6G 移动 通信 网络 : 愿景 、 挑战 与 关键 技术
赵亚军 郁光辉 徐汉青
中兴 通讯 无线 研究院 算法部
中国 科学 : 信息 科学 2019 ( 08 )

摘要 ： 随着 5G 网络 开启 规模 商业 部署 , 越来越 多 的 研究 机构 及 相关 人员 开始 对 下 一 代 移动 通信 系统 进行 研究 . 本 文 将 探讨 10年 后 ( 2030年 ～ ) 的 6G 概念 . 本 文 首先 用 4 个 关键 词 概括 未来 6G 愿景 : “ 智慧 连接 ” 、 “ 深度 连接 ” 、 “ 全息 连接 ” 和 “ 泛 在 连接 ” , 而 这 4 个 关键 词 共同 构成 “ 一 念 天地 , 万物 随心 ” 的 6G 总体 愿景 . 接着 分析 了 实现 6G 愿景 面临 的 技术 需求 与 挑战 , 包括 峰 值 吞吐量 、 更 高 能效 、 随时随地 的 连接 、 全新 理论 与 技术 , 以及 一些 非 技术 挑战 . 然后 分类 给 出 了 6G 潜在 关键 技术 : 新 频谱 通信 技术 , 包括 太赫兹 通信 和 可见 光 通信 ; 基础性 技术 , 包括 稀疏 理论 ( 压缩 感知 ) 、 全新 信道 编码 、 大 规模 天线 、 灵活 频谱 使用 , 以及 基于 AI 的 无线 通信 技术 ; 专有 技术 特性 , 包括 空天 地 海 一体化 网络 和 无线 触觉 网络 . 本 文 通过 探讨 6G 愿景 、 需求 与 挑战 , 以及 潜在 关键 技术 , 尝试 勾勒 出 6G 的 整体 框架 , 以 期 为 后续 展开 6G 研究 提供 方向性 指引 .
关键 词 ： 6G ; 愿景 ; 太 赫兹 ; 可见 光 通信 ; 压缩 感知 ; 全 自由度 双 工 ; 无线 触觉 网络
作者 简介 ： * 赵亚军 , E-mail: zhao.yajun1@zte.com.cn ;
收 稿 日期 ： 2019-02-12

1 引言
随着 5G 第一 个 标准 版本 完成 , 2019年 将 会 有 5G 网络 设备 小 规模 试 商用 , 首 批 符合 5G 标准 的 终端 亦 将 上市 . 可以 预期 , 拥有 3 大 技术 特性 ( enhanced mobile broadband , eMBB ; massive machinetype-communications , mMTC ; ultra-reliable low-latency communications , uRLLC ) 的 5G 无线 移动 通信 系统 将 支撑 未来 10 年 ( 2020∼2030年 ) 信息 社会 的 无线 通信 需求 , 成为 有史以来 最 庞大 复杂 的 通信 网络 , 并 将 在 多 方面 深刻 影响 社会 发展 及 人类 生活 : 与 水 和 电 一样 , 移动 通信 也 将 成为 人类 社会 的 基本 需求 , 成为 推动 社会 经济 、 文化 和 日常 生活 在内 的 社会 结构 变革 的 驱动力 , 将 会 极 大 地 扩展 人类 的 活动 范围 .
当然 , 上述 5G 愿景 还 需要 通信 领域 的 技术 人员 与 其他 相关 行业 人员 一起 努力 , 经过 一定 的 时间 逐步 实现 , 包括 标准 不断 完善 、 工程 化 逐步 落地 及 商业 应用 模式 突破 等 . 这里 从 标准化 角度 观察 5G 标准 不断 成熟 完善 的 过程 .
当前 处于 5G 标准化 的 第一 阶段 , 即 5G 基础 功能 标准化 阶段 . 此 阶段 主要 针对 eMBB 技术 特性 优化 , 同时 兼顾 uRLLC 和 mMTC 两 种 特性 的 基础 需求 , 包括 5G NR ( new radio ) Rel-15 和 Rel-16 两 个 标准 版本 . 5G 第一 个 基础 标准化 版本 ( 5G NR Rel - 15 ) 已 基本 完成 , 包括 分 阶段 发布 的 3 个 子 版本 国际 标准化 组织 3GPP 于 2018年 3月 发布 了 第一 个 5G 技术 标准 , 支持 非 独立 组网 ( non - standalone NSA ) 与 eMBB 功能 [ 1 ] ; 2018年 9月 , 3GPP 批准 了 5G 独立 组网 ( standalone , SA ) 技术 标准 [ 2 ] , 5G 自 此 进入 了 产业 全面 冲刺 的 新 阶段 ; 2018年 12月 3GPP 于 RAN-82 全会 上 宣布 , 最后 一 个 子 版本 ( 5G NR Rel - 15 late drop ) 于 2019年 3月 发布 , 支持 NR - NR DC ( dual connectivity ) 特性 [ 3 ] . 而 5G 第二 个 标准 版本 ( Rel - 16 ) , 其 所有 技术 特性 已 通过 标准 立项 , 相关 标准化 工作 正在 如火如荼 地 进行 中 , 并 将 于 2019年 12月 完成 并 正式 发布 .
5G 标准化 的 下 一 阶段 ( 可 称为 “ 5G + ” ) 将 从 2020年 开始 , 对应 的 标准 版本 为 5G NR Rel-17 及 后续 版本 , 标准化 重点 包括 两 方面 [ 4 ] : 优化 uRLLC 和 mMTC 两 种 物联网 ( Internet of Things IoT ) 特性 , 以 更 好 支持 垂直 行业 的 应用 ( 例如 , 工业 无线 互联网 、 高铁 无线 通信 等 ) ; 设计 支持 52.6∼114.25 GHz 毫米 波 频段 的 空口 特性 . 预期 5G 标准化 的 第二 阶段 将 会 吸引 更 多 垂直 行业 领域 成员 参与 标准 制定 , 从而 5G 标准 可以 更 好 地 针对 垂直 行业 需求 进行 标准 优化 .
尽管 5G 尚 处于 规模 商用 起步 阶段 , 相关 技术 特性 还 需要 继续 增强 完善 , 物联网 及 垂直 行业 应用 场景 的 业务 模式 也 需要 继续 探索 , 但 我们 也 有 必要 同步 前 瞻 未来 信息 社会 的 通信 需求 , 启动 下 一 代 移动 通信 系统 概念 与 技术 研究 . 这里 我们 尝试 从 3 方面 分析 即刻 启动 下 一 代 移动 通信 系统 ( 为 简化 表达 下文 将 统一 用 6G 标识 ) 概念 与 技术 研究 的 必然性 . ( 1 ) 10 年 周期 法则 . “ 自 1982 年 引进 第一 代 ( 1G ) 移动 通信 系统 以来 , 大约 每 10 年 更新 一 代 无线 移动 通信 系统 ” [ 5 ] , 而且 任何 一 代 从 开始 概念 研究 到 商业 应用 都 需要 10 年 左右 的 时间 , 也 即 , 当 上 一 代 进入 商用期 , 下 一 代 开始 概念 和 技术 研究 . 5G 研究 始于 10 年 前 , 现在 启动 6G 研究 符合 移动 通信 系统 发展 规律 . ( 2 ) “ 鲶鱼 效应 ” . 不同 于 前 几 代 移动 通信 系统 , 5G 主要 针对 物联网 / 垂直 行业 应用 场景 . 随着 5G 网络 规模 部署 , 尤其是 5G 中后期 , 必 将 会 有 众多 垂直 行业 成员 深度 参与 5G 生态 . 与 传统 运营商 主导 的 现状 相比 , 未来 新兴 企业 ( 尤其是 天生 具有 创新 思维 的 互联网 公司 ) 的 深入 参与 将 会 对 传统 通信 产业 产生 巨大 冲击 , 甚至 是 革命性 影响 , 即 所谓 “ 鲶鱼 效应 ” . ( 3 ) IoT 业务 模式 爆发 潜力 . 如同 当年 智能 手机 的 出现 刺激 了 3G 应用 并 触发 4G 规模 部署 需求 , 相信 IoT 业务 某些 模式 亦 将 会 在 5G 时代 某 时间点 刺激 5G 产业 爆发 , 进而 刺激 对 未来 6G 网络 的 需求 . 我们 需要 有 足够 的 想象力 , 并 需要 为 可能 到来 的 未来 网络 提前 着手 准备 , 打 好 技术 基础 . 综 上 分析 , 我们 可以 得出 结论 —— 现在 是 开启 下 一 代 无线 移动 通信 系统 ( 6G ) 研究 的 合适 时机 .
近期 , 越来越 多 的 机构 或 个人 开始 涉及 B5G 或 6G 概念 , 包括 学术界 、 工业界 、 政府 甚至 公众 [ 6∼8 ] 1 ) . 根据 谷歌 搜索 引擎 的 统计 , “ 6G technologies ” 是 当今 搜索量 最 大 的 17 个 关键 词 之一 [ 9 ] . 在 2018 美国 移动 世界 大会 上 , 美国 联邦 通讯 委员会 的 一 位 官员 在 公开 场合 展望 6G [ 8 ] . 不 只 美国 , 中国 也 已 启动 6G 相关 工作 . 2018年 3月 工业 和 信息化部 部长 苗圩 在 接受 媒体 采访 时 表示 , 中国 已 着手 研究 6G 2 ) . 据悉 , 除 中 美 两 国 外 , 欧盟 、 俄罗斯 等 也 正在 紧锣密鼓 地 开展 相关 工作 . 由此 可以 看出 , 业界 对 现在 启动 6G 相关 研究 有 一定 的 共识 .
本 文 将 主要 探讨 10年 后 ( 2030年 ∼ ) 的 通信 需求 和 技术 , 即 针对 下 一 代 无线 移动 通信 系统 ( 6G ) 其 相对 5G 属于 革命性 ( revolution ) 系统 . 当然 , 不 排除 本 文 涉及 的 部分 技术 特性 提前 成熟 或 部分 业务 场景 提前 应用 的 可能 , 本 文 把 该 部分 归属 5G 演进 特性 ( evolution ) , 即 可以 归属 所谓 B5G ( beyond5G ) . 可以 预期 , 当前 5G 大部分 特性 将 会 在 6G 系统 中 继续 保留 并 增强 , 但 这些 5G 技术 增强 部分 不 属于 本 文 讨论 范畴 . 本 文 将 侧重 探讨 6G 系统 中 可能 引入 的 革命性 关键 技术 .
图 1 ( 网络 版 彩 图 ) 6G 愿景
Figure 1 ( Color online ) 6G vision
本 文 将 分别 从 需求 驱动 和 技术 驱动 两 个 维度 进行 分析 讨论 , 重点 探讨 6G 愿景 、 需求 与 挑战 、 潜在 候选 技术 , 尝试 勾勒 出 6G 的 整体 框架 , 以 期 为 后续 展开 6G 研究 提供 方向性 指引 . 本 文 结构 安排 如下 : 第2 节 , 畅想 6G 愿景 与 挑战 ; 第 3 节 , 探讨 可能 用于 6G 的 潜在 关键 技术 ; 最后 在 第 4 节 给出 全 文 总结 .
26G 愿景 与 挑战
5G 启动 初期 , 确立 的 5G 愿景 为 “ 信息 随 心 至 , 万物 触手 及 ” [ 10 ] . 基于 此 愿景 , 确定 了 5G 技术 指标 需求 , 并 进一步 提出 了 候选 关键 技术 . 经历 了 概念 确定 、 技术 研究 、 标准化 和 产品 开发 过程 , 5G 系统 即将 投入 规模 商用 , 5G 愿景 也 将 随着 标准 的 完善 及 产业 的 成熟 而 逐步 实现 . 现在 要 开启 6G 前 瞻 性 研究 , 也 有 必要 首先 确立 6G 愿景 及 相应 的 技术 需求 与 挑战 , 以 牵引 后续 6G 相关 研究 . 5G 已经 如此 激动 人心 , 并 将 全面 地 赋 能 社会 , 未来 我们 还 能 做 什么 ?
本 节 将 首先 给出 对 未来 6G 愿景 的 畅想 , 并 浅析 所 述 愿景 的 必然性 , 然后 进一步 阐述 实现 6G 愿景 所 面临 的 技术 需求 与 挑战 .
2.16G 愿景 ( 6G vision )
当前 5G 的 目标 是 渗透 到 社会 的 各 个 领域 , 以 用户 为 中心 构建 全方位 的 信息 生态 系统 . 但 受限 标准化 时间 及 相关 技术 发展 的 成熟 度 , 在 信息 交互 的 空间 深度 和 广度 上 还 有 很多 不足 : 当前 通信 对象 集中 在 陆地 地表 数 千 米 高度 的 有限 空间 范围 内 ; 虽然 考虑 了 物联 需求 , 但 距离 真正 无所不在 的 万物 互 联 还 有 距离 . 尤其 是 随着 人类 活动 范围 的 快速 扩张 , 众多 技术 领域 的 快速 进步 , 对 更加 广泛 多样 的 信息 交互 提出 了 更 高 的 需求 .
6G 目标 是 满足 10年 后 ( 2030年 ∼ ) 的 信息 社会 需求 , 因此 6G 愿景 应该 是 现有 5G 不 能 满足 而 需要 进一步 提升 的 需求 . 基于 5G 可以 满足 的 需求 , 并 结合 其他 相关 领域 的 发展 趋势 , 我们 认为 6G 愿景 可以 概括 为 4 个 关键 词 ( 如 图 1 所 示 ) : “ 智慧 连接 ” 、 “ 深度 连接 ” 、 “ 全息 连接 ” 、 “ 泛 在 连接 ” , 而 这 4 个 关键 词 共同 构成 “ 一 念 天地 , 万物 随心 ” 的 6G 总体 愿景 .
