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1.深圳市潤迅電話商務有限公司杭州分公司,，浙江 杭州 311200,；2.杭州友聲科技股份有限公司，浙江 杭州 310000,。6G及未來的通信系統(tǒng)網(wǎng)絡將滿足一個世界性完全連接的要求,，革命性的技術(shù)方案預計將推動快速增長的智能設備和服務應用。針對實現(xiàn)6G互聯(lián)互通目標的重大技術(shù)應用進行深入的相關(guān)主題研究,，包括在太赫茲波段與更廣泛的網(wǎng)絡操作實現(xiàn)通信,、智能通信環(huán)境、人工智能,、網(wǎng)絡自動化,、環(huán)境反向散射通信、用立方體衛(wèi)星和無人機實現(xiàn)的衛(wèi)星物聯(lián)網(wǎng),、無蜂窩大規(guī)模MIMO通信等,，并討論技術(shù)應用可能面臨的問題挑戰(zhàn)。隨著社會需求的新興應用增多,，5G或許無法再滿足新型服務需求,，例如下一代全息隱形傳輸需要太比特（Tb/s）級的數(shù)據(jù)速率和微秒級的延遲，即使是5G毫米波頻段（mmW）也無法實現(xiàn),。此外,，從工業(yè)4.0向工業(yè)X.0模式的轉(zhuǎn)變，將推動連接密度遠遠超過5G設計的106平方公里,，且需要對現(xiàn)網(wǎng)進行徹底改造,。而解決問題的關(guān)鍵在于6G或未來超越6G的通信系統(tǒng)的研究應用。ITU-T公布的官方建議6G關(guān)鍵性能指標（KPI）如表1所示,。6G的KPI主要包含處理與系統(tǒng)吞吐量等系統(tǒng)能力類指標,、端到端延遲測量及抖動等系統(tǒng)延遲類指標、處理與網(wǎng)絡管理和編排相關(guān)的系統(tǒng)管理類指標[1],。要達到表中的KPI,，需要在6G及未來無線通信的所有領域?qū)崿F(xiàn)突破，使用新的頻譜,、增加智能和自動化技術(shù),、拓展衛(wèi)星物聯(lián)網(wǎng)通信等應用，如圖1所示,。 
5G網(wǎng)絡引入了增強型移動寬帶,、低時延高可靠通信和大規(guī)模機器通信等技術(shù)旨在服務于各種應用,，在6G中與網(wǎng)絡系統(tǒng)的覆蓋、吞吐量,、延遲等性能相關(guān)應用會更加延伸,，如圖2所示。太赫茲（Terahertz）頻段（0.1 THz~10 THz）位于mmW光譜和紅光光譜之間,，由于超寬頻譜資源的可用性,，為大量應用提供Tb/s的無線鏈路,，如圖3所示[2],。與低頻無線網(wǎng)絡不同，太赫茲波段通信由于其頻段極高具有獨特的電磁和光子學特性,，除了用于蜂窩系統(tǒng)的Tb/s級鏈路外,，太赫茲頻段還可用于局域網(wǎng)、個域網(wǎng),、無線片上網(wǎng)絡,、衛(wèi)星通信等各種應用場景，如局域網(wǎng)中形成光纖和太赫茲-光學鏈路之間的無縫過渡實現(xiàn)零延遲,；數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡中替代傳統(tǒng)光電纜有線網(wǎng)絡連接,，降低安裝和重新配置方面的高成本；在衛(wèi)星通信中,，利用太赫茲波段更寬的帶寬,，容納更多的衛(wèi)星并實現(xiàn)更高的鏈路性能等。
