6G,关键技术及其面临的挑战

卢旭俊，郑建飞，夏 烛

（1.深圳市润迅电话商务有限公司杭州分公司，浙江 杭州 311200；
2.杭州友声科技股份有限公司，浙江 杭州 310000）

随着社会需求的新兴应用增多，5G 或许无法再满足新型服务需求，例如下一代全息隐形传输需要太比特（Tb/s）级的数据速率和微秒级的延迟，即使是5G 毫米波频段（mmW）也无法实现。此外，从工业4.0 向工业X.0 模式的转变，将推动连接密度远远超过5G 设计的106平方公里，且需要对现网进行彻底改造。而解决问题的关键在于6G 或未来超越6G 的通信系统的研究应用。ITU-T 公布的官方建议6G 关键性能指标（KPI）如表1 所示。

表1 从5G 到6G 通信系统演进性能指标变化

6G 的KPI 主要包含处理与系统吞吐量等系统能力类指标、端到端延迟测量及抖动等系统延迟类指标、处理与网络管理和编排相关的系统管理类指标[1]。要达到表中的KPI，需要在6G 及未来无线通信的所有领域实现突破，使用新的频谱、增加智能和自动化技术、拓展卫星物联网通信等应用，如图1 所示。

图1 6G 及超越6G 的无线通信系统的应用技术

5G 网络引入了增强型移动宽带、低时延高可靠通信和大规模机器通信等技术旨在服务于各种应用，在6G中与网络系统的覆盖、吞吐量、延迟等性能相关应用会更加延伸，如图2 所示。

图2 6G 系统应用拓展

太赫兹（Terahertz）频段（0.1 THz～10 THz）位于mmW 光谱和红光光谱之间，由于超宽频谱资源的可用性，为大量应用提供Tb/s 的无线链路，如图3 所示[2]。

图3 太赫兹频段为无线通信链路提供的可用频谱资源

2.1 太赫兹波段通信应用

与低频无线网络不同，太赫兹波段通信由于其频段极高具有独特的电磁和光子学特性，除了用于蜂窝系统的Tb/s 级链路外，太赫兹频段还可用于局域网、个域网、无线片上网络、卫星通信等各种应用场景，如局域网中形成光纤和太赫兹-光学链路之间的无缝过渡实现零延迟；
数据中心网络中替代传统光电缆有线网络连接，降低安装和重新配置方面的高成本；
在卫星通信中，利用太赫兹波段更宽的带宽，容纳更多的卫星并实现更高的链路性能等。

2.2 太赫兹波段通信面临的问题

目前，一些基于电子束光刻等技术能够制造出带有数百个等离子体天线元件的前端，利用大型天线阵列可以形成主瓣高指向性的阵列辐射方向，将能量集中到所需的方向，扩大信号的覆盖范围。然而，这种高度定向的波束限制了在角域的覆盖范围，导致发射机为每个用户服务的能量效率较低，仍存在传输距离限制问题[3]。

在天线设计中寻求更新的解决方案的同时，其他的挑战包括与太赫兹波段收发器设计相关的控制和信号处理方案。一方面，需要实时控制算法，另一方面，需要通信协议来协调发射器、接收器和反射射线之间的关系。当在移动收发器上使用高度定向波束时，每个收发器的天线阵列的视野有限，无法定位转发其数据的下一跳，就产生了其他相关问题。因此，太赫兹波段通信需要更新的路由解决方案来有效地发现和建立链路。

mmW 和太赫兹频段的症结是有限的通信距离，因为小波长固有的高路径损耗以及收发器的发射功率有限。除了要关注无线硬件的进步以及网络优化策略，也要利用室内外的无线通信环境，使信号传播变得可控。控制信号在环境中的传播本质上是控制电磁波与反射物体的相互作用，包括室内室外建筑和其他基础设施等，常见的功能包括波导向、聚焦、准直（即对入射波产生平面波阵列）、偏振、相位移位、全部或部分吸收等，如图4 所示[4]。

图4 能操纵电磁波的等离子体反射阵列设计

3.1 智能通信环境基础

智能环境是一个由5 层部分组成的三维结构，每层都有不同的功能，从上到下分别是电磁行为层、传感和驱动层、屏蔽层、计算层和通信层，如图4 所示。电磁行为层是由超表面组成的，具有可调谐的阻抗来控制电磁波的反射方向。传感和驱动层由相移电路和碰撞信号感知传感器组成。屏蔽层隔离了分层结构的上下部分，从而使可能的干扰最小化。计算层用于控制相移和处理感应到的入射波。通信层连接所有上层，作为中央控制器的网关，处理所有连接请求、转发和接收信号，进行上述波函数控制。

与现有无线网络中部署的多天线中继相比，智能通信环境具有以下优势：

（1）因有可控天线阵列的智能表面的广泛覆盖而具有更高的空间分集；

（2）因计算层和通信层直接位于表面层下方，减少了处理时间；

（3）当入射信号来自不同方向时，智能表面能够准直波并将其反射到所需的方向，提高网络路由的灵活性。

3.2 智能环境的应用

（1）信号传播增强

从用户的角度出发，智能环境系统服务于包括移动用户和集群用户的模式。

传输距离:相对于发射机的非视距（Non Line of Sight，NLoS）区域的用户，智能环境系统有望延长传输距离，并通过波导或反射到达以前未覆盖的区域。仿真结果表明，在60 GHz 下覆盖范围可以扩展到整个NLoS区域[5]。