5G 愿景 “ 信息 随 心 至 , 万物 触手 及 ” , 强调 信息 交互 、 万物 可 连接 , 而且 连接 对象 集中 在 陆地 10 km 高度 的 有限 空间 范围 内 . 5G 虽然 在 Rel-16 版本 开始 研究 并 标准化 非 陆地 通信 网络 ( nonterrestrial networks , NTN ) 技术 特性 [ 11 ] , 但 NTN 架构 涉及 的 卫星 通信 网络 与 蜂窝 网络 标准 及 技术 体系 依然 是 彼此 独立 的 , 需要 通过 专门 的 网关 设备 连接 交互 , 其 通信 能力 和 效率 很 难 满足 10 年 后 的 “ 泛 在 连接 ” 需求 . 为 满足 未来 “ 泛 在 连接 ” 需求 , 6G 需要 引入 下文 所 述 的 空天 地 海 一体化 网络 , 该 网络 将 是 一 个 有机 整体 , 也 即 需要 统一 的 标准 协议 架构 和 技术 体系 , 真正 实现 空天 地海 一体化 的 “ 泛 在 连接 ” . 另外 , 5G 海量 连接 特性 ( mM TC ) 强调 连接 数量 , 而 不 要求 实时性 ; 超 可靠 低 时 延 特性 ( uRLLC ) 强调 可靠性 与 实时 性 , 但 对 连接 数量 和 吞吐量 没有 需求 , 是 以 降低 频谱 效率 和 连接 数量 为 代价 实现 的 而 6G 的 “ 万物 随心 ” 愿景 则 同时 需要 海量 连接 、 可靠性 、 实时 性 和 吞吐量 需求 , 这些 对 通信 网络 是 全新 的 巨大 挑战 , 其 对应 的 典型 场景 为 下文 所 述 的 无线 触觉 网络 . 因此 , 虽然 6G 愿景 涵盖 的 基本 概念 中 部分 在 5G 已 有 涉及 , 但 6G 愿景 提出 了 更 高 的 目标 , 以 满足 未来 全新 的 场景 需求 .
概括 来说 , 6G 总体 愿景 是 基于 5G 愿景 的 进一步 扩展 : “ 一 念 天地 ” 中 的 “ 一 念 ” 一 词 强调 实时 性 指 无处不在 的 低 时 延 、 大 带宽 的 连接 , “ 念 ” 还 体现 了 思维 与 思维 通信 的 “ 深度 连接 ” , “ 天地 ” 对应 空 天地 海 无处不在 的 “ 泛 在 连接 ” ; “ 万物 随心 ” 所 指 的 万物 为 智能 对象 , 能够 “ 随心 ” 所 想 而 智能 响应 , 即 “ 智慧 连接 ” ; 呈现 方式 也 将 支持 “ 随心 ” 无处不在 的 沉浸 式 全息 交互 体验 , 即 “ 全息 连接 ” .
智慧 连接 ( Intelligent connectivity ) . 人工 智能 ( artificial intelligence , AI ) 是 当前 最 热门 的 话题 之一 , 几乎 各 个 领域 都 在 探索 利用 AI 技术 . 无线 移动 通信 网络 与 AI 结合 , 让 AI 更 好 地 赋 能 网络 也 成为 必然 趋势 [ 12∼28 ] . 目前 人们 已经 开始 尝试 在 5G 系统 中 使用 AI 技术 [ 29 , 30 ] , 但 当前 5G 与 AI 的 结合 只 能 算是 利用 AI 对 传统 网络 架构 进行 优化 改造 , 而 不 是 真正 以 AI 为 基础 的 全新 智能 通信 网络 系统 . 首先 , AI 技术 应用 于 5G 网络 的 时机 相对 较 晚 , 最近 几 年 才 真正 展开 研究 并 尝试 把 AI 技术 应用 在 5G 网络 , 而 5G 网络 架构 本身 早 已 定型 . 尽管 5G 网络 架构 设计 初期 考虑 了 足够 的 灵活性 ( 即 所谓 软件 可 定义 ) , 但 毕竟 没有 考虑 AI 技术 特点 , 依然 算是 传统 的 网络 架构 体系 . 其次 , 尽管 AI 技术 发展 很 快 , 也 已 在 一些 领域 展现 了 其 强大 的 能力 , 但 在 更 多 领域 依然 处于 探索 阶段 , AI 与 无线 通信 技术 结合 研究 更 是 刚 起步 不久 , 距离 真正 技术 成熟 还 需要 一 个 较 长期 的 研究 过程 .
不过 AI 发展 的 趋势 让 我们 看到 了 未来 10年 其 技术 成熟 的 可能性 . 同时 , 考虑 到 未来 6G 网络 结构 将 会 越来越 庞大 异 构 , 业务 类型 和 应用 场景 也 越来越 繁杂 多变 , 充分 利用 AI 技术 来 解决 这 种 复杂 的 需求 几乎 是 必然 的 选择 . 预期 未来 6G 将 会 突破 传统 移动 通信 系统 的 应用 范畴 , 演变 成为 支撑 全 社会 、 全 领域 / 行业 运行 的 基础性 互 联 网络 . 若 未来 网络 依然 以 现有 统一 的 通信 网络 框架 来 支撑 6G 时代 极度 差异化 的 繁杂 应用 , 将 会 面临 着 前所未有 的 挑战 . AI 技术 的 新 一 轮 复兴 及 迅猛 发展 , 为 应对 上述 挑战 并 超越 传统 移动 通信 设计 理念 与 性能 提供 了 潜在 的 可能性 , 并 将 充分 赋能 未来 6G 网络 [ 19 ] . 因此 , 我们 认为 基于 AI 技术 构建 6G 网络 将 是 必然 的 选择 , “ 智慧 ” 将 是 6G 网络 的 内在 特征 , 即 所谓 “ 智慧 连接 ” .
“ 智慧 连接 ” 特征 可以 表现 为 通信 系统 内在 的 全 智能 化 : 网 元 与 网络 架构 的 智能 化 、 连接 对象 的 智能 化 ( 终端 设备 智能 化 ) 、 承载 的 信息 支撑 智能 化 业务 . 未来 6G 网络 将 会 面临 诸多 挑战 : 更 复杂 、 更 庞大 的 网络 , 更 多 类型 的 终端 及 网络 设备 , 更加 复杂 多样 的 业务 类型 . “ 智慧 连接 ” 将 同时 满足 两 方面 的 需求 : 一 方面 , 所有 相关 连接 在 网络 的 设备 本身 智能 化 , 相关 业务 也 已 智能 化 ; 另 一 方面 , 复杂 庞大 的 网络 本身 也 需要 智能 化 方式 管理 . “ 智慧 连接 ” 将 是 支撑 6G 网络 其他 3 大 特性 “ 深度 连接 ” 、 “ 全息 连接 ” 和 “ 泛 在 连接 ” 的 基础 特性 .
深度 连接 ( Deep connectivity ) . 传统 蜂窝 网络 ( 也 包括 即将 规模 部署 的 5G 网络 ) 已 有 深度 覆盖 的 概念 , 主要 是 优化 室内 接入 需求 的 深度 覆盖 . 为 实现 室内 深度 覆盖 , 工程 中 一般 采用 室外 宏基站 覆盖 室内 , 或者 室内 部署 无线 节点 . 4G 及 之前 几 代 的 蜂窝 网络 系统 是 针对 以 人 为 中心 的 通信 需求 , 深度 覆盖 针对 人员 活动 的 典型 室内 场景 进行 优化 . 经过 多 代 无线 通信 系统 的 技术 演进 及 工程 经验 积累 , 对 人员 活动 场所 的 典型 室内 场景 覆盖 优化 技术 已经 非常 成熟 . 5G 开始 , 通信 对象 从 以 人 为 中心 的 通信 扩展 为 同时 包括 物联 通信 , 即 所谓 万物 互 联 . 因此 , 5G 及 未来 无线 通信 网络 设计 及其 部署 需要 同时 兼顾 人 和 物 的 深度 覆盖 需求 , 尤其 是 物联 场景 的 深度 覆盖 .
人类 生产 和 生活 空间 不断 扩大 , 信息 交互 需求 的 类型 和 场景 越来越 复杂 . 以 5G 为 开端 的 万物 互 联 将 会 促进 物联网 通信 需求 快速 提升 , 并 很 可能 在 未来 几 年 内 爆发 . 相对 人员 的 通信 需求 , 物联网 信息 交互 无论 是 空间 范围 还是 信息 交互 类型 , 都 将 会 极 大 地 扩展 . 可以 预期 , 未来 物联 需求 将 会 从 几 方面 快速 发展 : ( 1 ) 连接 对象 活动 空间 的 深度 扩展 ; ( 2 ) 更 深入 的 感知 交互 , 未来 的 通信 设备 及其 连接 对象 将 大部分 智能 化 , 从而 需要 更 深度 的 感知 、 更 实时 的 反馈 与 响应 , 如同 延伸 的 人类 躯干 和 四肢 ( 3 ) 物理 网络 世界 的 深度 数据 挖掘 , AI 深度 学习 将 会 对 未来 通信 网络 的 数据 深度 挖掘 与 利用 , 同时 还 包括 为 支持 深度 学习 而 强化 的 大数据 通信 需求 ; ( 4 ) 深入 神经 的 交互 , 人 机 接口 ( brain computer interface , BCI ) 等 技术 的 成熟 , 思维 与 思维 的 直接 交互 将 成为 可能 , 一定 程度 的 “ 心灵 感应 ” 将 可能 变为 现实 [ 9 , 31 ] . 因此 , 我们 预期 10 年 后 ( 2030 年 ∼ ) 的 6G 系统 , 接入 需求 将 从 深度 覆盖 演变 为 “ 深度 连接 ( deep connectivity ) ” , 其 特征 可以 概括 为 如下 几 点 :
· 深度 感知 ( deep sensing ) : 触觉 网络 ( tactile Internet ) ;
· 深度 学习 ( deep learning / AI ) : 深度 数据 挖掘 ;
· 深度 思维 ( deep mind ) : 心灵 感应 ( telepathy ) 、 思维 与 思维 的 直接 交互 ( mind - to - mind communication )
全息 连接 ( Holographic connectivity ) . AR / VR ( virtual and augmented reality ) 被 认为 是 5G 最 重要 的 需求 之一 , 尤其是 对 5G 高 吞吐量 需求 的 典型 应用 之一 , 5G 将 能够 支持 把 当前 有线 或 固定 无线 接入 的 AR / VR 变为 更 广泛 场景 的 无线 移动 AR / VR . 一旦 AR / VR 可以 更 简单 方便 且 不 受 位置 限制 的 移动 使用 , 将 会 促进 AR / VR 业务 快速 发展 , 进而 刺激 AR / VR 技术 与 设备 本身 的 快速 发展 与 成熟 可以 预期 , 10 年 后 ( 2030年 ∼ ) , 媒体 交互 形式 将 可能 以 现在 平面 多媒体 为主 , 发展 为 高 保真 AR / VR 交互 为主 , 甚至 全息 信息 交互 , 进而 无线 全息 通信 将 成为 现实 . 高 保真 AR / VR 将 普遍 存在 , 全息 通信 及 显示 也 可 随时随地 地 进行 , 从而 人们 可以 在 任何 时间 和 地点 享受 完全 沉浸式 全息 交互 体验 , 即 实现 所谓 “ 全息 连接 ” 的 通信 愿景 . 当然 , 若 想 基于 无线 通信 网络 实现 全息 通信 、 高 保真 AR / VR 将 会 面临 诸多 挑战 [ 32 ] , 一 系列 文献 已经 在 研究 采用 AI 技术 来 解决 相关 问题 [ 33∼35 ] , 即 需要 “ 智慧 连接 ” 的 支撑 .
“ 全息 连接 ( holographic connectivity ) ” 特征 可以 概括 为 : 全息 通信 、 高 保真 AR / VR 、 随时随地 无缝 覆盖 的 AR / VR .
泛 在 连接 ( Ubiquitous connectivity ) . 传统 蜂窝 网络 也 有 随时随地 的 无线 接入 需求 . 不过 如前所述 , 5G 系统 开始 , 相对 人员 的 通信 需求 , 物联网 信息 交互 无论 是 空间 范围 还是 信息 交互 类型 都 将 会 极 大 地 扩展 . 物联 设备 的 活动 范围 将 会 极 大 扩展 通信 接入 的 地理 空间 , 包括 布置 于 深地 、 深海 或 深 空 的 无人 探测器 , 中高空 有 人 / 无人 飞行器 , 深入 恶劣 环境 的 自主 机器人 、 远程 遥控 的 智能 机器 设备 等 另外 , 随着 宇航 、 深海 探测 等 领域 的 科学 技术 快速 发展 , 在 一些 极端 自然 环境 下 的 生存 能力 提升 , 人类 自身 的 活动 空间 也 在 快速 扩展 . 例如 , 2030 ∼2040 年 , 也许 会 有 更 多 人 有 机会 进入 外 太空 , 则 卫星 与 地面 、 卫星 之间 及 与 航天器 之间 的 通信 需求 将 会 更 普遍 , 而 不 是 现在 仅仅 局限 于 少数 专业 的 科学 探索 领域 的 特殊 通信 需求 ; 人类 在 地面 的 活动 踪迹 也 会 更 多 地 出现 在 极地 、 沙漠 腹地 等 ; 远洋 的 活动 、 更 多 无人 岛屿 进驻 人类 . 上述 通信 场景 构成 10 年 后 ( 2030 年 ∼ ) 更为 广泛 的 “ 随时随地 ” 连接 需求 , 即 实现 真正 的 “ 泛 在 连接 ” , “ 广阔 ” 的 世界 也 将 变 得 越来越 触手可及 .
