近日，中国科学院上海高等研究院（以下简称“上海高研院”）智能信息中心胡宏林/徐天衡研究员团队在新一代智慧物联感知技术领域取得重要进展。该研究面向6G物联网演进中海量终端泛在互联的应用需求，聚焦跨系统多用户正交/非正交混叠共存场景，针对性提出了混叠物联弹性频谱感知技术。研究工作从信息论的角度出发，基于严格推导揭示了物联上行系统中多类典型混叠场景下的虚警概率-阈值闭式解，通过数学手段刻画出多元化场景下混叠用户特征识别的内在原理和外部联系；其后，研究团队考虑实际应用的复杂性，创新性引入多模态用户传输意愿指标，进一步推导了随机用户请求条件下以用户意愿为导向的混叠信号感知与识别上限，并定制设计了检测概率优化算法。对比现行主流的物联感知技术，所提技术最高可提升38.2%的混叠传输系统吞吐量，具备较高的实用价值。相关成果以“Adaptive NOMA-based Spectrum Sensing for Uplink IoT Networks”为标题，发表于电信学领域期刊IEEE Transactions on Cognitive Communications and Networking上。 

下一代信息系统（6G）是未来十年全球最重要的综合性数字信息基础设施之一，将突破传统移动通信范畴，实现通信、感知、计算、智能等多技术集成创新，呈现跨学科、跨行业、跨领域融合发展趋势，全面引领驱动经济社会数字化转型。随着下一代无线通信研究的深入，海量终端泛在互联的频谱需求呈爆炸式增长、正交/非正交混叠现象的普遍出现，都将为下一代智慧物联系统带来了极大的压力，如何保障大规模物联场景下频谱利用率和系统吞吐量，成为一个长期的挑战。 

动态频谱利用可有效提升通信系统的无线资源承载能力，其相关理论的发展是推动通信系统进步的重要途径之一，是世界各国围绕6G通信系统研发的热点，也是我国IMT-2030（6G）推进组在《6G总体愿景与潜在关键技术白皮书》中明确指明的重要发展方向。本研究面向新一代智慧物联感知应用，提出混叠物联弹性频谱感知技术，可为大规模共存混叠用户间弹性感知与智能识别提供底层技术支撑，有效解决下一代无线通信后续演进中涉及大规模物联网场景的应用需求，提高通信系统整体频谱利用率，优化通信设备能耗开销。相关研究有效匹配我院“十四五”规划中“智慧低碳能源关键技术”的主攻方向，可为国民社会经济向着智慧低碳能源的方向发展提供信息技术侧的解决方案；与此同时，本研究中涉及的混叠物联感知的研究工作，可服务于多维异构信息基础设施资源的灵活寻址与调度，契合我院“十四五”规划中“高通量低时延下一代网络通信”的新兴前沿发展方向，实现典型的“数据+通信+AI”新时代信息技术发展范式。 

本研究由上海高研院团队牵头，联合芬兰国家技术研究中心团队、日本电气通信大学团队、上海大学团队等共同合作完成。其中，智能信息中心研究生吴静怡为论文第一作者、徐天衡研究员为通讯作者。本研究工作获得了国家青年人才托举计划、国家自然基金、上海市6G重大项目、以及日本国自然科学基金的资助支持。 

原文链接：https://ieeexplore.ieee.org/document/10251413 

图1 非正交混叠物联感知场景示意图 

图 2 上行混叠物联感知场景与频段占用状态示意图 

图3上行混叠物联系统中传输意愿指标0.7条件下 

不同技术的吞吐量Vs信噪比性能走势对比（所提技术为橙色实线） 

图4上行混叠物联系统中信噪比指标0dB条件下 

不同技术的吞吐量Vs传输意愿走势对比（所提技术为橙色实线）