靠链路。On the Reliability and Security of Ambient Backscatter Uplink NOMA Networks 在反向散射设备与主动 NOMA 上行共存的条件下,分析中断概率和截获概率,并同时考虑理想与非理想串行干扰消除以及人工噪声。高信噪比分析显示,残余干扰在部分条件下会带来性能平台或非零极限;一味增加发射功率,无法消除所有错误和泄露风险。

这一点对环境通信尤其关键。允许频谱与能量复用的信号叠加,既可能帮助合法接收机区分用户,也可能在消除不彻底时成为障碍,还可能经过设计后削弱窃听者。论文的结论建立在明确的信道与攻击者模型上,并由分析和仿真支撑;它带来的普遍启发是,干扰既不是纯粹的坏事,也不会天然带来收益,关键在于不同节点能否观测、消除或采集它。

可重构结构让空间本身参与能量分配

三项研究进一步把物理孔径或传播环境写进资源分配。CAPA: Continuous-Aperture Arrays for Revolutionizing 6G Wireless Communications 不再把天线表示为离散阵元,而是考虑在电大尺寸孔径上连续分布电流。文章回顾已有原型,介绍电子、光学与声学三类实现路径,给出连续电流波束成形方法,并通过数值实验比较容量及分集—复用特性。它兼具教程、架构设计和早期数值验证,并未证明连续孔径已经能直接替代成熟阵列;真正值得注意的是,孔径如何表示也会改变空间资源的分配方式。

Pinching-Antenna Assisted Simultaneous Wireless Information and Power Transfer 研究沿波导布置可移动辐射点的夹持天线,并通过优化这些辐射点的位置,同时服务信息传输与无线供能。这样一来,能量和有效信号落在何处,也成为可控制的空间变量。数值结果展示了这种新自由度的潜力,但实际波导损耗、移动机构、信道获取和控制开销仍需硬件实验回答。

Zero-Energy RIS-Assisted Communications With Noise Modulation and Interference-Based Energy Harvesting 则尝试让可重构智能表面从入射干扰中获取自身运行所需的能量,并在通信方案中引入噪声调制。通常需要抑制的干扰,在这里既可能成为能源,也可能成为可利用的信号组成。论文在解析模型中讨论了实现能量平衡的条件;“零能耗”指的是所设定采能与消耗模型下的能量中性,而不是硬件在任何环境中都完全不耗电。

更完整的边缘计算闭环出现在 RIS-Assisted Wireless Powered MEC: Multiple Access Design and Resource Allocation 中。接入点先为终端供能,终端随后把任务卸载到边缘,可重构智能表面则调整传播环境。论文比较 NOMA、OMA 和混合接入方式,并联合优化时隙、功率、相位以及能量回收机会,以降低接入点能耗。它最有价值的地方是把账算全:下行充电、上行卸载、干扰与边缘任务无法各自独立优化。

学习任务同样要服从无线资源约束

Rethinking Clustered Federated Learning in NOMA Enhanced Wireless Networks 把这种资源约束带入分布式学习。本地数据非独立同分布时,单一全局模型可能难以泛化,因此论文先利用带有 Dirichlet 表示的谱聚类对客户端分组,再为不同组匹配子信道,并通过优化得到功率分配。仿真同时观察学习准确率、收敛过程和通信资源,说明“更快完成聚合”与“得到更好的模型”不能被当成同一件事。

把七项工作串起来,可以看到一条清楚的演进路径。环境反向散射复用既有电波,安全分析追问还有谁能从中获益,连续孔径、可移动辐射点和可重构表面重新组织空间资源,无线供能边缘计算闭合“充电—卸载”循环,联邦学习则把无线调度与数据异质性联系起来。NOMA 或可重构技术在这里都是手段;真正的目标,是让有限的孔径、能量、频谱、计算和信息在同一个系统中合理流动。

研究札记

Rethinking Clustered Federated Learning in NOMA Enhanced Wireless Networks

  • 作者: Yushen Lin、Kaidi Wang、Zhiguo Ding
  • 公开记录: IEEE Transactions on Wireless Communications
  • 主要贡献: 将面向数据分布的客户端聚类,与 NOMA 子信道匹配和功率优化结合用于联邦学习。
  • 阅读提示: 准确率和收敛收益依赖所选数据划分、聚类表示、信道模型及对比方法。

  • 作者: Zhiguo Ding
  • 公开记录: IEEE Transactions on Wireless Communications
  • 主要贡献: 针对环境设备通过反向散射通信的混合上行,建立主动终端总发射功率最小化问题。
  • 阅读提示: 全局与近似求解都建立在论文采用的信道知识、解码顺序和反向散射模型上。

  • 作者: Athanasios P. Chrysologou、Nestor D. Chatzidiamantis、Alexandros-Apostolos A. Boulogeorgos、Zhiguo Ding
  • 公开记录: IEEE Transactions on Vehicular Technology
  • 主要贡献: 在理想和非理想干扰消除下分析中断与截获概率,并研究人工噪声设计。
  • 阅读提示: 安全结论依赖论文的信道状态、窃听者和人工噪声假设,验证方式为理论分析与仿真。

Pinching-Antenna Assisted Simultaneous Wireless Information and Power Transfer

  • 作者: Yixuan Li、Ji Wang、Yuanwei Liu、Zhiguo Ding
  • 公开记录: IEEE Communications Letters
  • 主要贡献: 优化波导上可移动辐射点的位置,用于同时无线信息与能量传输。
  • 阅读提示: 结果来自解析夹持天线信道下的数值研究,定位、损耗与控制开销仍需要硬件验证。

Zero-Energy RIS-Assisted Communications With Noise Modulation and Interference-Based Energy Harvesting

  • 作者: Ahmad Massud Tota Khel、Aissa Ikhlef、Zhiguo Ding、Hongjian Sun
  • 公开记录: IEEE Transactions on Green Communications and Networking
  • 主要贡献: 把可重构智能表面的干扰采能与噪声调制结合,并分析能量中性通信条件。
  • 阅读提示: “零能耗”表示给定模型内的能量平衡,不等于表面在任何环境中都没有物理功耗。

RIS-Assisted Wireless Powered MEC: Multiple Access Design and Resource Allocation

  • 作者: Lu Lv、Hao Luo、Long Yang、Zhiguo Ding、Arumugam Nallanathan、Naofal Al-Dhahir、Jian Chen
  • 公开记录: IEEE Transactions on Wireless Communications
  • 主要贡献: 比较 NOMA、OMA 与混合方案,并联合优化充电、卸载、时间、功率和表面资源。
  • 阅读提示: 能耗降低是在特定计算、能量回收和可重构表面模型下得到的优化与仿真结果。

CAPA: Continuous-Aperture Arrays for Revolutionizing 6G Wireless Communications

  • 作者: Yuanwei Liu、Chongjun Ouyang、Zhaolin Wang、Jiaqi Xu、Xidong Mu、Zhiguo Ding
  • 公开记录: IEEE Wireless Communications
  • 可确认内容: 回顾 CAPA 原型,介绍三类硬件实现路线,构造连续电流波束成形方法,并同离散阵列进行数值比较。
  • 阅读提示: 文章结合教程、架构与数值证据,部署成本、校准、损耗和大规模硬件控制仍待解决。