图 2 ( 网络 版 彩 图 ) 6G 需求 与 挑战
Figure 2 ( Color online ) 6G requirements and challenges
“ 泛 在 连接 ” 特征 可以 概括 为 : 全 地形 、 全 空间 立体 覆盖 连接 , 即 “ 空 – 天 – 地 – 海 ” 随时随地 的 连接 , 或 称为 空 天 地 海 一体化 通信 . 对比 “ 深度 连接 ” 和 “ 泛 在 连接 ” , 前者 侧重 连接 对象 的 深度 , 后者 强调 地理 区域 的 广度 .
总结 上述 四 大 未来 6G 愿景 , “ 智慧 连接 ” 是 未来 6G 网络 的 大脑 和 神经 , “ 深度 连接 ” 、 “ 全息 连接 ” 和 “ 泛 在 连接 ” 三 者 构成 6G 网络 的 躯干 , 从而 这 4 个 特性 共同 使得 未来 6G 网络 成为 完整 的 拥有 “ 灵魂 ” 的 有机 整体 . 未来 通信 系统 将 会 在 现有 5G 的 基础 上 进一步 发展 增强 , 真正 实现 信息 突破 时空 限制 、 网络 拉 近 万物 距离 , 实现 无缝 融合 的 人 与 万物 智慧 互联 , 并 最终 达到 “ 一 念 天地 , 万物 随心 ” 的 6G 总体 愿景 .
2 . 2 需求 与 挑战 ( Requirements and challenges )
2.1 小节 对 未来 6G 网络 做 了 畅想 , 其 美好 愿景 让 人 无限 期待 . 但 若 想 实现 这些 美好 的 愿景 , 我们 将 不得不 面临 诸多 技术 需求 与 挑战 . 毫无疑问 , 5G 已 有 的 几 项 基本 技术 指标 还 会 在 现有 需求 的 基础 上 进一步 提升 , 包括 更 高 的 吞吐量 、 更 低 的 时 延 、 更 高 的 可靠性 和 更 海量 的 连接 数 等 . 不过 本 文 将 重点 讨论 几 项 6G 特有 的 关键 技术 需求 与 挑战 . 本 节 将 会 首先 罗列 这 几 项 6G 关键 的 技术 需求 与 挑战 , 然后 再 对 它们 进行 详细 讨论 和 分析 .
为 实现 6G 网络 的 愿景 , 满足 未来 通信 需求 , 需要 考虑 如下 几 项 关键 技术 需求 与 挑战 ( 参见 图 2 ) .
峰 值 速率 : 太比特 时代 ( Terabit era , Tb / s ) . 提及 无线 移动 通信 系统 , 人们 首先 要 考虑 的 需求 指标 是 峰 值 速率 , 峰 值 速率 是 从 第一 代 无线 移动 通信 系统 开始 就 一直 追求 的 关键 技术 指标 之一 . 毫无疑问 , 6G 也 必 将 进一步 提升 峰 值 速率 . 从 无线 通信 系统 发展 规律 和 6G 愿景 两 个 角度 分析 可知 , 6G 峰 值 速率 可能 进入 太比特 时代 .
首先 , 我们 基于 1G∼5G 移动 通信 系统 峰 值 速率 提升 的 统计 规律 定量 预测 10年 后 ( 2030年 ∼ ) 的 峰 值 速率 需求 . 基于 文献 [ 36 ] 的 分析 可知 , 1G∼5G 移动 通信 系统 峰 值 速率 的 增长 服从 指数 分布 ( 按照 各 代 系统 标准化 的 时间点 计算 ) . 基于 峰 值 速率 对应 文献 [ 36 ] 中 表 1 第2 列 所 示 ( 1G∼5G 移动 通信 系统 的 峰 值 速率 ) 预测 未来 10 年 的 发展 趋势 , 可知 2030年 可能 达到 Tb / s 峰 值 速率 . 其次 , 从 6G 愿景 定性 分析 可知 , 至少 有 两 方面 的 应用 需要 6G 峰 值 速率 大幅度 提升 : ( 1 ) 智能 化 ( 大数据 ) 的 普遍 应用 需要 海量 的 数据 传输 需求 , 基于 大数据 的 智能 化 应用 可能 是 触发 下 一 代 移动 通信 系统 发展 的 重要 驱动力 之一 ; ( 2 ) 高 保真 的 AR / VR 和 全息 通信 将 成为 6G 必然 支持 的 应用 , 其 所 需 的 数据 速率 将 远 超 我们 目前 已知 的 其他 无线 应用 .
进一步 , 为 达到 高 保真 沉浸 式 AR / VR , 不仅 需要 Tb / s 的 峰 值 速率 , 还 需要 较 低 的 交互 时 延 , 也 即 需要 高 吞吐 率 与 低 时 延 同时 保证 . 另外 , 随时随地 AR / VR 意味 着 任何 时间 任何 地点 都 希望 可以 满足 高 速率 需求 , 也 即 , 不仅 要求 峰 值 速率 , 对 网络 平均 速率 和 覆盖 也 有 极 高 的 要求 .
总结 上述 分析 可知 , 6G 网络 将 需要 高达 Tb / s 级别 的 峰 值 速率 . 另外 , 不同 于 以往 仅 要求 局部 覆盖 区域 ( 例如 热点 区域 ) 的 峰 值 速率 需求 , 6G 网络 还 将 要求 能够 随时随地 地 享受 高 速率 、 低 时 延 的 连接 需求 , 这些 将 是 6G 网络 需要 面对 的 巨大 挑战 .
更 高 能效 ( Higher energy efficiency ) . 超 大 规模 的 移动 通信 网络 已 成为 世界 能源 消耗 的 不 可 忽视 的 一 部分 . 它 不仅 产生 巨大 的 碳 排放 , 而且 占据 了 相当 一 部分 的 运营 成本 . 未来 6G 网络 拥有 超高 吞吐量 、 超大 带宽 、 超 海量 无处不在 的 无线 节点 , 这些 将 对 能耗 带来 前所未有 的 巨大 挑战 . 频谱 效率 提升 和 频谱 带宽 增大 , 吞吐量 可以 有 巨大 的 提升 , 但 随 之 而 来 的 能效 问题 将 会 更加 严重 , 需要 尽可能 降低 每 比特 的 能量 消耗 ( J / bit ) . 无所不在 、 密集 充满 人类 生产 生活 空间 的 感知 网络 传感器 , 将 带来 两 方面 的 能耗 问题 : 首先 , 庞大 的 数量 带来 高昂 的 总 能耗 ; 其次 , 如何 方便 有效 地 对 无处不在 的 部署 进行 供 能 也 是 挑战 . 另外 , “ 智慧 连接 ” 中 海量 数据 处理 功耗 、 超 大 规模 天线 的 处理 功耗 等 场景 , 也 是 未来 6G 网络 需要 面临 的 功耗 挑战 . 面对 未来 6G 网络 巨大 的 能源 消费 压力 , 绿色 节能 通信 显得 尤为 重要 和 迫切 [ 37 ] .
随时随地 的 连接 ( Connection everywhere and anytime ) . 随着 科学 技术 的 进步 , 人类 活动 空间 将 进一步 扩大 , 活动 区域 更 普遍 的 到达 高空 、 外太空 、 远洋 、 深海 ; 通信 节点 , 尤其 是 物联 节点 相对 人员 将 遍布 更 广阔 的 区域 . 通信 网络 已经 和 人类 的 社会 活动 密不可分 , 未来 需要 构建 一 张 无所不在 ( 覆盖 空 天 地 海 ) 、 无所不连 ( 万物 互 联 ) 、 无所不知 ( 借助 各 类 传感器 ) 、 无所不用 ( 基于 大数据 和 深度 学习 ) 的 网络 , 真正 实现 随时随地 的 连接 及 交互 需求 . 未来 通信 网络 的 通信 目标 应 为 : 任何 人 ( anyone ) 在 任何 时间 ( anytime ) 任何 地点 ( anywhere ) 可 与 任何 人 ( anyone ) 进行 任何 业务 ( anyservice ) 通信 或 与 任何 相关 物体 ( related objects ) 进行 相关 信息 ( related information ) 交互 [ 38 ] .
全新 理论 与 技术 ( New theories and technologies ) . 为 实现 6G 极 具 挑战性 的 愿景 , 需要 新增 更 多 可 用 频谱 资源 , 同时 也 需要 在 一些 基础性 的 理论 与 技术 上 有所 突破 . 基于 对 6G 愿景 的 需求 分析 我们 认为 需要 在 几 个 关键 方面 取得 突破 , 包括 全新 信号 采样 机制 、 全新 信道 编码 与 调制 机制 、 太赫兹 通信 的 理论 与 技术 、 AI 与 无线 通信 结合 的 技术 等 .
自 聚合 通信 架构 ( Self-aggregating communications fabric ) . 几乎 每 一 代 3GPP 标准 都 号称 可以 融合 多 种 技术 标准 , 但 最终 结果 依然 还是 一 个 自我 封闭 的 标准 系统 . 尽管 3GPP 标准 希望 包打 天下 , 但 在 万物 互 联 逐渐 实现 的 过程 中 , 我们 将 不得不 面临 与 其他 复杂 多样 的 垂直 行业 标准 和 技术 融合 的 问题 . 为 更 好 支持 万物 互 联 及 垂直 行业 应用 , 6G 应该 真正 可以 动态 地 融合 多 种 技术 体系 , 具备 对 不同 类型 网络 ( 技术 ) 智能 动态 地 自 聚合 能力 . 虽然 5G 能够 一定 程度 地 适应 不同 类型 的 网络 ( 技术 ) 但 还是 只 能 采用 静态 或 半 静态 组合 方式 . 6G 将 需要 实现 以 更加 智能 灵活 的 方式 聚合 不同 类型 的 网络 ( 技术 ) , 以 动态 自 适应 地 满足 复杂 多样 的 场景 及 业务 需求 .
非 技术性 因素 的 挑战 ( Nontechnical challenges ) . 未来 6G 若 想 顺利 落地 实现 , 不仅 要 面临 上述 技术性 问题 的 挑战 , 也 将 不得不 需要 尽力 克服 诸多 非 技术 因素 的 挑战 , 主要 涉及 行业 壁垒 、 消费者 习惯 及 政策 法规 问题 等 .
相对 5G , 6G 将 会 更加 全面 地 渗透 到 社会 生产 、 生活 的 各 个 方面 , 与 其他 垂直 行业 领域 的 结合 也 将 更加 紧密 . 这 意味 着 移动 通信 不 再 局限 于 自己 的 领域 , 需要 和 其他 垂直 行业 / 领域 紧密 配合 . 但是 , 一些 传统 行业 固有 的 行为 方式 或 利益 关系 将 会 对 移动 通信 的 进入 直接 或 间接 地 设置 行业 壁垒 .
频谱 分配 与 使用 规则 是 另 一 个 非 技术 限制 因素 . 例如 6G 太 赫兹 频段 的 使用 , 一 方面 需要 全球 不同 国家 和 地区 协调 分配 , 尽可能 分配 统一 的 频段 范围 , 同时 还 需要 考虑 与 该 频谱 的 其他 领域 使用者 协调 , 例如 气象 雷达 等 .
图 3 ( 网络 版 彩 图 ) 6G 潜在 关键 技术 特性
Figure 3 ( Color online ) 6G potential key technologies
卫星 通信 将 面临 更 多 的 政策 法规 限制 . 首先 , 卫星 通信 所 用 的 轨道 资源 、 频谱 资源 等 都 需要 各 国 协商 解决 . 其次 , 相对 传统 地面 通信 , 卫星 通信 在 全球 漫游 切换 方面 上 将 面临 更 多 挑战 . 目前 , 几 个 主要 国家 及 一些 商业 实体 都 在 积极 进行 卫星 通信 系统 搭建 , 如何 协调 这些 彼此 独立 部署 的 卫星 通信 系统 关系 , 将 是 一 个 极其 复杂 的 问题 .
另外 , 移动 通信 进入 众多 完全 不同 特点 的 垂直 行业 后 , 不得不 面对 差异化 极 大 的 用户 使用 习惯 . 如何 更 快速 地 改造 这些 千差万别 的 垂直 行业 用户 固有 思维 方式 和 习惯 , 尽快 适应 全新 的 行为 方式 与 规则 , 将 是 一 个 极 具 挑战 的 问题 .
6G 网络 最终 将 提供 每 秒 太比特 速率 , 支撑 10 年 后 ( 2030 年 ∼ ) 平均 每 人 1000 + 无线 节点 的 连接 , 并 提供 随时随地 的 即时 全息 连接 需求 . 未来 将 是 一 个 完全 的 数据 驱动 的 社会 , 人 与 万物 被 普遍 地 、 近乎 即时 ( 毫秒 级 ) 地 连接 , 构成 一 个 不可思议 的 完全 连接 的 乌托邦 世界 .
36G 候选 关键 技术
无线 接入 技术 发展 推动 主要 来自 两 个 方面 : 关键 理论 / 技术 突破 推动 技术 发展 , 应用 需求 驱动 技术 发展 . 对于 未来 6G 将 会 由 哪些 潜在 的 关键 技术 构成 , 不同 的 机构 分别 给出 了 不同 的 观点 [ 6∼9 ] . 当前 尚 处于 6G 概念 探讨 的 初期 , 各 家 给出 的 观点 差异 还 比较 大 . 但 相信 随着 大家 对 6G 概念 探讨 和 技术 研究 的 深入 , 认识 将 会 逐渐 清晰 , 研究 方向 也 会 不断 收敛 聚焦 . 本 节 将 首先 分类 罗列 6G 潜在 关键 候选 技术 特性 , 然后 对 相关 候选 技术 特性 进行 分析 和 解读 .
为 实现 第2 节 所 描绘 的 6G 愿景 及其 挑战 , 同时 考虑 相关 技术 发展 状况 与 趋势 , 我们 认为 6G 潜在 关键 技术 特性 可以 包括 如下 几 方面 ( 如 图 3 所 示 ) .
