作者：盧旭俊1，鄭建飛1，夏燭2作者機關：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。摘要：6G及未來的通信系統網絡将滿足一個世界性完全連接配接的要求，革命性的技術方案預計将推動快速增長的智能裝置和服務應用。針對實作6G互聯互通目标的重大技術應用進行深入的相關主題研究，包括在太赫茲波段與更廣泛的網絡操作實作通信、智能通信環境、人工智能、網絡自動化、環境反向散射通信、用立方體衛星和無人機實作的衛星物聯網、無蜂窩大規模MIMO通信等，并讨論技術應用可能面臨的問題挑戰。
0 引言
随着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，例如下一代全息隐形傳輸需要太比特（Tb/s）級的資料速率和微秒級的延遲，即使是5G毫米波頻段（mmW）也無法實作。此外，從工業4.0向工業X.0模式的轉變，将推動連接配接密度遠遠超過5G設計的106平方公裡，且需要對現網進行徹底改造。而解決問題的關鍵在于6G或未來超越6G的通信系統的研究應用。ITU-T公布的官方建議6G關鍵性能名額（KPI）如表1所示。
6G的KPI主要包含處理與系統吞吐量等系統能力類名額、端到端延遲測量及抖動等系統延遲類名額、處理與網絡管理和編排相關的系統管理類名額[1]。要達到表中的KPI，需要在6G及未來無線通信的所有領域實作突破，使用新的頻譜、增加智能和自動化技術、拓展衛星物聯網通信等應用，如圖1所示。
1 6G系統應用
5G網絡引入了增強型移動寬帶、低延遲時間高可靠通信和大規模機器通信等技術旨在服務于各種應用，在6G中與網絡系統的覆寫、吞吐量、延遲等性能相關應用會更加延伸，如圖2所示。
2 太赫茲波段通信
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的無線鍊路，如圖3所示[2]。
2.1 太赫茲波段通信應用
與低頻無線網絡不同，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，除了用于蜂窩系統的Tb/s級鍊路外，太赫茲頻段還可用于區域網路、個域網、無線片上網絡、衛星通信等各種應用場景，如區域網路中形成光纖和太赫茲-光學鍊路之間的無縫過渡實作零延遲；資料中心網絡中替代傳統光電纜有線網絡連接配接，降低安裝和重新配置方面的高成本；在衛星通信中，利用太赫茲波段更寬的帶寬，容納更多的衛星并實作更高的鍊路性能等。
2.2 太赫茲波段通信面臨的問題
目前，一些基于電子束光刻等技術能夠制造出帶有數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，将能量集中到所需的方向，擴大信号的覆寫範圍。然而，這種高度定向的波束限制了在角域的覆寫範圍，導緻發射機為每個使用者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，其他的挑戰包括與太赫茲波段收發器設計相關的控制和信号處理方案。一方面，需要實時控制算法，另一方面，需要通信協定來協調發射器、接收器和反射射線之間的關系。當在移動收發器上使用高度定向波束時，每個收發器的天線陣列的視野有限，無法定位轉發其資料的下一跳，就産生了其他相關問題。是以，太赫茲波段通信需要更新的路由解決方案來有效地發現和建立鍊路。
3 智能通信環境
mmW和太赫茲頻段的症結是有限的通信距離，因為小波長固有的高路徑損耗以及收發器的發射功率有限。除了要關注無線硬體的進步以及網絡優化政策，也要利用室内外的無線通信環境，使信号傳播變得可控。控制信号在環境中的傳播本質上是控制電磁波與反射物體的互相作用，包括室内室外建築和其他基礎設施等，常見的功能包括波導向、聚焦、準直（即對入射波産生平面波陣列）、偏振、相位移位、全部或部分吸收等，如圖4所示[4]。
3.1 智能通信環境基礎
智能環境是一個由5層部分組成的三維結構，每層都有不同的功能，從上到下分别是電磁行為層、傳感和驅動層、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，具有可調諧的阻抗來控制電磁波的反射方向。傳感和驅動層由相移電路和碰撞信号感覺傳感器組成。屏蔽層隔離了分層結構的上下部分，進而使可能的幹擾最小化。計算層用于控制相移和處理感應到的入射波。通信層連接配接所有上層，作為中央控制器的網關，處理所有連接配接請求、轉發和接收信号，進行上述波函數控制。