目前,，一些基于電子束光刻等技術(shù)能夠制造出帶有數(shù)百個等離子體天線元件的前端,，利用大型天線陣列可以形成主瓣高指向性的陣列輻射方向，將能量集中到所需的方向,，擴大信號的覆蓋范圍,。然而，這種高度定向的波束限制了在角域的覆蓋范圍,，導致發(fā)射機為每個用戶服務的能量效率較低,，仍存在傳輸距離限制問題[3]。在天線設計中尋求更新的解決方案的同時,，其他的挑戰(zhàn)包括與太赫茲波段收發(fā)器設計相關(guān)的控制和信號處理方案,。一方面，需要實時控制算法,，另一方面,，需要通信協(xié)議來協(xié)調(diào)發(fā)射器、接收器和反射射線之間的關(guān)系,。當在移動收發(fā)器上使用高度定向波束時,，每個收發(fā)器的天線陣列的視野有限,，無法定位轉(zhuǎn)發(fā)其數(shù)據(jù)的下一跳，就產(chǎn)生了其他相關(guān)問題,。因此,，太赫茲波段通信需要更新的路由解決方案來有效地發(fā)現(xiàn)和建立鏈路。mmW和太赫茲頻段的癥結(jié)是有限的通信距離,，因為小波長固有的高路徑損耗以及收發(fā)器的發(fā)射功率有限,。除了要關(guān)注無線硬件的進步以及網(wǎng)絡優(yōu)化策略，也要利用室內(nèi)外的無線通信環(huán)境,，使信號傳播變得可控,。控制信號在環(huán)境中的傳播本質(zhì)上是控制電磁波與反射物體的相互作用,，包括室內(nèi)室外建筑和其他基礎設施等,，常見的功能包括波導向、聚焦,、準直（即對入射波產(chǎn)生平面波陣列）,、偏振、相位移位,、全部或部分吸收等,，如圖4所示[4]。
智能環(huán)境是一個由5層部分組成的三維結(jié)構(gòu),，每層都有不同的功能,，從上到下分別是電磁行為層、傳感和驅(qū)動層,、屏蔽層,、計算層和通信層，如圖4所示,。電磁行為層是由超表面組成的,，具有可調(diào)諧的阻抗來控制電磁波的反射方向。傳感和驅(qū)動層由相移電路和碰撞信號感知傳感器組成,。屏蔽層隔離了分層結(jié)構(gòu)的上下部分,，從而使可能的干擾最小化。計算層用于控制相移和處理感應到的入射波,。通信層連接所有上層,，作為中央控制器的網(wǎng)關(guān)，處理所有連接請求,、轉(zhuǎn)發(fā)和接收信號,，進行上述波函數(shù)控制。與現(xiàn)有無線網(wǎng)絡中部署的多天線中繼相比，智能通信環(huán)境具有以下優(yōu)勢：（1）因有可控天線陣列的智能表面的廣泛覆蓋而具有更高的空間分集,；（2）因計算層和通信層直接位于表面層下方,，減少了處理時間；（3）當入射信號來自不同方向時,，智能表面能夠準直波并將其反射到所需的方向,，提高網(wǎng)絡路由的靈活性。從用戶的角度出發(fā),，智能環(huán)境系統(tǒng)服務于包括移動用戶和集群用戶的模式,。傳輸距離:相對于發(fā)射機的非視距（Non Line of Sight，NLoS）區(qū)域的用戶,，智能環(huán)境系統(tǒng)有望延長傳輸距離,，并通過波導或反射到達以前未覆蓋的區(qū)域。仿真結(jié)果表明,，在60 GHz下覆蓋范圍可以擴展到整個NLoS區(qū)域[5],。干擾緩解:由于多用戶場景不可避免地存在干擾問題，此應用中,，每個智能環(huán)境單元專用于單個用戶，因此大部分干擾將駐留在端到端鏈路的無線部分,。可靠性:主要包括用高定向天線消除干擾形成排除區(qū)域,，為合法用戶分配密鑰，使竊取者截獲的數(shù)據(jù)無法解碼,。因此,，智能環(huán)境中的專用鏈路具有固有的安全性。用戶和服務提供商之間的數(shù)據(jù)交換越頻繁,，個人數(shù)據(jù)泄露的風險就越高,。6G網(wǎng)絡不僅繼承現(xiàn)有的網(wǎng)絡保密措施，還要提供與新使能技術(shù)相關(guān)的增強物理層安全性?，F(xiàn)有的可重構(gòu)智能表面解決方案采用反射陣列,，無法有效區(qū)分目標用戶和惡意攻擊者。智能環(huán)境具有識別用戶位置的能力,，并與系統(tǒng)控制器交換這些信息以驗證用戶的真實性,。