基础性 技术 是 构成 6G 网络 的 基石 , 只有 关键 基础 技术 被 突破 , 6G 网络 相应 的 技术 需求 才 可能 满足 , 进而 相关 愿景 才 可能 实现 . 而 专有 技术 特性 则 由 多 个 关键 的 基础性 技术 点 有机 组成 , 用于 满足 未来 6G 典型 场景 的 需求 . 从 系统 维度 看 , 多 个 关键 技术 点 组成 专有 技术 特性 , 而 多 个 专有 技术 特性 组合 构建 有机 的 系统 . 当前 , 我们 需要 对 6G 候选 关键 技术 进行 基础性 研究 和 突破 , 为 未来 6G 网络 的 标准化 及 工程 实现 技术 研究 奠定 基础 . 其中 , AI 与 无线 通信 结合 研究 ( “ AI - based wireless communication ” ) 近期 非常 火热 , 也 是 实现 未来 6G 网络 “ 智慧 连接 ” 的 关键 技术 , 但 是否 可以 作为 无线 领域 的 基础性 技术 尚 存在 争议 .
3.1 新 频谱 通信 技术 ( Communication technologies on new spectrum )
频谱 是 移动 通信 的 基础 , 也 是 稀缺 资源 , 持续 增长 的 业务 量 需求 要求 未来 移动 通信 系统 扩展 可 用 的 频谱 资源 . 太赫兹 ( terahertz ) 和 可见 光 ( visible light ) 将 是 极 具 吸引力 的 两 类 重要 的 候选 频谱 . 太赫兹 频谱 在 通信 等 领域 的 开发 利用 受到 了 来自 欧 、 美 、 日 等 国家 和 区域 的 高度 重视 , 也 获得 了 国际 电信 联盟 ( International Telecommunications Union , ITU ) 的 大力 支持 . 可见 光 通信 技术 是 随着 照明 光源 支持 高速 开关 而 发展 起来 的 一 种 新型 通信 方式 , 可以 有效 地 缓解 当前 射频 通信 频 带 紧张 的 问题 , 为 短 距离 无线 通信 提供 了 一 种 新 的 选择 方式 .
本 部分 将 分析 太赫兹 和 可见 光 两 类 重要 的 候选 频谱 特性 , 探讨 两 者 主要 的 应用 场景 , 并 给出 面临 的 技术 挑战 .
3.1.1 太赫兹 通信 ( Terahertz communication )
太 赫兹 波 是 指 频谱 在 0.1∼10 THz 之间 的 电磁波 , 波长 为 30∼3000µm . 频谱 介于 微波 与 远 红外光 之间 , 在 其 低 波段 与 毫米 波 相邻 , 而 在 其 高 波段 与 红外光 相邻 , 位于 宏观 电子 学 与 微观 光子 学 的 过渡 区域 . 太 赫兹 作为 一 个 介于 微波 与 光波 之间 的 全新 频段 尚 未 被 完全 开发 , 太赫兹 通信 具有 频谱 资源 丰富 、 传输 速率 高等 优势 , 是 未来 移动 通信 中 极 具 优势 的 宽带 无线 接入 ( Tb / s 级 通信 ) 技术 [ 39 ] . 美国 联邦 通信 委员会 专员 Jessica Rosenworcel 在 2018年 9月 召开 的 美国 移动 通信 世界 大会 上 表示 , 6G 可以 采用 基于 太赫兹 ( THz ) 频谱 的 网络 和 空间 复用 技术 [ 8 ] .
太 赫兹 波 以 其 独有 的 特性 , 使 太 赫兹 通信 比 微波 和 无线 光 通信 拥有 许多 优势 , 决定 了 太 赫兹 波 在 高速 短 距离 宽带 无线 通信 、 宽带 无线 安全 接入 、 空间 通信 等 方面 均 有 广阔 的 应用 前景 . ( 1 ) 太 赫兹 波 在 空中 传播 时 极 易 被 空气 中 的 水分 吸收 , 比较 适合于 高速 短 距离 无线 通信 ; ( 2 ) 波 束 更 窄 、 方向性 更 好 , 具有 更 强 的 抗干扰 能力 , 可 实现 2∼5 km 内 的 保密 通信 . ( 3 ) 太 赫兹 波 的 频率 高 、 带宽 宽 , 能够 满足 无线 宽带 传输 时 对 频谱 带宽 的 需求 . 太 赫兹 波 频谱 在 108∼1013 GHz 之间 , 其中 具有 几十 GHz 的 可 用 频谱 带宽 , 可 提供 超过 Tb/s 的 通信 速率 . ( 4 ) 空间 通信 . 在 外层 空间 , 太 赫兹 波 在 350 , 450 , 620735 和 870µm 波长 附近 存在 着 相对 透明 的 大气 窗口 , 能够 做到 无 损耗 传输 , 极 小 的 功率 就 可 完成 远 距离 通信 . 并且 , 相对 无线 光 通信 而 言 , 波 束 更 宽 , 接收 端 容易 对准 , 量子 噪声 较 低 , 天线 终端 可以 小型 化 、 平面 化 . 因此 , 太 赫兹 波 可 广泛 应用 于 空间 通信 中 , 特别 适合 用 于 卫星 之间 、 星 地 之间 的 宽度 通信 ( 5 ) 太 赫兹 频段 波 长短 , 也 适合 采用 更 多 天线 阵子 的 Massive MIMO ( 相对 毫米 波 同样 大小 甚至 更 小 的 天线 体积 ) . 初步 的 研究 表明 , Massive MIMO 提供 的 波 束 赋 型 及 空间 复 用 增益 可以 很 好 地 克服 太 赫兹 传播 的 雨 衰 和 大气 衰落 , 可以 满足 密集 城区 覆盖 需求 ( 例如 , 200 m 小区 半径 ) . ( 6 ) 能量 效率 高 . 相对于 无线 光 通信 而 言 , 太 赫兹 波 的 光子 能量 低 , 用 它 作为 信息 载体 可以 获得 极 高 的 能量 效率 . ( 7 ) 穿透性 强 . 太 赫兹 波 能 以 较 小 的 衰减 穿透 物质 , 适合 一些 特殊 场景 的 通信 需求 .
太 赫兹 频段 用于 移动 通信 具有 不 可 替代 的 优势 , 但 同时 面临 着 多 方面 的 挑战 : ( 1 ) 覆盖 与 定向 通信 电磁波 传播 特性 表明 , 自由 空间 衰落 大小 与 频率 的 平方 成 正比 , 因此 太 赫兹 相对 低频段 有 较 大 的 自由 空间 衰落 . 太 赫兹 传播 特性 及 巨量 天线 阵子 , 意味 着 太 赫兹 通信 是 高度 定向 的 波 束 信号 传播 . 我们 需要 针对 这 种 高度 定向 传播 的 信号 特征 , 重新 设计 和 优化 相关 机制 . ( 2 ) 大 尺度 衰落 特性 . 太 赫兹 信号 对 阴影 非常 敏感 , 对 覆盖 范围 影响 很 大 . 例如 , 如 砖 的 信号 衰减 高达 40∼80 dB , 人体 可以 带来 20∼35 dB 的 信号 衰减 . 不过 湿度 / 降雨 衰落 对于 太 赫兹 通信 影响 相对 较 小 , 因为 湿度 / 降雨 衰落 在 100 GHz 以下 随着 频率 提升 而 快速 增加 , 但 在 100 GHz 以上 已经 相对 平坦 . 可以 选择 雨 衰 相对 较 小 的 几 个 太 赫兹 频段 作为 未来 太 赫兹 通信 的 典型 频段 , 例如 140 , 220 和 340 GHz 等 附近 频段 [ 39 ] . ( 3 ) 快速 信道 波动 与 间歇 性 连接 . 给定 的 移动 速度 , 信道 相干 时间 与 载波 频率 为 线性 关系 , 也 即 意味 着 太 赫兹 频段 的 相干 时间 很 小 , 多普勒 ( Doppler ) 扩展 较 大 , 相比 当前 蜂窝 系统 所 采用 的 频段 变化 快 很多 . 此外 , 较 高 的 阴影 衰落 将 导致 太 赫兹 传播 的 路径 衰落 更 剧烈 地 波动 . 同时 , 太 赫兹 系统 主要 构成 是 小 范围 覆盖 的 微小 区 而且 是 高度 空间 定向 的 信号 传输 , 这 意味 着 路径 衰落 、 服务 波 束 和 小区 关联 关系 将 会 迅速 改变 . 从 系统 角度 , 意味 着 太 赫兹 通信 系统 的 连接 将 表现 为 高度 间歇 性 , 需要 有 快速 迅速 适应 机制 来 克服 这 种 快速 变化 的 间歇 性 连接 问题 . ( 4 ) 处理 功耗 . 利用 超 大 规模 天线 的 一 个 重大 的 挑战 是 宽带 太 赫兹 系统 模 数 ( analog to digital , A / D ) 转换 的 功率 消耗 . 功耗 一般 与 采样 率 呈 线性 关系 , 而 与 每 比特 的 采样 数 为 指数 关系 . 太 赫兹 频段 大 带宽 和 巨量 天线 需要 高 分辨率 的 量化 , 实现 低 功耗 、 低 成本 的 设备 将 是 巨大 挑战 .
为 支持 太 赫兹 通信 , 如下 几 方面 需要 进一步 深入 研究 : ( 1 ) 半导体 技术 , 包括 RF 、 模拟 基 带 和 数字 逻辑 等 ; ( 2 ) 研究 低 复杂度 、 低 功耗 的 高速 基 带 信号 处理 技术 和 集成 电路 设计 方法 , 研制 太 赫兹 高速 通信 基 带 平台 ; ( 3 ) 调制 解调 , 包括 太 赫兹 直接 调制 、 太 赫兹 混 频 调制 和 太 赫兹 光电 调制 等 ; ( 4 ) 波形 、 信道 编码 ; ( 5 ) 同步 机制 , 例如 , 高速 高 精度 的 捕获 和 跟踪 机制 、 数百 量级 天线 阵子 的 同步 机制 ; ( 6 ) 太 赫兹 空间 和 地面 通信 的 信道 测量 与 建模 . 上述 几 方面 技术 问题 研究 需要 综合 兼顾 , 以便 在 太 赫兹 通信 的 性能 、 复杂性 和 功耗 之间 取得 平衡 .
另外 , 在 频谱 监管 方面 , 目前 国际 电联 己 决定 将 0.12 THz 和 0.2 THz 划归 无线 通信 使用 , 但 0.3 THz 以上 频谱 的 监管 规则 尚 不 明晰 , 全球 范围 内 尚 未 统一 . 需要 国际 电联 层面 和 WRC 会议 共同 努力 , 积极 推动 以 达成 共识 .
太赫兹 通信 技术 的 研究 只有 20 年 时间 , 很多 关键 器件 还 没有 研制 成功 , 一些 关键 技术 还 不 够 成熟 , 还 需 进行 大量 的 研究 工作 . 但 太赫兹 通信 是 一 个 极 具 应用 前景 的 技术 , 随着 关键 器件 及 关键 技术 的 突破 , 太赫兹 波 通信 技术 必 将 给 人类 生产 生活 带来 深远 的 影响 .
3.1.2 可见 光 通信 ( Visible light communications )
一 种 对 现有 无线 射频 通信 技术 可能 的 补充 技术 是 光 无线 通信 ( optical wireless communications OWC ) , 频段 包括 红 外 、 可见 光 和 紫 外 , 可以 有效 地 缓解 当前 射频 通信 频带 紧张 的 问题 . 其中 , 可见 光 频段 是 OWC 最 重要 的 频段 , 将 在 本 节 重点 讨论 .
可见 光 波段 ( 390∼700 nm ) 的 OWC 系统 通常 被 称为 可见 光 通信 ( visible light communications VLC ) , 它 充分 利用 可见 光 发光 二极管 ( light emitting diode , LED ) 的 优势 , 实现 照明 和 高速 数据 通信 的 双重 目的 . 与 无线电 通信 相比 , VLC 具有 多 方面 极 具 吸引力 的 优势 . 首先 , 可见 光 通信 技术 可以 提供 大量 潜在 的 可 用 频谱 ( THz 级 带宽 ) , 并且 频谱 使用 不 受限 , 不 需 频谱 监管 机构 的 授权 . 其次 , 可见 光 通信 不 产生 电磁 辐射 , 也 不 易 受 外部 电磁 干扰 影响 , 所以 可 广泛 应用 于 对 电磁 干扰 敏感 , 甚至 必须 消除 电磁 干扰 的 特殊 场合 , 如 医院 、 航空器 、 加油站 和 化工厂 等 . 再次 , 可见 光 通信 技术 所 搭建 的 网络 安全性 更 高 . 该 技术 使用 的 传输 媒介 是 可见 光 , 不 能 穿透 墙壁 等 遮挡 物 , 传输 限制 在 用户 的 视距 范围 以内 这 就 意味 着 网络 信息 的 传输 被 局限 在 一 个 建筑物 内 , 有效 地 避免 了 传输 信息 被 外部 恶意 截获 , 保证 了 信息 的 安全性 . 最后 , 可见 光 通信 技术 支持 快速 搭建 无线 网络 , 可以 方便 灵活 地 组建 临时 网络 与 通信 链 路 , 降低 网络 使用 与 维护 成本 . 像 地铁 、 隧道 等 射频 信号 覆盖 盲区 , 如果 使用 射频 通信 , 则 需要 高昂 的 成本 建立 基 站 , 并 支付 昂贵 的 维护 费用 . 而 室内 可见 光 通信 技术 可以 利用 其 室内 的 照明 光源 作为 基 站 , 结合 其他 无线 / 有线 通信 技术 , 为 用户 提供 便捷 的 室内 无线 通信 服务 .
OWC 典型 应用 场景 包括 : 光 热点 ( 特别 是 在 室内 场景 ) 、 短 距离 通信 、 星 间 链 路 激光 通信 和 海底 通信 ( 克服 衰减 和 电磁 干扰 ) . 这些 典型 应用 场景 的 OWC 技术 值得 深入 研究 , 并 针对性 地 优化 解决 .