與現有無線網絡中部署的多天線中繼相比，智能通信環境具有以下優勢：
（1）因有可控天線陣列的智能表面的廣泛覆寫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）當入射信号來自不同方向時，智能表面能夠準直波并将其反射到所需的方向，提高網絡路由的靈活性。
3.2 智能環境的應用
（1）信号傳播增強
從使用者的角度出發，智能環境系統服務于包括移動使用者和叢集使用者的模式。
傳輸距離:相對于發射機的非視距（Non Line of Sight，NLoS）區域的使用者，智能環境系統有望延長傳輸距離，并通過波導或反射到達以前未覆寫的區域。仿真結果表明，在60 GHz下覆寫範圍可以擴充到整個NLoS區域[5]。
幹擾緩解:由于多使用者場景不可避免地存在幹擾問題，此應用中，每個智能環境單元專用于單個使用者，是以大部分幹擾将駐留在端到端鍊路的無線部分。
可靠性:主要包括用高定向天線消除幹擾形成排除區域，為合法使用者配置設定密鑰，使竊取者截獲的資料無法解碼。是以，智能環境中的專用鍊路具有固有的安全性。
（2）實體層的安全性增強
使用者和服務提供商之間的資料交換越頻繁，個人資料洩露的風險就越高。6G網絡不僅繼承現有的網絡保密措施，還要提供與新使能技術相關的增強實體層安全性。現有的可重構智能表面解決方案采用反射陣列，無法有效區分目标使用者和惡意攻擊者。
智能環境具有識别使用者位置的能力，并與系統控制器交換這些資訊以驗證使用者的真實性。隻有确定的使用者才能獲得來自發送方的信号流，而未經授權的使用者連接配接請求将被禁止嘗試通路或與發送者建立連結，可實作良好的信道保密性。
3.3 智能通信環境面臨的問題
使智能環境成為一種面向市場的解決方案，還面臨一些問題：
（1）尺寸和能耗之間的權衡
實際應用中，智能環境将被塗覆在天花闆面或建築立面等表面上，需要既适合特定安裝區域又滿足連接配接要求的尺寸。同時，随着系統中内置更多反射元件和射頻鍊，對于信号處理電路，能耗也将增加。是以，在為使用者提供所需的性能前提下，如何實作整體尺寸和能源消耗的平衡且又經濟的解決方案，是個難點。
（2）與現有方案的相容性
目前的Wi-Fi接入點有成熟的協定棧來感覺信道并與使用者建立鍊路。為了使智能環境能夠幫助提高室内信号覆寫，需要相容IEEE 802.11系列标準。
（3）标準化
在反射陣列、超表面、頻率選擇表面等方面，如何标準化裝置架構、最大發射功率和通信協定等目前沒有協定标準，标準化對于建立統一的架構異常重要。
（4）智能資源配置設定
以最優方式配置設定空間、時間和頻域的資源，在用傳統優化方法無法找到封閉式解決資源方案的複雜場景下，需結合人工智能中的先進算法幫助部署智能通信環境，特别是存在複雜的表面布局或結構時。
4 人工智能
目前的無線網絡采用分層結構，每層提供幾種主要功能，但人工智能（Artificial intelligence，AI）相關算法的應用正在彌合各層之間的差別，進而全局優化整個無線網絡的性能。如圖5所示，人工智能可應用于無線網絡的每一層。在網絡層（Network Layer）使用機器學習算法進行流量聚類，進一步使網絡資源适應各種場景。在實體層和MAC層（PHY/MAC Layer）深度學習可優化功率配置設定、調制和編碼方案等資源配置設定政策。此外，機器學習算法還能輔助信道估計和多使用者檢測[6]。
4.1 無線網絡中的人工智能
傳統實體層模組化是面向模型的，而在現實場景中，由于系統内部的非線性和不可控幹擾等因素，基于模型的解決方案在複雜環境中的适用性不足。
人工智能已在各種實體層技術中證明了其全面适用性。在信道估計和符号檢測中，基于深度學習的符号檢測算法可以在降低複雜性的情況下提供魯棒的結果，基于深度神經網絡架構的算法學習證明了在功率放大器非線性、I/Q不平衡和硬體損傷引起的量化誤差的影響下，信道估計精度得到提高[7]。
在無線網絡的其他基本層中，豐富的資料集存在使基于機器學習的解決方案具有适用性。如在無線傳感器網絡路由協定設計中，利用強化學習方法實作了更節能的水下傳感器網絡路由方案；在汽車行業中，自動駕駛已成現實。人工智能算法以各種方式應用于無線網絡，自動編碼器用于預測交通流量、Q-learning用于智能資源管理等。在太空物聯網中，衛星間和地對星鍊路的多頻段通信能力，可基于深度神經網絡的資源配置設定政策，實作立方體衛星在沒有地面人為幹預的情況下仍保持連接配接[8]。
4.2 人工智能未來面臨的問題
