很感谢协会邀请，刚才老师的报告比较深入、比较战略，我报告介于他们之间，我开始的时候我跟沈院长汇报我的题目是天地一体，后面加上空天地海，我后面汇报为什么把海要加上去。

我们的方向我一直沿着频谱认知的方向深究，我们是物联网产业生态体系发展论坛，我的理解我们设备的联网，包括手机还有到南京航空航天大学雷达也是用频设备，这个概念还是比较宽泛，这个联网也是一个物联网，我们以前提出一个屏联网，那么以前我研究频谱数据。

那么频谱设备在联网过程中需要和人工智能的交叉融合，刚才李老师也说，人工智能肯定是我们未来5G、6G需要研究的一个重点内容之一，我汇报主要是汇报两个方面，因为我看时间比较短，所以说我一个就是天空，空天地海频谱认知的背景，第二个科学问题和技术挑战。

我们看第一个，6G已经开始研究了，不是说还没有，已经开始，我们南航工信部说了，中国已经着手研究6G了，而且他的预计是2020年开始研发，2026年正式投入用，他的预计我们比10年一代速度还快一些。

太赫兹的开放我们投票一致通过，在太赫兹研究方面我们团队非常强，他们希望有一个为6G服务，特朗普确立美国在5G、6G的优势地位，在这样一个太赫兹频谱开放了以后，我们频谱认知的时代又要扩展。

我们说第一个是频谱资源的宽待化，6G让我频谱认知的宽待化，FCC认为6G的关键技术第一个进入太赫兹，还有波速和密集基站，我们这个也给我们带来很多难题，还有智能频谱的共享，智能对立就是安全，还有一个研究利用区块链技术加强安全性。

6G未来向（英文）扩展，最核心扩展到全球乃至全中间，我们发布了6个6G项目，其中有巨链接、大流量、低时延等等，我们也参与了大维智能共生的申报，其中有一个课题是整个资源的优化配置，那么刚才张老师也给了一个图，我对这个图的理解速度是频谱宽带化，广度立体化，制度智能化。

还有频谱带来的应用，还有无线电管理智能化的需求，也就是频谱安全，频谱安全也是非常重要的安全，国家无线电管理规划就明确指出，频谱要安全的使用，那么美军也宣称研发了北斗干扰机，大家都知道我们北斗在向全世界提供服务，但是干扰会影响北斗的使用。

我们右面图可以看到干扰卫星波速朝着天空，地面不一定能探测到，所以我们需要卫星、无人机一体化去进行频谱认知。这个频谱安全除了干扰里面还有银行，银行被黑广播干扰次数越来越多了，还有无人机的黑飞，还有铁路用品安全，我们现在基站有一些频段和铁路的控制信号可能比较相近，都会造成干扰。

一旦出现干扰我们希望很快的找到干扰源的位置，我们再说有边缘的用频安全，还有设备用频安全，比如我们在卫星上有的设备损坏了，你怎么知道坏到哪里，这也是北斗研发系统给我们提出了一个命题，就是说你能不能透过频谱知道我们整个卫星正常的运行状态，还有室外用品的巡检，室外天线。

我们知道大家平时接触，短波天线比较少，这个对通信还是比较重要的，但是短波通信天线的方向图可能现在也没法测出来，现在就是室外的基站方向图也没办法测出来，这里面也需要频率的认知，还有电磁频谱兼容等等。

还有频谱电战，这是我们归第六类的作战，这个跟以前的作战有什么区别？主要是两个作战，一个是电子战，还有一个频谱管理，频谱管理是对自身的优化，电子战主要对敌方的进攻，电子频谱站把两个结合起来，我们同时考虑杀敌一千自损八百两个都要考虑，电子战2017年美军空军建立这样一个项目进行研究。

还有DAPPA频谱共享挑战赛，他们构建了罗马竞技场，进行了第二轮赛得分最高的6支拿走了75万美元，同时今年进行第三次的决赛，第一名奖励500万美元，核心运用人工智能，对频谱管理的应用和管理进行一种创新，还有设备机器学习系统等等。

我们再看看美国他们最新做的东西，非常有意思的东西，他是鹰眼的360，天地检测系统，应验这个系统真的为卫星频谱检测，卫星纯粹做频谱检测，他没有其他的任务，他这是什么呢？他是说2018年12月份发射三颗卫星，为什么三颗卫星同时发射，这跟干扰源定位机理有关，2019年再次发射三颗卫星，看这个图，卫星的组网，我们传统的通信组网不一样，这个组网发现地面的目标。

那么他可以实现什么呢？可以实现对海事船只的监控，我们有信号，发送这个信号就可以给你进行监控，支持合法的渔船，合法的船只，但是非法船只可以关掉这些信号，关掉信号很难判例，对合法的进行一些支撑。

那么这个干扰信号的定位，他这里面是整个干扰船只，定位船只的情况，这是一个实时测出来的，那么他测的过程中可以TDOA、FDOA，这是卫星上是主要的方法，卫星一秒钟在地面行走距离相当于几公里。