3.2 基础性 技术 ( Fundamental technologies )
构成 6G 系统 的 潜在 基础 技术 较 多 , 本 节 将 对 其中 最 可能 的 潜在 关键 基础性 技术 展开 讨论 , 包括 稀疏 理论 ( 主要 指 压缩 感知 ) 、 全新 信道 编码 、 大 规模 天线 、 灵活 频谱 技术 、 基于 AI 的 无线 通信 技术 等 .
3.2.1 稀疏 理论 – 压缩 感知 ( Sparse theory-compressed sensing )
信号 采样 是 联系 模拟 信 源 和 数字 信息 的 桥梁 . 人们 对 信息 的 巨量 需求 对 信号 的 采样 、 传输 和 存储 带来 巨大 压力 , 如何 缓解 这 种 压力 又 能 有效 提取 承载 在 信号 中 的 有用 信息 是 信号 与 信息 处理 中 急 需 解决 的 关键 问题 之一 . 传统 的 信号 处理 是 以 Shannon - Nyquist 采样 定理 为 基础 , 信号 通常 先 采样 后 压缩 , 而且 必须 以 高于 Shannon - Nyquist 频率 的 速率 对 信号 进行 采样 和 处理 . 不同 于 Shannon - Nyquist 信号 采样 机制 , Donoho [ 40 ] 和 Cand ` es 等 [ 41 ] 基于 信号 稀疏 性 提出 一 种 称为 压缩 感知 / 压缩 采样 ( compressed sensing / compressive sampling , CS ) 的 新颖 采样 理论 , 成功 实现 了 信号 的 同时 采样 与 压缩 , 为 缓解 上述 压力 提供 了 解决 方法 . CS 是 获取 、 处理 和 恢复 稀疏 信号 的 有 吸引力 的 范例 [ 40 ] , 这 种 全新 模式 是 传统 信息 处理 操作 ( 包括 采样 、 感知 、 压缩 、 估计 和 检测 ) 极 具 竞争力 的 替代 方案 . 此 研究 思想 挑战 了 Shannon - Nyquist 采样 定理 [ 42 ] 的 理论 极限 , 对 整个 信号 处理 领域 产生 了 极其 重要 的 影响 .
CS 理论 是 当前 信号 处理 领域 的 研究 热点 之一 [ 40 , 41 , 43 ∼ 49 ] . CS 的 核心 在于 可以 以 计算 有效 的 方式 从 欠 定 线性 系统 中 恢复 稀疏 信号 , 即 信号 的 少量 线性 测量 ( 投影 ) 包含 用于 其 重建 的 足够 信息 . 压缩 感知 理论 指出 : 当 信号 在 某个 变换 域 是 稀疏 的 或 可 压缩 的 , 可以 利用 与 变换 矩阵 非 相干 的 测量 矩阵 将 变换 系数 线性 投影 作为 低 维 观测 向量 , 同时 这 种 投影 保持 了 重建 信号 所 需 的 信息 , 通过 进一步 求解 稀疏 最 优化 问题 就 能够 从 低 维 观测 向量 精确 地 或 高 概率 精确 地 重建 原始 高维 信号 . 在 该 理论 框架 下 , 采样 速率 不 再 取决于 信号 的 带宽 , 而 是 很 大 程度 上 取决于 两 个 基本 准则 : 稀疏 性 和 非 相干 性 , 或者 稀疏 性 和 等 距 约束性 . 在 压缩 感知 理论 中 , 发端 用 信息 采样 ( 即 数据 观测 或 感知 ) 代替 了 信号 采样 , 而 收 端 设备 则 用 信号 重建 代替 了 传统 的 解码 , 因此 不 受 Shannon - Nyquist 采样 率 的 限制 . 这 一 优势 使得 压缩 感知 在 通信 与 信息 处理 的 许多 方面 有 着 巨大 的 应用 前景 .
传统 Shannon - Nyquist 采样 定理 存在 的 问题 : 对于 高 宽带 信号 , Shannon - Nyquist 采样 定理 需要 至少 两 倍 带宽 的 采样 速率 , 对 采样 硬件 设备 要求 较 高 ; 同时 , 产生 的 大量 信号 采样 点 对 后续 的 传输 及 存储 带来 很 重 的 负担 , 既 浪费 了 大量 的 通信 带宽 资源 又 增加 了 通信 设备 成本 ; 另外 , 也 会 因为 要 处理 的 数据 量 较 多 而 降低 了 系统 对 信号 处理 的 实时性 . 基于 上文 所 述 CS 特性 可知 , 利用 CS 特性 完全 可以 克服 传统 Shannon - Nyquist 采样 定理 的 问题 , 更 好 地 提升 未来 通信 系统 的 性能 : 极 大 提升 有用 信息 传输 能力 , 降低 有用 信息 传输 及 处理 时 延 . 近年 来 , 人们 提出 了 利用 目标 信号 稀疏 性 的 各 种 无线 通信 应用 , 值得 注意 的 例子 包括 信道 估计 、 干扰 抵消 、 方向 估计 、 频谱 感知 和 符号 检测 [ 44 ] .
压缩 感知 / 稀疏 理论 在 5G 已 有 少量 涉及 , 例如 基于 稀疏 码 的 非 正交 多 址 ( sparse code multiple access , SCMA ) 、 Massive MIMO 的 信道 估计 , 但 由于 技术 成熟 度 不足 与 标准化 时间 紧迫性 的 矛盾 , 最终 并 没有 能够 在 5G 标准 中 采纳 . 面对 未来 6G 极 具 挑战 的 需求 , 压缩 感知 理论 在 6G 中 应用 有 更 大 的 迫切性 : 下 一 代 无线 传输 面临 超 大 带宽 、 超 大 规模 天线 及 超 密集 基 站 , 将 需要 难以 估量 的 计算 复杂度 、 硬件 成本 及 能量 消耗 ; 海量 的 物联网 节点 / 触觉 网络 节点 也 需要 利用 压缩 感知 理论 来 解决 信号 采集 压缩 问题 [ 43 ] . 基于 目前 压缩 感知 / 稀疏 理论 研究 的 发展 趋势 , 10 年 后 其 技术 成熟 度 完全 可以 满足 工程 化 应用 的 需求 , 从而 在 6G 系统 中 工程 化 落地 成为 可能 .
结合 6G 将 要 面临 的 需求 和 挑战 , 有 3 种 压缩 感知 典型 应用 场景 : 超宽带 频谱 感知 、 无线 传感 网络 ( 无线 触觉 网络 ) 、 超 大 规模 天线 .
3.2.2 全新 信道 编码 ( New channel coding )
信道 编码 是 无线 通信 的 基础 , 下 一 代 信道 编码 机制 需要 率先 研究 并 突破 , 为 未来 6G 无线 通信 系统 打下 基础 .
相对 目前 5G 系统 , 下 一 代 信道 编码 机制 研究 需要 满足 未来 更加 复杂 异 构 的 无线 通信 场景 和 业务 需求 , 需要 考虑 几 方面 的 典型 场景 : 超高 吞吐量 ( Tb / s 级别 ) 、 超大 带宽 信道 、 超 高频 信道 、 可见 光 信道 、 高空 / 太空 信道 、 远洋 / 深海 信道 、 深 地 信道 等 复杂 的 传播 环境 及 更 异 构 多样 的 业务 类型 .
信道 编码 应用 于 未来 无线 通信 系统 同时 涉及 先进 的 信道 编码 算法 和 强大 的 芯片 及 实现 技术 两 方面 . 前者 受到 后者 工程 实现 的 制约 , 因此 需要 对 两 者 综合 研究 和 突破 . 信道 编码 机制 研究 可以 基于 现有 先进 编码 机制 ( 如 Turbo , LDPC , Polar 等 ) 获得 适用 于 未来 通信 系统 应用 场景 的 基本 信道 编码 原则 , 并 进一步 研究 新 的 编解 码 机制 及 对应 的 芯片 实现 方案 . 需要 对 目前 学术界 正在 研究 的 相关 信道 编码 机制 进行 遴选 , 综合 考虑 其 理论 性能 上限 及 对应 的 工程 实现 约束 , 作为 下 一 代 无线 通信 系统 信道 编码 机制 候选 的 突破 方向 . AI 在 无线 通信 中 的 应用 研究 也 给 信道 编码 研究 提供 了 一 种 全新 的 范式 . 经典 的 纠错 码 是 根据 编码 理论 设计 的 , 而 AI 驱动 的 方法 不 再 需要 依赖 于 编码 理论 , 为 突破 现有 理论 设计 出 全新 信道 编码 机制 提供 了 可能 [ 50 ] .
另外 , 现有 工程 使用 的 信道 编码 设计 假设 为 高斯 ( Gauss ) 点 对 点 信道 , 而 实际 通信 是 多 用户 复杂 网络 场景 的 干扰 / 衰落 信道 , 因此 现有 信道 编码 机制 对 实际 干扰 信道 来说 是 次 优 的 . 未来 通信 网络 干扰 关系 更加 复杂 , 有 必要 考虑 基于 干扰 信道 假设 进行 优化 设计 , 例如 , 多 用户 信道 编码 .
3 . 2 . 3 超 大 规模 天线 技术 ( Very large scale antenna )
多 天线 技术 , 尤其 超 大 规模 天线 技术 , 是 提升 无线 移动 通信 系统 频谱 效率 的 关键 技术 之一 . 若 想 在 未来 6G 网络 中 更 好 地 发挥 多 天线 的 增益 , 我们 将 不得不 面临 诸多 前所未有 的 需求 和 挑战 .
从 候选 频谱 角度 , 6G 极 有 可能 采用 太 赫兹 频谱 通信 . 目前 太 赫兹 频谱 特性 还 未 完全 研究 清楚 , 如何 在 太 赫兹 频谱 上 采用 大 规模 天线 更 是 面临 诸多 难题 , 包括 工程 理论 突破 和 设计 实现 . 同时 , 太 赫兹 频谱 的 引入 也 意味 着 未来 通信 系统 频谱 范围 跨度 更 大 , 囊括 6 GHz 以下 低频 、 6 GHz 以上 毫米 波 及 更 高频 太 赫兹 . 另外 , 太 赫兹 频谱 的 大 规模 天线 的 阵子 数量 也 会 大幅 增加 , 频谱 效率 要求 更 高 .
面对 6G 需求 的 挑战 , 大 规模 天线 技术 需要 研究 并 突破 如下 几 方面 的 问题 : 解决 跨 频段 、 高 效率 、 全 空域 覆盖 天线 射频 领域 的 理论 与 技术 实现 问题 ; 研究 可 配置 、 大 规模 阵列 天线 与 射频 技术 , 突破 多 频段 、 高 集成 射频 电路 面临 的 包括 低 功耗 、 高 效率 、 低 噪声 、 非线性 、 抗 互 扰 等 多 项 关键性 挑战 ; 提出 新型 大 规模 阵列 天线 设计 理论 与 技术 、 高 集成度 射频 电路 优化 设计 理论 与 实现 方法 , 以及 高 性能 大 规模 模拟 波 束 成型 网络 设计 技术 .
另外 , 为了 充分 得到 大 规模 天线 增益 , 需要 在 发射 端 和 接收 端 获得 信道 状态 信息 ( channel status information , CSI ) . 即使 假设 TDD 双 工 方式 , 依然 会 存在 导 频 污染 的 问题 , 也 即 来自 不同 小区 的 上行 链 路 导 频 序列 彼此 干扰 . 这些 问题 对于 超 大 规模 天线 来说 , 即使 仅仅 为了 获取 不 完美 的 CSI 也 是 极 具 挑战性 . 尤其 对于 太 赫兹 频谱 的 大 规模 天线 , 其 阵子 数 更 多 , 需要 估计 的 信道 数目 将 会 非常 庞大 . 基于 压缩 感知 理论 对 太 赫兹 频谱 的 大 规模 天线 进行 参考 信号 设计 、 信道 估计 与 反馈 是 一 个 较 好 的 选择 , 包括 FDD 和 TDD 双 工 方式 的 Massive MIMO 场景 [ 51 ∼53 ] . 在 Massive MIMO 系统 中 [ 54 , 55 ] , 发射机 和 / 或 接收机 配备 了 大 规模 天线 阵列 , 由于 散射 群 数量 有限 , 空间 分辨率 提高 , 信道 可以 在 角 域 中 稀疏 地 表示 [ 56∼58 ] . 另外 , 相关 研究 和 实际 测量 表明 , 太赫兹 信号 到达 由 少量 的 路径 簇 构成 , 且 每 个 簇 仅 有 较 小 的 角度 扩展 . 这些 太赫兹 频谱 及其 大 规模 天线 的 显著 稀疏 特性 有利于 采用 压缩 感知 技术 , 有效 降低 处理 复杂 度 , 提升 系统 性能 .
3.2.4 灵活 频谱 技术 ( Flexible spectrum )
上文 所 讨论 的 几 项 潜在 的 关键 基础性 技术 都 是 为了 进一步 提升 频谱 效率 , 使得 频谱 效率 逼近 信道 容量 上限 , 从而 在 理想 假设 下 达到 网络 峰 值 速率 . 而 实际 网络 中 , 更 典型 情况 是 频谱 需求 的 不 均衡 性 包括 不同 网络 间 的 不 均衡 、 同 一 网络 内 不同 节点 之间 的 不 均衡 、 同 一 节点 收发 链 路 之间 的 不 均衡 等 而 这些 不 均衡 特性 导致 频谱 利用率 低下 . 本 节 将 分别 探讨 解决 上述 频谱 需求 不 均衡 问题 的 两 种 潜在 候选 技术 : ( 1 ) 频谱 共享 , 主要 用于 解决 不同 网络 间 的 频谱 需求 不 均衡 问题 ; ( 2 ) 全 自由度 双 工 , 主要 用于 解决 同 一 网络 内 不同 节点 之间 和 同 一 节点 收发 链 路 之间 的 频谱 需求 不 均衡 问题 . 无线 通信 业务 量 需求 激增 与 频谱 资源 紧缺 的 外在 矛盾 , 正 驱动 无线 通信 标准 的 内在 变革 . 进一步 提升 频谱 效率 , 并 消除 对 频谱 资源 利用 方式 的 限制 , 成为 未来 无线 通信 革新 的 一 个 目标 .