在5G标準化時期，人工智能算法被設計可以幫助完成如識别網絡異常、配置設定網絡資源、執行網絡管理等任務，這些也将在6G中以更具體的方式實作。在帶來面向資料方法的模式轉變時，仍有問題需要解決：
（1）對于調制編碼方案設計、信道估計和資源配置設定等無線網絡中的一般性問題，最佳算法尚未統一；
（2）有限的高品質資料集不利于所提出的分類或回歸算法的測試和驗證；
（3）因所選資料集、假設、評估标準等方面的差異，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。
5 網絡自動化
網絡自動化領域的标準化工作在控制平面引入了網絡資料分析功能，在管理平面引入了管理資料分析服務，以增強3GPP Releases15及以後版本中的資料收集和分析功能。這兩個功能構成了網絡中基于服務架構的關鍵部分，凸顯了網絡自動化的重要性。網絡自動化的關鍵應用主要涉及軟體定義的可程式設計資料平面、自動化服務分解和編排[9]。
5.1 軟體定義的可程式設計資料平面
資料平面可程式設計性定義為允許資料平面裝置（如交換機）向控制平面公開其資料包處理邏輯的特性，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需要無縫地修改資料包解析和處理管道，添加對新協定的支援，并修改現有協定。
5.2 自動化服務分解和編排
目前3GPP網絡規範切片執行個體化和部署過程是模闆驅動的，需要手動配置。随着網絡服務複雜性的增加，建立和維護模闆的工作将成為操作負擔。
超越傳統的模闆驅動模型，為網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。使用者向服務提供商請求通信服務，服務商執行個體化網絡切片，并将其部署到由虛拟基礎設施服務提供商擁有的基礎設施上，以傳遞所請求的服務。作為切片自動化工作的流程，客戶提供了與延遲、吞吐量等相關的進階需求，并自動将請求分解成虛拟網絡功能（Virtual Network Functions，VNFs）的一個組成轉發，服務到VNFs轉發的映射不是基于模闆，而是利用深度學習來提取服務需求并構造相應的VNFs轉發。生成的特定于服務的轉發還包含組成VNFs的資源需求，允許将其無縫部署到底層基礎設施，一旦部署了該服務，就會使用持續監控和實時遙測技術來確定作業的最佳狀态[10]。
6 環境反向散射通信
随着室内外蜂窩覆寫範圍越來越廣，射頻信号可作為無線電鍊路二次利用的資源，無需額外的功率，這種技術系統被稱為環境反向散射通信系統。在該系統中，發射機可以收集電視塔、基站以及接入點輻射周圍連續的電磁波，使用簡單的電路進行調制後反射到接收器。環境反向散射收發器不需要專用的頻譜帶運作，也不需要複雜的電子元件（如模數轉換器）來處理信号。
6.1 反向散射通信工作機制
通常，反向散射通信系統将撞擊到反向散射發射機的信号沿信号原點方向反射，由于不是完美的鏡面反射，信号會在環境的一定角度範圍内散射，在該範圍内的反向散射通信接收器可以接收信号。反向散射通信在架構方面分3種：單基、雙基和環境反向散射通信。
單基反向散射通信系統是射頻識别（Radio Frequency Identification，RFID）應用中最常用的反向散射通信方式，結構最簡單，僅由一個反向散射發射器和一個讀取器組成，該讀取器具有射頻信号源和帶有改變操作模式開關的反向散射接收器。一旦接收器送出請求，射頻源激活反向散射發射器，然後發射器調制并将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的缺點是由于開關機制，讀取器不能執行全雙工通信，且信号從讀取器發送到發射器然後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射器放置良好，服務範圍可以顯著擴充，但雙基反向散射通信系統在真實網絡中運作的成本高，因為需要射頻源和發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，特别是在如室内或密集的市區等複雜的網絡場景中。
不同于單基、雙基，環境反向散射通信系統的裝置是由發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，是以環境反向散射通信為6G物聯網網絡中的傳感器提供了最節能的應用解決方案。
6.2 環境反向散射通信中面臨的問題