只有確定的用戶才能獲得來自發(fā)送方的信號流，而未經(jīng)授權(quán)的用戶連接請求將被禁止嘗試訪問或與發(fā)送者建立鏈接,，可實現(xiàn)良好的信道保密性,。使智能環(huán)境成為一種面向市場的解決方案，還面臨一些問題：實際應用中,，智能環(huán)境將被涂覆在天花板面或建筑立面等表面上,，需要既適合特定安裝區(qū)域又滿足連接要求的尺寸。同時，隨著系統(tǒng)中內(nèi)置更多反射元件和射頻鏈,，對于信號處理電路,，能耗也將增加。因此,，在為用戶提供所需的性能前提下,，如何實現(xiàn)整體尺寸和能源消耗的平衡且又經(jīng)濟的解決方案，是個難點,。目前的Wi-Fi接入點有成熟的協(xié)議棧來感知信道并與用戶建立鏈路,。為了使智能環(huán)境能夠幫助提高室內(nèi)信號覆蓋，需要兼容IEEE 802.11系列標準,。在反射陣列,、超表面、頻率選擇表面等方面,，如何標準化設備架構(gòu),、最大發(fā)射功率和通信協(xié)議等目前沒有協(xié)議標準，標準化對于建立統(tǒng)一的框架異常重要,。以最優(yōu)方式分配空間,、時間和頻域的資源，在用傳統(tǒng)優(yōu)化方法無法找到封閉式解決資源方案的復雜場景下,，需結(jié)合人工智能中的先進算法幫助部署智能通信環(huán)境,，特別是存在復雜的表面布局或結(jié)構(gòu)時。目前的無線網(wǎng)絡采用分層結(jié)構(gòu),，每層提供幾種主要功能,，但人工智能（Artificial intelligence，AI）相關(guān)算法的應用正在彌合各層之間的區(qū)別,，從而全局優(yōu)化整個無線網(wǎng)絡的性能,。如圖5所示，人工智能可應用于無線網(wǎng)絡的每一層,。在網(wǎng)絡層（Network
Layer）使用機器學習算法進行流量聚類,，進一步使網(wǎng)絡資源適應各種場景。在物理層和MAC層（PHY/MAC Layer）深度學習可優(yōu)化功率分配,、調(diào)制和編碼方案等資源分配策略,。此外，機器學習算法還能輔助信道估計和多用戶檢測[6],。
傳統(tǒng)物理層建模是面向模型的,，而在現(xiàn)實場景中，由于系統(tǒng)內(nèi)部的非線性和不可控干擾等因素,，基于模型的解決方案在復雜環(huán)境中的適用性不足,。人工智能已在各種物理層技術(shù)中證明了其全面適用性。在信道估計和符號檢測中，基于深度學習的符號檢測算法可以在降低復雜性的情況下提供魯棒的結(jié)果,，基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡架構(gòu)的算法學習證明了在功率放大器非線性,、I/Q不平衡和硬件損傷引起的量化誤差的影響下，信道估計精度得到提高[7],。在無線網(wǎng)絡的其他基本層中,，豐富的數(shù)據(jù)集存在使基于機器學習的解決方案具有適用性。如在無線傳感器網(wǎng)絡路由協(xié)議設計中,，利用強化學習方法實現(xiàn)了更節(jié)能的水下傳感器網(wǎng)絡路由方案,；在汽車行業(yè)中，自動駕駛已成現(xiàn)實,。人工智能算法以各種方式應用于無線網(wǎng)絡,，自動編碼器用于預測交通流量、Q-learning用于智能資源管理等,。在太空物聯(lián)網(wǎng)中,，衛(wèi)星間和地對星鏈路的多頻段通信能力，可基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡的資源分配策略,，實現(xiàn)立方體衛(wèi)星在沒有地面人為干預的情況下仍保持連接[8],。在5G標準化時期，人工智能算法被設計可以幫助完成如識別網(wǎng)絡異常,、分配網(wǎng)絡資源,、執(zhí)行網(wǎng)絡管理等任務，這些也將在6G中以更具體的方式實現(xiàn),。