我院智能通信与物联网课题组近期分别在无人机、流态天线、近场通信、智能超表面、电磁涡旋通信等领域取得重要研究进展。

在无人机通信方面，研究成果“Energy Efficiency Optimization of RIS-Assisted UAV Search-Based Cognitive Communication in Complex Obstacle Avoidance Environments”在IEEE Transactions on Cognitive Communications and Networking 期刊发表。该期刊是由电气和电子工程师协会（IEEE）主办的认知通信网络领域权威期刊，为JCR一区Top，影响因子为7.0。提出了融合蚁群算法（ACO）与智能超表面（RIS）的联合优化框架，显著提升认知无人机网络系统通信质量和整体能效。课题组王振老师为第一作者，余礼苏老师为通讯作者，黎子鹏老师为共同作者。南昌大学信息工程学院为论文第一完成单位。原文链接：https://ieeexplore.ieee.org/document/10897820/

在流态天线系统研究方面，传统的电磁涡旋通信在深衰落信道下常出现通信性能急剧恶化。为此，团队利用流态天线的空间分集能力，建立了一种流态天线系统辅助的电磁涡旋通信系统模型，在接收端，天线设计为一种新型均匀圆形阵列的流态天线系统，利用接收天线区域中的空间分集增益，提升电磁涡旋通信系统在衰落信道下的传输性能。该研究解决了电磁涡旋通信在深衰落信道下性能急剧恶化以及用户设备的空间自由度无法得到有效利用的瓶颈问题。此项研究为提高涡旋信号在抗干扰能力提供了新的思路。该研究以学术论文形式在国际通信领域顶级期刊IEEE Transactions on Communications（JCR1区TOP期刊，期刊影响因子8.3）上发表。南昌大学信息工程学院为论文第一完成单位。

课题组朱启标老师与武汉理工大学、东南大学、英国University College London (UCL)和韩国延世大学研究人员共同完成了此项研究。该研究工作得到国家自然科学基金、江西省自然科学基金等项目的资助与支持。（文章链接：https://ieeexplore.ieee.org/document/11367046）

在近场通信研究方面，传统的基于自由空间和拉盖尔-高斯的信道建模方法不能准确描述近场传输场景下涡旋信号的传播特性。团队从电磁信息论出发，在基于并矢格林函数的近场信道建模中引入波数域信号处理思想，创新性地建立了三极化近场视距电磁涡旋信道模型，弥补了传统电磁涡旋球面波信道模型依赖于阵列结构或传播距离以及无法表征任意极化波形的缺陷。这种基于电磁信息论的信道建模方法为近场电磁涡旋通信系统的研究提供了新的视角，有望应用于大容量传输、保密通信和雷达探测等多个领域。该研究以学术论文形式在国际通信领域顶级期刊IEEE Transactions on Wireless Communications（JCR1区TOP期刊，期刊影响因子10.7）上发表。南昌大学信息工程学院为论文第一完成单位。

课题组朱启标老师与东南大学研究人员共同完成了此项研究。该研究工作得到国家自然科学基金、国家重点研发计划、江西省自然科学基金等基金项目的资助与支持。（论文链接：https://ieeexplore.ieee.org/document/11342428）

在智能超表面通信研究方面，收发失对准条件下电磁涡旋通信系统的信道准确获取与稳定传输，一直是该领域研究中的亟待解决问题。针对该问题，团队提出了一种新型的独立信道估计方案。该研究以学术论文形式在国际通信著名期刊IEEE Transactions on Green Communications and Networking（JCR1区，期刊影响因子6.7）上发表。南昌大学信息工程学院为论文第一完成单位。

由于电磁涡旋通信高度依赖空间几何结构，收发端与智能超表面之间一旦发生偏移或旋转，系统传输性能很容易明显下降；同时，智能超表面缺乏主动信号处理能力，难以对发射端至智能超表面链路和智能超表面至接收端链路的信道参数进行独立感知与精确估计。该研究创新提出了一种面向失准场景的智能超表面辅助电磁涡旋通信独立信道估计与协同优化方法。通过分阶段参数解耦估计、预接收失准补偿以及RIS相移和模态功率联合优化，所提方法能够较准确地估计信道参数并有效提升系统在非理想对准条件下的传输性能。

课题组朱启标老师与武汉理工大学、武汉纺织大学和中兴通讯的研究人员共同完成了此项研究。该研究工作得到国家自然科学基金、江西省自然科学基金以及江西省研究生创新专项资金等项目的资助与支持。(论文链接：https://ieeexplore.ieee.org/document/11358971)。