SR-TTA：面向抗干扰呼吸感知的空间冗余测试时自适应

arXiv:2610.11755v1 公告类型：新 摘要：未来的 6G 网络旨在通过复用通信基础设施，将感知作为原生服务提供出来。我们研究了在无蜂窝大规模多输入多输出（MIMO）基站上的呼吸感知问题，其中必须将 64 根天线的信道融合为呼吸波形。在良性条件下，当前最先进的手工设计融合方法已接近最优。然而，在强带内运动干扰下，该方法会失效，因为此类干扰的频率落在呼吸频段之内。我们表明，学习得到的复权波束形成器能够通过空间置零恢复呼吸信号；此外，通过无标签测试时自适应，还可以在部署阶段弥合其与逐条记录理想基准之间的剩余差距。关键在于，我们确定了真正有效的无标签信号。基于频率和方差的判据无法区分带内干扰与呼吸。我们提出的空间冗余测试时自适应（SR-TTA）在带外频谱否决约束下，最大化随机天线子集之间的一致性，并在测试中保持了良性条件下的性能。在模拟带内干扰下，呼吸率误差从每分钟 5.8 次呼吸（bpm）降至 0.8 次呼吸；同时，该流程可映射到 Open Radio Access Network（O-RAN）架构，具体包括 O-RAN 分布式单元（O-DU）距离门控、一个自适应 xApp 和一个校准 rApp。在真实测试床录制数据上，一次性的跨受试者校准结合 SR-TTA 将失败率从 47% 降至 7%，达到采用无标签测试时自适应的手工设计合并器的水平。