在帶來面向數(shù)據(jù)方法的模式轉(zhuǎn)變時，仍有問題需要解決：（1）對于調(diào)制編碼方案設計,、信道估計和資源分配等無線網(wǎng)絡中的一般性問題,，最佳算法尚未統(tǒng)一；（2）有限的高質(zhì)量數(shù)據(jù)集不利于所提出的分類或回歸算法的測試和驗證,；（3）因所選數(shù)據(jù)集,、假設、評估標準等方面的差異,，缺乏一種有效的方法來對所有提出的解決方案進行公平比較,。網(wǎng)絡自動化領域的標準化工作在控制平面引入了網(wǎng)絡數(shù)據(jù)分析功能，在管理平面引入了管理數(shù)據(jù)分析服務,，以增強3GPP Releases15及以后版本中的數(shù)據(jù)收集和分析功能,。這兩個功能構(gòu)成了網(wǎng)絡中基于服務架構(gòu)的關(guān)鍵部分，凸顯了網(wǎng)絡自動化的重要性,。網(wǎng)絡自動化的關(guān)鍵應用主要涉及軟件定義的可編程數(shù)據(jù)平面,、自動化服務分解和編排[9]。5.1 軟件定義的可編程數(shù)據(jù)平面數(shù)據(jù)平面可編程性定義為允許數(shù)據(jù)平面設備（如交換機）向控制平面公開其數(shù)據(jù)包處理邏輯的特性，以便在需要時完全重新配置控制平面,。例如控制器應能根據(jù)需要無縫地修改數(shù)據(jù)包解析和處理管道,，添加對新協(xié)議的支持，并修改現(xiàn)有協(xié)議,。當前3GPP網(wǎng)絡規(guī)范切片實例化和部署過程是模板驅(qū)動的,，需要手動配置。隨著網(wǎng)絡服務復雜性的增加,，創(chuàng)建和維護模板的工作將成為操作負擔,。超越傳統(tǒng)的模板驅(qū)動模型，為網(wǎng)絡切片提出自動化服務分解和編排的應用方案,，如圖6所示,。用戶向服務提供商請求通信服務，服務商實例化網(wǎng)絡切片,，并將其部署到由虛擬基礎設施服務提供商擁有的基礎設施上,，以交付所請求的服務。作為切片自動化工作的流程,，客戶提供了與延遲,、吞吐量等相關(guān)的高級需求，并自動將請求分解成虛擬網(wǎng)絡功能（Virtual Network Functions,，VNFs）的一個組成轉(zhuǎn)發(fā),，服務到VNFs轉(zhuǎn)發(fā)的映射不是基于模板，而是利用深度學習來提取服務需求并構(gòu)造相應的VNFs轉(zhuǎn)發(fā),。生成的特定于服務的轉(zhuǎn)發(fā)還包含組成VNFs的資源需求,，允許將其無縫部署到底層基礎設施，一旦部署了該服務,，就會使用持續(xù)監(jiān)控和實時遙測技術(shù)來確保作業(yè)的最佳狀態(tài)[10],。
隨著室內(nèi)外蜂窩覆蓋范圍越來越廣，射頻信號可作為無線電鏈路二次利用的資源,，無需額外的功率,，這種技術(shù)系統(tǒng)被稱為環(huán)境反向散射通信系統(tǒng)。在該系統(tǒng)中,，發(fā)射機可以收集電視塔,、基站以及接入點輻射周圍連續(xù)的電磁波，使用簡單的電路進行調(diào)制后反射到接收器,。環(huán)境反向散射收發(fā)器不需要專用的頻譜帶運行,，也不需要復雜的電子元件（如模數(shù)轉(zhuǎn)換器）來處理信號。通常,，反向散射通信系統(tǒng)將撞擊到反向散射發(fā)射機的信號沿信號原點方向反射,，由于不是完美的鏡面反射,，信號會在環(huán)境的一定角度范圍內(nèi)散射，在該范圍內(nèi)的反向散射通信接收器可以接收信號,。反向散射通信在架構(gòu)方面分3種：單基,、雙基和環(huán)境反向散射通信。