还有频谱测绘，他就是说，这个鹰眼系统还要搜集地面的频谱形成一个频谱图，那我们看看我们研究面对的科学问题和技术挑战，第一个我们就说我们对于频谱感知，当然先是表征感知，我们希望是什么？我们现在希望既然我是天地一体了，希望是广域的，还希望是快速的，我们黑广播快速找到，还有高铁的干扰，高铁如果受到干扰马上全线停，怕生命安全，希望快速找到。

还有要精准，所以广域、快速精准就是一个矛盾，这里面还有很多机理研究，我们看看华为手机他的方法，我们说P30pro是四个摄像头，一个超感官、还有超广角，还有一个长焦、变焦，还有一个3D功能，一个照片同时四个加在后面，我们后面的频谱感知可能也是不同频段的、不同功能的传感器进行输出，这个数据融合过程中就沉积人工智能，你怎么优化是最好的。

那么解决科学面临的挑战，一个我们广域而且是高维，为什么是高维，我们空间有陆海空天，还有波速、地理环境，他整个空间是一个超维空间，还有频谱有带宽，还有频谱的质量，时间有规则、随机、突发的，我们还有一个研究设频的基因，还有调试、行为等等，这个感知是非常丰富的。

那么这里面我们需要突破一些大规模频谱感知的网络优化，在这样一个网络空间，你感知网络怎么部署，怎么实现一个高精准的、低成本这样的优化，这个网络部署，还有一个我们现在压缩感知也有很多，主要是在时域，还有注意力感知等等，因为你内容太丰富了，最后感知我关心的东西，还有数据补全等等。

现在我们也知道，现在我们说了很多，但是电子频谱空间还有没有一个实实在在的呈现出，我们尽管做了很多这方面的研究。这个方面我们原来初步做了一个地面的，主要是从用户还有多个手机一起进行感知，这个感知包括数据补全、预测等等。

现在我们刚拓展到把无人机引进来，我们得到了立体感知的结果，我们做了一个项目参与北斗测试的生成软件，我们现在北斗最近又发了一颗是45颗，北斗二代星基本发完了，后面是三代，后面那个图是有一点频谱图的味道，那么他这个图也是在利用一颗卫星得到的图。

现在一代二代加起来总共有九颗卫星有频谱感知设备，下面会提供九颗卫星的数据提供工作，最主要要完成三个方面的工作，一个是地面干扰源的查找，干扰我们卫星在什么地方，这里面是数据驱动，我们现在的定位方法和传统方法不一样，传统主要是三点定位等等，我们现在基于数据驱动的定位，大家知道数据驱动定位确实方法要引进，我们在仿真中确实得到了更好的性能，同时除了数据定位以外，还有引入就是移动性。

现在卫星这里移动性其实给我们增加了丰富的内容，还有一个就是频谱预测和预警，我们北斗卫星运行过程中进行一些预警，还有健康巡检，前几天我在卫星上看到，随着5G、6G的发展，频谱向太赫兹并拢，这里面也会产生一些问题。

科学问题二就是频谱大数据的价值挖掘，我们说大数据和价值不是矛盾，但是价值的冗余和价值是一对矛盾，马云说未来不是IT时代，而是DT时代，大数据特征在于时间、空间、频率、功率、辐射源行为，数据越大越有价值，价值密度越稀疏，人工智能可以解决这个问题。

我们看看面临的技术挑战，第一个是频谱资源的质量，以前我们研究中心链关心频谱的空和闲，空和闲还是非常简单的问题，但是质量怎么样。这里面还是有很多需要研究的，还有辐射源的定向、定位和跟踪，现实生活中包括黑广播、干扰源等等，还有辐射源身份的识别，其实未来我们要进行电子频谱空间也有查，查哪个是非法的，知道必须要改，他要把这个设备识别出来，还有辐射源信号的分析，多目标多信号的分析等等。

我们团队也在这个过程中认知学习，东南大学教授他认为机器学习成功有三个，有效的深度模型，第二存在强监督的信息，第三个任务环境比较稳定，我们主要考虑任务环境不稳定怎么办，我们现实生活中很多地方都是不稳定，我们会把认知和深度学习、迁移学习、网络相结合展开研究。

这个方面我们前期研究基于这个定位，确实我们最近用到企业公司设备里面去，我们也很开心，也觉得很有意义，就是很少可以查到目标。我们还有把这个无人机放在基站在空间进行检测。我们也重大的仪器项目，我们希望形成国际上第一架频谱无人机。

科学问题三就是复杂频谱决策的优化，复杂和优化是一个矛盾，我们看决策优化里面是大规模的决策优化，还有异构的，还有分层的，还有是对抗的，还有活跃学习、分布式的学习，协同强化等等，我们看我们把频谱形成频谱图，再来用深度学习会发现Q学习表太大，所以我们必须用深度强化学习。

同时我们在研究中发现就是单个体的强化学习注重协同的强化学习，前面蓝颜色是单个体的强化学习，红颜色是协同的强化学习，协同的强化学习比单个强化学习要好的多。

这个总结一下我们现在的研究从6G发展对频谱的要求，还有对频谱安全的研究，还有对战研究，展开空天地海的安全，还有一个广域的频谱测绘，还有是分析有复杂优化，我希望在国际上展开协同的决策。

我的汇报就到这，谢谢大家。