3.2.4.1 频谱 共享 ( Spectrum sharing )
为 满足 未来 6G 系统 频谱 资源 使用 需求 , 一 方面 , 需要 扩展 可 用 频谱 , 例如 采用 太赫兹 频谱 和 可见 光 频谱 , 如 3 . 1 小节 所 述 ; 另 一 方面 也 需要 在 频谱 使用 规则 上 有所 改变 , 突破 目前 授权 载波 使用 方式 为主 的 现状 , 以 更 灵活 的 方式 分配 和 使用 频谱 , 从而 提升 频谱 资源 利用率 . 目前 蜂窝 网络 主要 是 采用 授权 载波 的 使用 方式 , 频谱 资源 所有者 独占 频谱 使用 权限 , 即使 所 述 频谱 资源 暂时 空闲 , 其他 需求 者 也 没有 机会 使用 . 独占 授权 频谱 对 用户 的 技术 指标 和 使用 区域 等 有 严格 的 限制 和 要求 , 能够 有效 避免 系统 间 干扰 并 可以 长期 使用 . 然而 , 这 种 方式 在 具备 较 高 的 稳定性 和 可靠性 的 同时 , 也 存在 着 因 授权 用户 独占 频段 造成 的 频谱 闲置 、 利用 不 充分 等 问题 , 加剧 了 频谱 供需 矛盾 . 显然 , 打破 独占 授权 频谱 的 静态 频谱 划分 使用 规则 , 采用 频谱 资源 共享 的 方式 是 更 好 的 选择 [ 59 ] .
基于 频谱 资源 授权 方式 划分 , 频谱 共享 可以 进一步 分为 两 种 类型 : 非 授权 频谱 , 用户 使用 频段 不 受 限制 , 彼此 之间 享有 同等 的 使用 权利 但 均 不 受到 保护 , 需要 通过 技术 手段 避免 相互 产生 干扰 ; 动态 共享 频谱 , 在 保证 主 用户 不 受 干扰 的 前提 下 , 通过 设计 许可 权限 ( 如 规定 接入 时间 、 接入 地点 、 发射 功率 、 干扰 保护 等 ) , 赋予 次 用户 相应 的 频谱 使用 权利 , 次 用户 可 使用 数据库 、 频谱 感知 、 认知 无线电 等 技术 , 在 空间 、 时间 、 频率 等 不同 维度 上 与 主 用户 共享 频谱 .
对于 非 授权 频谱 , 目前 主要 的 非 授权 载波 频段 包括 2.4 GHz 和 5 GHz , 占 总 可 用 频谱 的 比例 较 小 不同 国家 和 地区 使用 规则 也 不 统一 . WLAN 系统 是 最 主要 使用 非 授权 载波 的 商业化 的 技术 , 但 频谱 效率 相对 较 低 . 3GPP LTE Rel-13 标准 版本 引入 LAA ( licensed - assisted access ) 技术 , 开创 了 蜂窝 系统 使用 非 授权 载波 的 先例 . 当前 , NR - unlicensed 技术 特性 正在 3GPP 5G 标准 讨论 中 , 将 会 包含 在 5G NR Rel-16 标准 版本 ( 2019年 底 完成 并 发布 ) , 5G NR 也 将 可以 利用 非 授权 载波 通信 . 而 对于 动态 频谱 共享 , 尽管 已 有 多 年 的 研究 , 但 迄今 尚 未 在 规模 商用 网络 中 采用 .
频谱 共享 技术 没有 被 充分 部署 的 原因 有 频谱 分配 规则 约束 的 因素 , 但 更 主要 是 频谱 共享 技术 本身 成熟 度 的 限制 . 我们 还是 需要 在 频谱 共享 技术 研究 上 有所 突破 , 包括 高效 频谱 共享 技术 及 高效 频谱 监管 技术 , 以 在 未来 网络 中 更 好 地 采用 共享 频谱 技术 提升 频谱 资源 利用率 , 同时 也 可以 更 方便 地 进行 频谱 监管 . 频谱 共享 的 实现 技术 可 分为 3 大 类 : 一 是 感知 类 , 例如 认知 无线电 技术 ( cognitive radio , CR ) [ 60 ] ; 二 是 共享 数据库 类 , 如 频谱 池 技术 ; 三 是 将 前 两 类 技术 结合 起来 使用 . 进一步 , 可以 利用 AI 与 频谱 共享 技术 结合 , 以 实现 智能 的 动态 频谱 共享 使用 和 智能 的 高效 频谱 监管 [ 61∼66 ] .
图 4 ( 网络 版 彩 图 ) 无线 移动 通信 系统 双 工 方式 演进 路线
Figure 4 ( Color online ) Duplex evolution route of wireless mobile communication system
3.2.4.2 全 自由度 双工 – 全 双工 ( Free duplex - full duplex )
如 上文 所 述 , 由于 业务 的 数据 包 到达 服从 泊 松 ( Poisson ) 分布 , 实际 网络 中 收发 链 路 ( 在 蜂窝 网络 中 一般 指 上下 行 链 路 ) 资源 利用率 动态 波动 , 极 不 均衡 . 增强 现有 的 双 工 技术 是 为了 实现 收发 链 路 间 灵活 的 频谱 分配 ( 或 称为 收发 链 路 间 灵活 的 频谱 共享 ) , 从而 从 双 工 维度 提升 频谱 资源 利用率 .
目前 , 相对 传统 的 移动 通信 系统 , 5G 系统 基于 灵活 空口 概念 设计 , 而 双 工 方式 则 采用 动态 TDD 架构 , 其中 FDD 模式 仅仅 是 一 种 配置 的 特例 . 另外 , 5G 及 后续 B5G / 6G 主要 可 用 频谱 分布 在 2 GHz 以上 的 频段 , 这些 频谱 绝大部分 为 TDD 频谱 . 解决 上 下行 ( down link / up link , DL / UL ) 交叉 链 路 干扰 的 CLI - RIM WID ( cross link interference - remote interference management work item description ) 标准 项目 将 于 2019 年 完成 , 并 将 包含 在 5G NR Rel - 16 标准 版本 [ 67 ] . 此 标准 项目 将 会 引入 两 类 干扰 抑制 : 解决 相邻 基 站 交叉 链 路 干扰 问题 的 机制 , 解决 远 端 基 站 间 交叉 链 路 干扰 ( 大气 波 导 现象 引起 的 交叉 链 路 干扰 ) 问题 的 机制 . 一旦 这 两 类 干扰 被 很 好 地 解决 , 5G 将 真正 能够 很 好 地 支持 灵活 双 工 ( flexible duplex ) 特性 的 商业 部署 , 从而 逐渐 摆脱 固定 双 工 模式 ( fixed duplex , FDD / TDD ) 的 资源 利用 限制 . 5G 初期 的 技术 讨论 虽 涉及 全 双 工 技术 , 但 由于 其 理论 和 技术 研究 尚 不 成熟 , 已 没有 机会 在 5G 中 采用 .
随着 未来 10 年 双 工 技术 的 进步 和 工艺 的 成熟 , 预期 6G 时代 的 双 工 方式 将 有望 实现 真正 全 自由度 双 工 模式 ( free duplex ) , 即 不 再 有 FDD / TDD 区分 , 而 是 根据 收发 链 路 间 业务 需求 完全 灵活 自 适应 的 调度 为 灵活 双 工 或 全 双 工 ( full duplex ) 模式 , 彻底 打破 双 工 机制 对 收发 链 路 之间 频谱 资源 利用 的 限制 . 全 自由度 双 工 模式 通过 收发 链 路 ( 或 DL 与 UL ) 之间 全 自由度 ( 时 、 频 、 空 ) 灵活 的 频谱 资源 共享 将 可以 实现 更加 高效 的 频谱 资源 利用 , 达到 提升 吞吐量 及 降低 传输 时 延 的 目的 . 而 要 实现 全 自由度 双 工 模式 , 最 关键 的 技术 挑战 是 需要 突破 全 双 工 技术 . 图 4 描绘 了 无线 移动 通信 系统 双 工 方式 的 演进 路线 .
全 双 工 可以 最 大 限度 地 提升 网络 和 接入 设备 收发 设计 的 自由度 , 能够 消除 FDD 和 TDD 资源 使用 限制 , 从而 提升 频谱 效率 和 降低 传输 时延 , 可 作为 未来 无线 通信 系统 频谱 提升 的 关键 候选 使 能 技术
· 提升 频谱 效率 : 基于 自 干扰 抑制 技术 的 同时 同 频 全 双 工 技术 可 消除 FDD 和 TDD 资源 使用 限制 从 理论 极限 上 可 提升 一 倍 的 频谱 效率 .
· 降低 传输 时 延 : 未来 的 载波 属性 应该 是 以 TDD 载波 为主 . DL / UL 采用 TDD 方式 传输 , 即使 可以 动态 灵活 上 下行 , 甚至 灵活 时 隙 结构 , 依然 会 存在 上 下行 TDD 带来 的 时 延 、 切换 操作 等 问题 . 全 双 工 或者 部分 全 双 工 , 可以 克服 不 能够 同时 传输 带来 的 时 延 问题 , 同时 对 DL / UL 资源 调度 提供 更 多 的 自由度 、 更 大 的 灵活性 .
同时 同 频 全 双 工 涉及 的 通信 理论 与 工程 技术 研究 已 进行 多 年 , 形成 了 空域 、 射频 域 、 数字 域 联合 的 自 干扰 抑制 技术 路线 . 近 些 年 很多 研究 机构 已经 成功 设计 出 全 双 工 收发机 [ 68 , 69 ] , 并 达到 了 110 dB 自 干扰 抑制 能力 [ 68 ] . 全 双 工 通信 的 应用 领域 十分 广泛 , 包括 认知 无线电 系统 [ 70 ] 、 中继 网络 [ 71 , 72 ] 、 双向 通信 系统 [ 73 ] 、 终端 与 终端 通信 系统 ( device to device , D2D ) [ 74 ] 、 蜂窝 网 [ 75∼77 ] 等 . 其中 , 在 蜂窝 网 尤其 是 覆盖 范围 小 、 发射 功率 低 的 密集 蜂窝 网 场景 的 应用 得到 了 越来越 多 的 关注 .
基于 自 干扰 受限 的 技术 特征 可知 , 全 双 工 技术 主要 适合于 如下 几 类 典型 应用 场景 : ( 1 ) 低 发射 功率 场景 , 包括 短 距离 无线 链 路 ( 例如 D2D ( device to device ) , V2X ( vehicle to everything ) ) 和 小 覆盖 发射 低 功率 的 微小 区 ( small cell ) . ( 2 ) 收发 设备 复杂度 与 成本 不 受限 的 场景 , 例如 无线 中继 ( wireless relay ) 和 无线 回 传 ( wireless backhaul ) ; ( 3 ) 窄 波束 且 空间 自由度 较 多 的 场景 , 包括 采用 Massive MIMO 的 6 GHz 以下 频段 及 高频 毫米 波 / 太 赫兹 频段 的 通信 场景 .
全 双 工 技术 的 实用 化 进程 中 , 尚 需 解决 的 问题 和 技术 挑战 包括 : 大 功率 动态 自 干扰 信号 的 抑制 , 多 天线 射频 域 自 干扰 抑制 电路 的 小型化 , 全 双 工 体制 下 的 网络 新 架构 与 干扰 消除 机制 , 与 FDD / TDD 半 双 工 体制 的 共存 和 演进 策略 . 另外 , 从 工程 部署 角度 , 充分 研究 全 双 工 的 组 网 技术 是 更 重要 的 方向 .
3.2.5 基于 AI 的 无线 通信 技术 ( AI-based wireless communication )
近年 来 , 随着 大数据 时代 的 来临 以及 多 种 软 硬件 计算 资源 的 增长 , 人工 智能 特别是 深度 学习 , 已经 成为 一 个 具有 众多 实际 应用 和 活跃 研究 课题 的 领域 . 借助 深度 学习 , 通过 对 数据 进行 深入 归纳 、 分析 , 从而 获取 新 的 、 规律性 的 信息 和 知识 , 并 利用 这些 知识 建立 用于 支持 决策 的 模型 , 进行 风险 分析 或 预测 . 深度 学习 的 出现 , 促进 了 许多 领域 快速 发展 , 例如 语音 认知 、 计算机 视觉 、 机器 翻译 和 生物 信息 等 . 而 学术界 和 工业界 也 在 不断 思考 如何 将 AI 融入 到 无线 通信 系统 中 , 实现 无线 通信 系统 效能 的 大幅 提升 [ 12 , 78 ] . 已 有 研究 集中 于 应用 层 和 网络 层 , 主要 思想 是 将 AI 特别 是 深度 学习 的 思想 引入 到 无线 资源 管理 和 分配 领域 . 不过 , 该 方向 的 研究 正 向 MAC 层 和 物理 层 推进 , 特别 在 物理 层 出现 无线 传输 与 深度 学习 相 结合 的 趋势 . 尽管 无线 大数据 为 AI 与 无线 通信 结合 提供 了 可能 , 但 各 项 研究 目前 尚 处于 初步 探索 阶段 , 智能 通信 系统 的 发展 还 需要 一 个 长期 的 过程 , 机遇 与 挑战 共存 [ 79 ] .