單基反向散射通信系統(tǒng)是射頻識別（Radio Frequency Identification,，RFID）應用中最常用的反向散射通信方式,，結(jié)構(gòu)最簡單，僅由一個反向散射發(fā)射器和一個讀取器組成,，該讀取器具有射頻信號源和帶有改變操作模式開關(guān)的反向散射接收器,。一旦接收器發(fā)出請求，射頻源激活反向散射發(fā)射器,，然后發(fā)射器調(diào)制并將撞擊到它的電磁波反射回接收器,，如圖7(a)所示[11]。單基反向散射通信架構(gòu)的缺點是由于開關(guān)機制,，讀取器不能執(zhí)行全雙工通信,，且信號從讀取器發(fā)送到發(fā)射器然后反射回讀取器時伴有往返路徑損失。雙基反向散射通信架構(gòu)中,，射頻源和接收機是分離的,，如圖7(b)所示，在空間域中提供了更高的靈活性,。與單基反向散射方案相比,，多個射頻源和反向散射發(fā)射器放置良好，服務范圍可以顯著擴展,，但雙基反向散射通信系統(tǒng)在真實網(wǎng)絡中運行的成本高,，因為需要射頻源和發(fā)射機放置良好才能達到預期的性能，而且這種條件大多很難滿足,，特別是在如室內(nèi)或密集的市區(qū)等復雜的網(wǎng)絡場景中,。
不同于單基、雙基,，環(huán)境反向散射通信系統(tǒng)的設備是由發(fā)射器和接收器組成的，不需要專用射頻源來專供服務,，可以顯著減少基礎設施和維護支出,，所以環(huán)境反向散射通信為6G物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡中的傳感器提供了最節(jié)能的應用解決方案。隨機部署的物聯(lián)網(wǎng)設備利用環(huán)境反向散射鏈路來實現(xiàn)良好的吞吐量,，并且保持擴展的傳輸距離,，即使單個反向散射通信設備表現(xiàn)出良好的能源性能,，由大量的此類設備組成的物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡可能仍然需要在系統(tǒng)層面上優(yōu)化能效,。現(xiàn)有的環(huán)境反向散射通信系統(tǒng)大多用于特定的應用目的,，與其他無線通信系統(tǒng)缺乏良好的兼容性。協(xié)議設計對于標準化環(huán)境反向散射通信的關(guān)鍵操作和管理如數(shù)據(jù)包大小,、路由協(xié)議等方面尤其重要,。衛(wèi)星物聯(lián)網(wǎng)（Internet
of Space Things，IoST）是一個泛在的信息物理系統(tǒng),，涵蓋地面,、空中和太空，可應用于監(jiān)測和偵察,、空間回傳和整體數(shù)據(jù)集成,。如圖8所示，IoST由構(gòu)成地面段的地面站,、客戶場所和地面感知設備,，以及構(gòu)成空間段的立方體衛(wèi)星（CubeSats）、無人機和近地感知設備等組成,。地面對衛(wèi)星鏈路將IoST樞紐與立方體衛(wèi)星連接起來以交換請求和數(shù)據(jù)，衛(wèi)星間鏈路將信息中繼到位于同一軌道和相鄰軌道的相鄰立方體衛(wèi)星,。另外，無人機之間以及傳感器和立方體衛(wèi)星之間建立鏈接,，形成本地化數(shù)據(jù)聚合層。立方體衛(wèi)星設計包括一個全新的通信子系統(tǒng),，可在各種頻帶中無縫運行，存在的多波段收發(fā)器和天線能夠支持微波,、mmW和太赫茲波段的無線通信。通過這種獨特的立方體衛(wèi)星設計,，有可能實現(xiàn)超過100
Gb/s的數(shù)據(jù)速率。