（1）頻譜和能源效率
随機部署的物聯網裝置利用環境反向散射鍊路來實作良好的吞吐量，并且保持擴充的傳輸距離，即使單個反向散射通信裝置表現出良好的能源性能，由大量的此類裝置組成的物聯網網絡可能仍然需要在系統層面上優化能效。
（2）協定設計
現有的環境反向散射通信系統大多用于特定的應用目的，與其他無線通信系統缺乏良好的相容性。協定設計對于标準化環境反向散射通信的關鍵操作和管理如資料包大小、路由協定等方面尤其重要。
7 衛星物聯網
衛星物聯網（Internet of Space Things，IoST）是一個泛在的資訊實體系統，涵蓋地面、空中和太空，可應用于監測和偵察、空間回傳和整體資料內建。如圖8所示，IoST由構成地面段的地面站、客戶場所和地面感覺裝置，以及構成空間段的立方體衛星（CubeSats）、無人機和近地感覺裝置等組成。地面對衛星鍊路将IoST樞紐與立方體衛星連接配接起來以交換請求和資料，衛星間鍊路将資訊中繼到位于同一軌道和相鄰軌道的相鄰立方體衛星。另外，無人機之間以及傳感器和立方體衛星之間建立連結，形成本地化資料聚合層。
立方體衛星設計包括一個全新的通信子系統，可在各種頻帶中無縫運作，存在的多波段收發器和天線能夠支援微波、mmW和太赫茲波段的無線通信。通過這種獨特的立方體衛星設計，有可能實作超過100 Gb/s的資料速率。
IoST包含了跨越地球和太空的龐大基礎設施，超越了傳統衛星通信系統的彎管性質，簡化網絡管理，提高網絡資源使用率。類似于基礎設施即服務，IoST可以提供立方體衛星即服務（CubeSats-as-a-Service，CaaS），通過使用SDN可實作亞秒級的端到端延遲。在網絡管理領域，IoST引入了虛拟信道狀态資訊CSI，用于聯合優化實體鍊路資源配置設定，以克服與高延遲空間段相關的問題[12]。
8 無蜂窩大規模MIMO通信
為了有效消除小區邊界使用者造成的小區間幹擾，基于分布式MIMO通信和協調多點（CoMP）通信，提出了無蜂窩大規模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域内，仍服務相似數量的使用者[13]。如圖9所示,與傳統的大規模MIMO通信系統相比，無蜂窩通信系統放寬了小區邊界的限制，而不是将每個使用者終端都關聯到一個具有大量天線單元的小區，能顯著減少甚至消除小區間的幹擾。沒有單元邊界，所有的基站子系統BSs可以以協調的方式同時為使用者服務，在協作過程中，無蜂窩的大規模MIMO基站能通過前端鍊路互相共享發送給使用者的資料。
8.1 無蜂窩MIMO的信道特性
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，然後根據擷取到的信道資訊在BSs處進行預編碼，再進行下行信道的資料傳輸。發射功率和預編碼矢量可以根據使用者與基站的地理距離來确定。理論上在無蜂窩大規模MIMO系統中，當天線單元的數量接近無窮大時，如AP數量密度約為1 000/km²，包括小區間幹擾、小規模衰落等在内的對抗性信道效應将會消失[14]。
8.2 無蜂窩MIMO面臨的問題
由于無蜂窩大規模MIMO通信是一個新的領域，其中的協調和優化問題将嚴重影響整個系統的性能和未來的部署。
（1）使用者排程
盡管對信道特性有了深入了解，但現有技術無法考慮涉及具有超大量使用者服務的網絡場景。這種情況下，為使用者提供服務的AP數量可能有一個上限，以便維持可接受的平均吞吐量水準。目前的研究中使用者将在同一頻率資源塊下同時獲得服務，但是當使用者數量增長到一定門檻值時，使用者無法同時獲得服務時也要考慮一種能夠實作公平性的排程方案。
（2）AP的位置優化
蜂窩網絡的部署嚴重依賴蜂窩結構地理上分離的BSs，這些BSs在CoMP方案下為蜂窩邊緣使用者提供服務，通過排程克服蜂窩間幹擾，以提高整體系統效率。在無蜂窩的大規模MIMO中，由于沒有小區邊界的概念問題，系統性能與AP位置、随機散射點和使用者的性能要求需進行深入優化。
9 結論
6G及未來通信系統将在很大程度上推動無線通信的高品質拓展，本文通過分析研究6G通信系統的應用和使之成功的關鍵使能技術，詳細地介紹之間細微差别和與之相關面臨的挑戰，希望能提供對于無線通信下一個前沿領域的分析見解，也期望在實作設想的未來無線通信中發揮重要的作用。
文章來源：《電子技術應用》雜志2024年3月刊
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