AI 在 无线 通信 网络 的 应用 层 和 网络 层 主要 有 两 方面 的 应用 . 首先 , 它们 可以 用于 预测 、 推理 和 大数据 分析 . 在 此 应用 领域 , AI 功能 与 无线 网络 从 其 用户 、 环境 和 网络 设备 生成 的 数据集 学习 的 能力 有关 . 例如 , AI 可以 用来 分析 和 预测 无线 用户 的 可用性 状态 和 内容 请求 , 从而 使 基 站 能够 提前 确定 用户 的 关联 内容 并 进行 缓 存 , 从而 减少 数据 流量 负载 . 在 这里 , 与 用户 相关 的 行为 模式 ( 如 移动 方式 和 内容 请求 ) 将 显著 影响 缓 存 哪些 内容 、 网络 中 的 哪个 节点 以及 在 什么 时间 缓存 哪些 内容 . 其次 , AI 在 无线 网络 中 的 另 一 个 关键 应用 是 通过 在 网络 边缘 及其 各 网元 实体 ( 如 基站 和 终端 用户 设备 ) 上 内 嵌 AI 功能 来 实现 自 组织 网络 操作 . 这 种 边缘 智能 是 资源 管理 、 用户 关联 和 数据 卸载 的 自 组织 解决 方案 的 关键 促成 因素 . 在 这 种 情况 下 , AI 可以 学习 环境 , 并 随着 环境 的 变化 采用 不同 的 解决 方案 , 使得 设备 自主 决策 成为 可能 , 从而 实现 网络 智能 化 [ 80 ] . 当然 , AI 可以 同时 用于 无线 通信 网络 的 预测 和 自 组织 操作 , 因为 这 两 个 功能 在 很 大 程度 上 是 相互 依赖 的 .
AI 用于 物理 层 传输 主要 呈现 出 两 种 类型 的 深度 学习 网络 , 一 种 基于 数据 驱动 , 另 一 种 基于 数据 模型 双 驱动 . 基于 数据 驱动 的 深度 学习 网络 将 无线 通信 系统 的 多 个 功能 模块 看作 一 个 未知 的 黑 盒子 , 利用 深度 学习 网络 取而代之 , 然后 依赖 大量 训练 数据 完成 输入 到 输出 的 训练 . 基于 数据 模型 双 驱动 的 深度 学习 网络 在 无线 通信 系统 原有 技术 的 基础 上 , 不 改变 无线 通信 系统 的 模型 结构 , 利用 深度 学习 网络 代替 某个 模块 或者 训练 相关 参数 以 提升 某个 模块 的 性能 . AI 用于 物理 层 传输 , 意味 着 底层 基础 的 信号 处理 与 通信 机制 将 可能 突破 传统 经典 的 通信 理论 框架 , 而 采用 基于 AI 驱动 的 信号 处理 及 通信 机制 . 不过 , 上述 两 种 用于 物理 层 传输 的 深度 学习 网络 至少 面临 如下 3 方面 的 问题 :
( 1 ) 基于 深度 学习 的 AI 算法 主要 采用 大量 训练 数据 离 线 方式 进行 参数 训练 优化 , 而且 由于 训练 数据 获取 的 限制 , 一般 为 特定 信道 条件 下 的 数据 . 这 种 处理 机制 产生 了 特定 信道 环境 训练 数据 的 离 线 静态 训练 与 无线 信道 的 多样性 及 动态 时 变性 的 矛盾 .
( 2 ) 当前 深度 学习 处理 的 为 实数 信号 , 而 无线 通信 物理 层 传输 的 为 复数 信号 . 如何 构建 复数 域 的 信号 检测 神经 网络 以 更 契合 无线 通信 信号 特点 需要 进一步 研究 .
( 3 ) AI 用于 物理 层 传输 的 训练 样本 主要 采用 数学 仿真 生成 , 仿真 数据 可能 忽略 了 部分 实际 通信 环境 带来 的 影响 . 为了 更 好 反应 实际 网络 环境 , 需要 利用 更 完备 的 、 实际 采集 的 数据 进行 相应 网络 的 训练 和 测试 . 不过 , 如何 有效 获取 足够 的 实际 可信 的 训练 数据 是 必须 要 解决 的 问题 . 例如 , 实际 采样 数据 复杂 多样 , 且 存在 大量 虚 警 、 错 检 数据 , 如何 有效 进行 数据 清理 及 合理 分类 将 是 巨大 挑战 .
为 实现 6G 时代 “ 智慧 连接 ” 的 愿景 , 6G 网络 将 呈现 为 基于 “ 分布式 智能 无线 计算 ” ( distributed intelligent wireless computing [ 7 ] ) 网络 架构 以及 基于 AI 的 底层 通信 机制 . 也 即 , 在 6G 时代 , AI 将 会 被 充分 地 集成 到 智能 的 6G 网络 系统 中 .
· AI 将 在 未来 网络 端 到 端 的 方方面面 占据 主导 地位 , 包括 智能 核心网 和 智能 边缘 网络 , 智能 手机 和 智能 物联网 ( 超级 物联网 ) 终端 , 以及 智能 业务 应用 ;
· 自主 进化 性能 , 如 可 用 性 、 可 修改 性 、 有效性 、 安全性 和 效率 ; 自主 进化 质量 , 如 可 测试 性 、 可 维护 性 、 可 重用 性 、 可 扩展 性 、 可 移植 性 和 弹性 ;
· 底层 基础 的 信号 处理 与 通信 机制 将 可能 会 突破 传统 经典 的 通信 理论 框架 , 全面 采用 AI 驱动 的 机制 . 例如 , 基于 深度 学习 的 信道 编译 码 [ 81 ] 、 基于 深度 学习 的 信号 估计 与 检测 [ 82 ] 、 基于 深度 学习 的 MIMO 机制 [ 83∼85 ] 、 基于 AI 的 资源 调度 [ 86 , 87 ] 与 分配 [ 88 , 89 ] 等 ;
· 网络 基础 设施 具备 自 组织 自 优化 能力 , 就 像 一 个 独立 的 自治 系统 .
随着 ICT 产业 链 架构 融合 的 逐步 深入 、 网络 云 化 重构 转型 的 加快 , 以及 更 多 新 制式 和 技术 的 演进 , 电信 运营商 在 网络 运营 方面 将 面临 越来越 大 的 压力 和 挑战 , 智能化 网络 是 未来 网络 发展 趋势 , 网络 运营 和 运维 模式 将 发生 根本性 变革 . 网络 将 由 当前 以 人 驱动 为主 的 人 治 模式 , 逐步 向 网络 自我 驱动 为主 的 自治 模式 转变 . 未来 , 智能化 网络 将 通过 网络 数据 、 业务 数据 、 用户 数据 等 多维 数据 感知 , 实现 高度 自治 [ 90 ] .
3.3 专有 技术 特性 ( Special technical features )
为 实现 上述 6G 网络 的 愿景 与 挑战 , 至少 有 两 种 潜在 的 关键 专有 技术 特性 需要 被 特别 考虑 , 包括 空 天 地 海 一体化 通信 和 无线 触觉 网络 . 如 前文 所 述 , 这些 专有 技术 特性 则 由 多 个 关键 的 基础性 技术 点 有机 组成 , 用于 满足 未来 6G 典型 场景 的 需求 , 而 这些 专有 技术 特性 组合 构建 为 有机 的 6G 系统 . 本 小 节 将 对 这 两 种 典型 的 专有 技术 特性 进行 较为 详细 的 分析 讨论 .
3.3.2 无线 触觉 网络 ( Wireless tactile network )
当前 5G 网络 所 涉及 的 IoT 网络 主要 是 强调 对 万物 的 感知 与 连接 , 而 未来 6G 网络 连接 的 对象 将 是 普遍 具备 智能 的 对象 , 其 连接 通信 关系 不仅 是 感知 , 还 包括 实时 的 控制 与 响应 , 即 所谓 “ 触觉 互联网 ” [ 93 ] . “ 触觉 互联网 ” 指 能够 实时 传送 控制 、 触摸 和 感应 / 驱动 信息 的 通信 网络 . IEEEP1918.1 标准 工作组 将 触觉 互联网 定义 为 一 个 网络 或 一 个 网络 的 网络 , 用于 远程 访问 、 感知 、 操作 或 控制 感知 实时 的 真实 和 虚拟 对象 或 过程 [ 94 ] . 传统 的 互联网 仅 用于 信息 内容 的 交互 , 而 触觉 互联网 将 不仅 负责 远程 传递 信息 内容 , 同时 还 包含 与 传递 信息 内容 对应 的 远程 控制 与 响应 行为 . 它 将 提供 从 内容 传递 到 远程 技能 集合 传递 的 真正 范式 转换 , 从而 将 可能 革命性 地 改变 社会 的 每 个 部分 [ 94 ∼ 98 ] . 触觉 互联网 的 3 个 关键 要素 是 : 物理 实时 交互 ( 人 和 机器 以 感知 的 实时 方式 访问 、 操作 和 控制 对象 ) 、 用于 远程 控制 的 超 实时 响应 基础 设施 、 将 控制 和 通信 融入 一 个 网络 的 应用 程序 .
可以 设想 未来 的 物联 世界 : 大量 的 物联 设备 充满 我们 的 环境 , 执行 各 种 传感 任务 ; 这些 设备 可以 随机 部署 , 以 某 种 有 组织 的 方式 部署 ( 例如 路边 感应 ) , 也 可以 作为 普通 智能 手机 平台 的 一 部分 ; 然后 这些 设备 都 连接 在 一起 , 通过 各 种 复杂 、 相互 不 兼容 的 通信 协议 交换 数据 . 这些 物联 设备 / 节点 中 , 有些 仅 具有 简单 的 感知 功能 , 有些 则 具有 复杂 的 智能 决策 处理 功能 , 还 有些 节点 负责 动作 响应 . 例如 , 仅 具有 感知 功能 的 物联 设备 构成 所谓 “ 无线 云 ” ( wireless cloud ) , 在 未来 的 无线 网络 中 , 由 非常 廉价 和 低 能耗 的 无线 物联 感知 节点 组成 的 密集 集群 协作 , 为 其他 终端 提供 透明 的 通信 服务 . 无线 节点 使用 “ 网络 感知 物理 层 ” ( network - aware physical layer ) 进行 操作 , 该 层 处理 它们 接收 到 的 叠加 信号 的 混合 , 并 基于 压缩 感知 的 方式 从中 提取 相关 信息 以 转发 到 目的地 . 一些 主要 的 应用 场景 可以 包括 : 远程 机器人 控制 、 远程 机器 操作 、 沉浸 式 虚拟 现实 、 人际 触觉 通信 、 实时 触觉 广播 、 汽车 和 无人 机 控制 等 . 可以 预期 , 6G 时代 是 无所不在 的 “ 触觉 互联网 ” , 与 无所不在 的 感知 对象 和 / 或 智能 对象 进行 实时 传送 控制 、 触摸 和 感应 / 驱动 信息 的 通信 , 从而 实现 “ 一 念 天地 , 万物 随心 ” .
实现 触觉 互联网 的 关键 技术 挑战 之一 是 将 通信 、 控制 和 计算 系统 组合 成 一 个 共享 的 基础 设施 . 通过 将 移动 通信 系统 作为 底层 无线 网络 , 连同 其 软件 化 和 虚拟 化 的 逻辑 网 元 实体 , 集成 为 一 个 ( 双向 ) 实时 控制 环路 , 以 使 预期 的 实时 控制 与 网络 边缘 高效 计算 能力 相 结合 [ 99 ] . 根据 ITU - T 关于 触觉 互联网 的 技术 观察 报告 [ 100 ] , 我们 有 必要 进一步 扩展 无线 触觉 网络 领域 的 研究 , 包括 引入 全新 的 想法 和 概念 , 提高 接入 网络 内在 的 余 度 和 分 集 , 以 满足 触觉 互联网 应用 的 严格 延迟 和 可靠性 要求 . 触觉 互联网 仍 处于 起步 阶段 . 为了 实现 其 愿景 , 需要 解决 一些 开放 的 研究 挑战 . 除了 波形 选择 和 鲁棒 调制 方案 等 物理 层 问题 外 , 智能 控制 面 与 用户 平面 分离 / 协调 技术 对于 减少 信令 开销 和 空中 接口 时 延 至关 重要 . 为 端 到 端 降低 时 延 , 有 必要 深入 研究 高度 自 适应 网络 编码 技术 和 可 扩展 路由 算法 . 另外 , 对于 触觉 互联网 应用 来说 , 安全性 是 最 关键 的 需求 之一 , 必须 要 提供 有效 的 保障 机制 以 增强 对 恶意 行为 的 防护 . 为 确保 规避 未来 可能 的 风险 , 无线 触觉 网络 的 首要 设计 准则 应该 是 通过 授权 辅助 人类 , 而 不 是 自主 地 替代 人类 生产 新 的 商品 和 提供 服务 [ 101 ] .