IoST包含了跨越地球和太空的龐大基礎設施,，超越了傳統(tǒng)衛(wèi)星通信系統(tǒng)的彎管性質(zhì),，簡化網(wǎng)絡管理，提高網(wǎng)絡資源利用率,。類似于基礎設施即服務,，IoST可以提供立方體衛(wèi)星即服務（CubeSats-as-a-Service，CaaS）,，通過使用SDN可實現(xiàn)亞秒級的端到端延遲,。在網(wǎng)絡管理領域,，IoST引入了虛擬信道狀態(tài)信息CSI，用于聯(lián)合優(yōu)化物理鏈路資源分配,，以克服與高延遲空間段相關(guān)的問題[12]。為了有效消除小區(qū)邊界用戶造成的小區(qū)間干擾,，基于分布式MIMO通信和協(xié)調(diào)多點（CoMP）通信,，提出了無蜂窩大規(guī)模MIMO通信的方案。該方案中,，原本密集排列的大量的基站天線陣列以小于10個天線單元的少量集形式分布在同一區(qū)域內(nèi),，仍服務相似數(shù)量的用戶[13]。如圖9所示,與傳統(tǒng)的大規(guī)模MIMO通信系統(tǒng)相比,，無蜂窩通信系統(tǒng)放寬了小區(qū)邊界的限制,，而不是將每個用戶終端都關(guān)聯(lián)到一個具有大量天線單元的小區(qū)，能顯著減少甚至消除小區(qū)間的干擾,。沒有單元邊界，所有的基站子系統(tǒng)BSs可以以協(xié)調(diào)的方式同時為用戶服務,，在協(xié)作過程中,，無蜂窩的大規(guī)模MIMO基站能通過前端鏈路相互共享發(fā)送給用戶的數(shù)據(jù),。
BSs可使用其本地CSI來獲得良好的性能,，避免與所有BSs共享全局信道條件，本地CSI可以通過TDD方式在上行信道中進行估計,，然后根據(jù)獲取到的信道信息在BSs處進行預編碼,，再進行下行信道的數(shù)據(jù)傳輸。發(fā)射功率和預編碼矢量可以根據(jù)用戶與基站的地理距離來確定,。理論上在無蜂窩大規(guī)模MIMO系統(tǒng)中,，當天線單元的數(shù)量接近無窮大時，如AP數(shù)量密度約為1 000/km2,，包括小區(qū)間干擾,、小規(guī)模衰落等在內(nèi)的對抗性信道效應將會消失[14]。由于無蜂窩大規(guī)模MIMO通信是一個新的領域,，其中的協(xié)調(diào)和優(yōu)化問題將嚴重影響整個系統(tǒng)的性能和未來的部署,。盡管對信道特性有了深入了解，但現(xiàn)有技術(shù)無法考慮涉及具有超大量用戶服務的網(wǎng)絡場景,。這種情況下，為用戶提供服務的AP數(shù)量可能有一個上限,，以便維持可接受的平均吞吐量水平,。目前的研究中用戶將在同一頻率資源塊下同時獲得服務,，但是當用戶數(shù)量增長到一定閾值時，用戶無法同時獲得服務時也要考慮一種能夠?qū)崿F(xiàn)公平性的調(diào)度方案,。蜂窩網(wǎng)絡的部署嚴重依賴蜂窩結(jié)構(gòu)地理上分離的BSs,，這些BSs在CoMP方案下為蜂窩邊緣用戶提供服務，通過調(diào)度克服蜂窩間干擾,，以提高整體系統(tǒng)效率,。在無蜂窩的大規(guī)模MIMO中，由于沒有小區(qū)邊界的概念問題,，系統(tǒng)性能與AP位置,、隨機散射點和用戶的性能要求需進行深入優(yōu)化。6G及未來通信系統(tǒng)將在很大程度上推動無線通信的高質(zhì)量拓展,，本文通過分析研究6G通信系統(tǒng)的應用和使之成功的關(guān)鍵使能技術(shù),，詳細地介紹之間細微差別和與之相關(guān)面臨的挑戰(zhàn)，希望能提供對于無線通信下一個前沿領域的分析見解,，也期望在實現(xiàn)設想的未來無線通信中發(fā)揮重要的作用,。文章來源：《電子技術(shù)應用》雜志2024年3月刊
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