另外 , 未来 6G 时代 无所不在 密集 分布 的 传感 器件 将 会 产生 海量 的 感知 信息 , 从而 对 无线 网络 容量 带来 巨大 的 挑战 . 另外 , 传感 器件 进行 海量 信息 采样 处理 能力 、 成本 与 能耗 压力 也 是 巨大 挑战 [ 102 ] . 为 克服 这些 海量 信息 处理 需求 的 挑战 , 采用 压缩 感知 机制 是 一 个 很 好 的 选择 , 无线 触觉 网络 也 是 压缩 感知 机制 使用 的 最 典型 场景 之一 [ 103∼105 ] . 无线 传感器 网络 最 直接 的 目标 就 是 收集 数据 . 由于 传感器 节点 采集 的 数据 有 时空 相关性 , 满足 压缩 感知 理论 应用 中 信号 是 稀疏 性 和 可 压缩 性 的 条件 , 且 传感器 节点 资源 有限 , 汇聚 节点 性能 强大 , 适用 于 压缩 感知 理论 编码 简单 、 解码 复杂 的 特点 , 因此 , 基于 压缩 感知 的 无线 传感 网络 ( wireless sensor network , WSN ) 数据 收集 的 技术 有 了 逐步 深入 和 广泛 的 研究 和 发展 . 基于 压缩 感知 机制 的 WSN 有 机会 克服 传统 信号 采集 的 问题 , 有效 实现 无处不在 的 无线 触觉 网络 的 应用 需求 . 以 传感 网络 定位 信息 为 例 , 在 无线 传感器 网络 中 , 需要 传感器 节点 的 位置 信息 来 执行 位置 感知 、 资源 分配 和 调度 . 位置 信息 也 是 基于 位置 的 服务 的 重要 因素 . 由于 位置 网格 中 存在 大量 的 元素 , 这 种 方法 会 产生 很 高 的 计算 复杂 度 . 由于 目标 节点 的 数目 远 小于 网格 中 元素 的 数目 , 因此 目标 的 位置 信息 是 稀疏 的 , 因此 可以 使用 CS 技术 进行 有效 的 定位 [ 106∼108 ] .
3.3.1 空 天 地 海 一体化 通信 ( Space-air-ground-sea integrated communication )
空 天 地 海 一体化 通信 的 目标 是 扩展 通信 覆盖 广度 和 深度 , 也 即 在 传统 蜂窝 网络 的 基础 上 分别 与 卫星 通信 ( 非 陆地 通信 ) 和 深海 远洋 通信 ( 水下 通信 ) 深度 融合 . 空 天 地 海 一体化 网络 是 以 地面 网络 为 基础 、 以 空间 网络 为 延伸 , 覆盖 太空 、 空中 、 陆地 、 海洋 等 自然 空间 , 为 天基 ( 卫星 通信 网络 ) 、 空 基 ( 飞机 、 热 气球 、 无人 机 等 通信 网络 ) 、 陆 基 ( 地面 蜂窝 网络 ) 、 海 基 ( 海洋 水下 无线 通信 + 近海 沿岸 无线 网络 + 远洋 船只 / 悬浮 岛屿 等 构成 的 网络 ) 等 各 类 用户 的 活动 提供 信息 保障 的 基础 设施 . 从 基本 的 构成 上 , 空 天 地 海 一体化 通信 系统 包括 两 个 子系统 : 陆地 移动 通信 网络 与 卫星 通信 网络 结合 的 天地 一体化 子系统 , 陆地 移动 通信 网络 与 深海 远洋 通信 网络 结合 的 深海 远洋 ( 水下 通信 ) 通信 子系统 . 本 小节 将 分别 探讨 天地 一体化 通信 和 作为 深海 远洋 通信 最 关键 构成 的 水下 无线 通信 . 其中 , 用于 满足 深海 远洋 通信 场景 的 水下 无线 通信 是否 能够 成为 未来 6G 网络 的 组成 部分 存在 争议 , 本 文 仅 是 抛砖引玉 , 尝试 性 提 出来 作为 探讨 .
图 5 ( 网络 版 彩 图 ) 天地 一体化 网络 架构
Figure 5 ( Color online ) Network architecture for space and ground integrated communication
3.3.1.1 天地 一体化 通信 ( Space and ground integrated communication )
天地 一体化 信息 网络 由 卫星 通信 系统 ( 天基 骨干 网 、 天基 接入 网 、 地基 节点 网 ) 与 地面 互联网 和 移动 通信网 互 联 互 通 , 建成 “ 全球 覆盖 、 随遇 接入 、 按 需 服务 、 安全 可信 ” 的 天地 一体化 信息 网络 体系 . 图 5 提供 了 一 个 天地 一体化 网络 架构 参考 例子 .
文献 [ 91 ] 提供 了 一 种 典型 的 天地 一体化 网络 架构 , 可以 作为 未来 6G 网络 天地 一体化 通信 网络 架构 研究 的 参考 . 文 中 作者 认为 天基 骨干 网 由 布设 在 地球 同步 轨道 的 若干 骨干 卫星 节点 联网 而 成 , 而 骨干 节点 需要 具备 宽带 接入 、 数据 中继 、 路 由 交换 、 信息 存储 、 处理 融合 等 功能 , 有 单 颗 卫星 或 多 个 卫星 簇 构成 ; 天基 接入 网 由 布设 在 高 轨 或 低 轨 的 若干 接入 点 组成 , 满足 陆 海 空 天 多 层次 海量 用户 的 网络 接入 服务 需求 , 形成 覆盖 全球 的 接入 网络 ; 同时 , 地基 节点 网 有 多 个 地面 互联 的 地基 骨干 节点 组成 , 主要 完成 网络 控制 、 资源 管理 、 协议 转换 、 信息 处理 、 融合 共享 等 功能 , 通过 地面 高速 骨干 网络 完成 组 网 , 并 实现 与 其他 地面 系统 的 互 联 互 通 .
天地 一体化 网络 特别 是 天基 网络 受到 空间 传播 环境 与 网络 设置 等 因素 的 影响 , 与 陆地 移动 通信 网络 存在 显著 差别 [ 92 ] : ( 1 ) 空间 传输 条件 受限 . 空间 节点 由于 距离 遥远 , 信道 质量 差 , 链 路 通常 存在 较 大 的 传输 时 延 、 较 高 的 中断 概率 、 非 对称 等 特点 ; ( 2 ) 空间 节点 组网 的 特殊性 . 空间 节点 设置 受 轨道 、 星座 等 的 制约 , 节点 高度 动态 、 稀疏 分布 、 拓扑 结构 动态 变化 等 ; ( 3 ) 系统 组成 与 管理 上 的 特殊性 . 有 大量 专用 系统 组成 和 专 网 构成 , 各自 长期 发展 中 缺乏 统一 标准 , 网络 的 管理 实体 应用 需求 和 习惯 也 大相径庭 , 不同 管理 域 异 构 网络 互联 互 通 困难 , 节点 资源 协同 难 . 由于 天基 网络 存在 上述 与 陆地 移动 通信 网络 的 显著 差别 , 大量 陆地 移动 通信 网络 中 的 成熟 技术 难以 直接 用于 天基 网络 . 为 尽快 克服 这些 问题 , 需要 考虑 从 以下 几 方面 入手 : 尽快 确定 网络 架构 、 确定 接口 标准 、 星间 链 路 方案 选择 、 天基 信息 处理 、 网络 协议 体系 、 安全 机制 等 .
未来 天地 一体化 通信 网络 五 大 典型 的 应用 场景 : ( 1 ) 全 地形 覆盖 : 地面 基站 无法 覆盖 到 的 区域 , 如 海洋 、 湖泊 、 岛屿 、 山区 等 ; 移动 平台 , 如 飞机 、 远洋 船舶 、 高铁 . ( 2 ) 应急 通信 : 地震 、 海啸 等 灾害 . ( 3 ) 广播 业务 : 低速 的 广播 服务 , 如 公共 安全 、 应急 响应 消息 等 ; 广播 , 点播 多媒体 业务 . ( 4 ) IoT 服务 : 远洋 物资 跟踪 、 偏远 设备 监控 、 大 面积 物联 设备 信息 采集 . ( 5 ) 信 令 分流 : 通过 卫星 网络 传递 控制 面 的 信息 .
基于 目前 的 发展 状态 , 天地 一体化 网络 还 需要 有 如下 几 方面 问题 需要 研究 解决 : 传统 卫星 系统 与 移动 通信 网络 的 互 联 互 通 问题 、 卫星 通信 系统 本身 的 技术 突破 问题 、 轨道 与 频谱 资源 分配 管理 问题 、 不同 卫星 系统 之间 的 互 联 互 通 问题 等 .
3.3.1.2 水下 无线 通信 ( Undersea communication )
水下 无线 通信 是 实现 深海 远洋 通信 的 关键 技术 特性 , 可 分为 水下 无线 电磁波 通信 和 水下 非 电磁波 通信 ( 主要 包括 水声 通信 和 水下 光 通信 ) 两 种 , 它们 分别 具有 不同 的 特性 及 应用 场合 .
水下 无线 电磁波 通信 ( Undersea wireless electromagnetic communication ) . 电磁波 是 横波 , 在 有 电阻 的 导体 中 的 穿透 深度 与其 频率 直接 相关 . 频率 越 高 , 衰减 越 大 , 穿透 深度 越 小 . 反之 , 频率 越 低 , 衰减 相对 越 小 , 穿透 深度 越 大 . 海水 是 良性 的 导体 , 趋 肤 效应 较 强 , 电磁波 在 海水 中 传输 时 会 造成 严重 的 影响 , 原本 在 陆地 上 传输 良好 的 短波 、 中波 、 微波 等 无线 电磁波 在 水下 由于 衰减 的 厉害 , 几乎 无法 传播 . 目前 , 各 国 发展 的 水下 无线 电磁波 通信 主要 使用 甚 低频 ( very low frequency , VLF ) 、 超 低频 ( super low frequency , SLF ) 和 极 低频 ( extremely low frequency , ELF ) 3 个 低频 波段 . 水下 无线 电磁波 通信 主要 用于 远 距离 的 小 深度 的 水下 通信 场景 .
水声 通信 ( Undersea acoustic communication ) . 水声 通信 是 其中 最 成熟 的 技术 . 声波 是 水 中 信息 的 主要 载体 , 己 广泛 应用 于 水下 通信 、 传感 、 探测 、 导航 、 定位 等 领域 . 声波 属于 机械 波 ( 纵 波 ) , 在 水下 传输 的 信号 衰减 小 ( 其 衰减 率 为 电磁波 的 千 分之 一 ) , 传输 距离 远 , 使用 范围 可 从 几 百 米 延伸 至 几 十 公里 , 适用 于 温度 稳定 的 深水 通信 . 水声 信道 一 个 十分 复杂 的 多 径 传输 的 信道 , 而且 环境 噪声 高 带 宽窄 可 适用 的 载波 频率 低 以及 传输 的 时 延 大 . 为了 克服 这些 不利 因素 , 并 尽可能 地 提高 带宽 利用 效率 , 需要 进一步 研究 新 的 技术 方案 . 例如 , 多 载波 调制 技术 , 多 输入 多 输出 技术 .
水下 无线 光 通信 ( Undersea optical wireless communication ) . 水下 激光 通信 技术 利用 激光 载波 传输 信息 . 由于 波长 450∼530 nm 的 蓝 绿 激光 在 水下 的 衰减 较 其他 光 波段 小 得 多 , 因此 蓝 绿 激光 作为 窗口 波段 应用 于 水下 通信 . 蓝 绿 激光 通信 的 优势 是 拥有 几 种 方式 中 最高 传输 速率 . 在 超 近 距离 下 , 其 速率 可 到达 100 Mbps 级 . 蓝 绿 激光 通信 方向性 好 , 接收 天线 较 小 . 不过 目前 蓝 绿 激光 应用 于 浅水 近距离 通信 依然 存在 如下 难点 , 需要 进一步 研究 解决 : ( 1 ) 散射 影响 . 水 中 悬浮 颗粒 及 浮游 生物 会 对 光 产生 明显 的 散射 作用 , 对于 浑浊 的 浅水 近距离 传输 , 水下 粒子 造成 的 散射 比 空气 中 要 强 3 个 数量级 , 透过 率 明显 降低 . ( 2 ) 光 信号 在 水 中 的 吸收 效应 严重 . 包括 水 媒 质 的 吸收 、 溶解 物 的 吸收 及 悬浮 物 的 吸收 等 . ( 3 ) 背景 辐射 的 干扰 . 在 接收 信号 的 同时 , 来自 水面 外 的 强烈 自然光 , 以及 水下 生物 的 辐射 光 也 会 对 接收 信 噪 比 形成 干扰 . ( 4 ) 高 精度 瞄准 与 实时 跟踪 困难 . 浅水 区域 活动 繁多 , 移动 的 收发 通信 单元 , 在 水下 保持 实时 对准 十分 困难 . 并且 由于 激光 只 能 进行 视距 通信 , 两 个 通信 点 间 随机 的 遮挡 都 会 影响 通信 性能 .
4 结论
本 文 用 4 个 关键 词 概括 未来 6G 愿景 : “ 智慧 连接 ” 、 “ 深度 连接 ” 、 “ 全息 连接 ” 和 “ 泛 在 连接 ” , 而 这 4 个 关键 词 共同 构成 “ 一 念 天地 , 万物 随心 ” 的 6G 总体 愿景 . 分析 了 实现 6G 愿景 所 面临 的 技术 需求 与 挑战 , 包括 峰 值 吞吐量 、 更 高 能效 、 随时随地 的 连接 、 全新 理论 与 技术 , 以及 一些 非 技术性 因素 的 挑战 . 然后 分类 罗列 并 探讨 了 6G 潜在 关键 技术 : ( 1 ) 新 频谱 通信 技术 , 包括 太赫兹 通信 和 可见 光 通信 ( 2 ) 基础性 技术 , 包括 稀疏 理论 ( 压缩 感知 ) 、 全新 信道 编码 、 大 规模 天线 、 灵活 频谱 使用 , 以及 基于 AI 的 无线 通信 技术 ; ( 3 ) 专有 技术 特性 , 包括 空天 地 海 一体化 通信 和 无线 触觉 网络 .
6G 愿景 让 人 心潮澎湃 , 6G 关键 候选 技术 充满 挑战 . 6G 网络 最终 将 提供 每 秒 太比特 速率 , 支撑 10 年 后 ( 2030年 ∼ ) 平均 每 人 1000 + 无线 节点 的 连接 , 并 提供 随时随地 的 即时 全息 连接 需求 . 未来 将 是 一 个 完全 的 数据 驱动 的 社会 , 人 与 万物 被 普遍 地 、 近乎 即时 ( 毫秒 级 ) 地 连接 , 构成 一 个 不可思议 的 完全 连接 的 乌托邦 世界 .