干扰缓解:由于多用户场景不可避免地存在干扰问题，此应用中，每个智能环境单元专用于单个用户，因此大部分干扰将驻留在端到端链路的无线部分。

可靠性:主要包括用高定向天线消除干扰形成排除区域，为合法用户分配密钥，使窃取者截获的数据无法解码。因此，智能环境中的专用链路具有固有的安全性。

（2）物理层的安全性增强

用户和服务提供商之间的数据交换越频繁，个人数据泄露的风险就越高。6G 网络不仅继承现有的网络保密措施，还要提供与新使能技术相关的增强物理层安全性。现有的可重构智能表面解决方案采用反射阵列，无法有效区分目标用户和恶意攻击者。

智能环境具有识别用户位置的能力，并与系统控制器交换这些信息以验证用户的真实性。只有确定的用户才能获得来自发送方的信号流，而未经授权的用户连接请求将被禁止尝试访问或与发送者建立链接，可实现良好的信道保密性。

3.3 智能通信环境面临的问题

使智能环境成为一种面向市场的解决方案，还面临一些问题：

实际应用中，智能环境将被涂覆在天花板面或建筑立面等表面上，需要既适合特定安装区域又满足连接要求的尺寸。同时，随着系统中内置更多反射元件和射频链，对于信号处理电路，能耗也将增加。因此，在为用户提供所需的性能前提下，如何实现整体尺寸和能源消耗的平衡且又经济的解决方案，是个难点。

（2）与现有方案的兼容性

目前的Wi-Fi 接入点有成熟的协议栈来感知信道并与用户建立链路。为了使智能环境能够帮助提高室内信号覆盖，需要兼容IEEE 802.11 系列标准。

（3）标准化

在反射阵列、超表面、频率选择表面等方面，如何标准化设备架构、最大发射功率和通信协议等目前没有协议标准，标准化对于建立统一的框架异常重要。

（4）智能资源分配

以最优方式分配空间、时间和频域的资源，在用传统优化方法无法找到封闭式解决资源方案的复杂场景下，需结合人工智能中的先进算法帮助部署智能通信环境，特别是存在复杂的表面布局或结构时。

随后，为满足消费者对健康优质产品的需求，中国绿色食品协会分别在绿色食品生产中引进和推广了“果园生草覆盖技术”及“酵素菌技术”。前者对减少化肥及化学除莠剂的施用量、改善果园生态环境、提高果品质量与产量发挥了积极作用；
后者在提高果蔬产量，改善口味、口感等方面取得了明显效果。

目前的无线网络采用分层结构，每层提供几种主要功能，但人工智能（Artificial intelligence，AI）相关算法的应用正在弥合各层之间的区别，从而全局优化整个无线网络的性能。如图5 所示，人工智能可应用于无线网络的每一层。在网络层（Network Layer）使用机器学习算法进行流量聚类，进一步使网络资源适应各种场景。在物理层和MAC 层（PHY/MAC Layer）深度学习可优化功率分配、调制和编码方案等资源分配策略。此外，机器学习算法还能辅助信道估计和多用户检测[6]。

图5 人工智能在无线系统不同层的应用

4.1 无线网络中的人工智能

传统物理层建模是面向模型的，而在现实场景中，由于系统内部的非线性和不可控干扰等因素，基于模型的解决方案在复杂环境中的适用性不足。

人工智能已在各种物理层技术中证明了其全面适用性。在信道估计和符号检测中，基于深度学习的符号检测算法可以在降低复杂性的情况下提供鲁棒的结果，基于深度神经网络架构的算法学习证明了在功率放大器非线性、I/Q 不平衡和硬件损伤引起的量化误差的影响下，信道估计精度得到提高[7]。

在无线网络的其他基本层中，丰富的数据集存在使基于机器学习的解决方案具有适用性。如在无线传感器网络路由协议设计中，利用强化学习方法实现了更节能的水下传感器网络路由方案；
在汽车行业中，自动驾驶已成现实。人工智能算法以各种方式应用于无线网络，自动编码器用于预测交通流量、Q-learning 用于智能资源管理等。在太空物联网中，卫星间和地对星链路的多频段通信能力，可基于深度神经网络的资源分配策略，实现立方体卫星在没有地面人为干预的情况下仍保持连接[8]。

4.2 人工智能未来面临的问题

在5G 标准化时期，人工智能算法被设计可以帮助完成如识别网络异常、分配网络资源、执行网络管理等任务，这些也将在6G 中以更具体的方式实现。在带来面向数据方法的模式转变时，仍有问题需要解决：

（1）对于调制编码方案设计、信道估计和资源分配等无线网络中的一般性问题，最佳算法尚未统一；

（2）有限的高质量数据集不利于所提出的分类或回归算法的测试和验证；

（3）因所选数据集、假设、评估标准等方面的差异，缺乏一种有效的方法来对所有提出的解决方案进行公平比较。

网络自动化领域的标准化工作在控制平面引入了网络数据分析功能，在管理平面引入了管理数据分析服务，以增强3GPP Releases15 及以后版本中的数据收集和分析功能。这两个功能构成了网络中基于服务架构的关键部分，凸显了网络自动化的重要性。网络自动化的关键应用主要涉及软件定义的可编程数据平面、自动化服务分解和编排[9]。

5.1 软件定义的可编程数据平面

数据平面可编程性定义为允许数据平面设备（如交换机）向控制平面公开其数据包处理逻辑的特性，以便在需要时完全重新配置控制平面。例如控制器应能根据需要无缝地修改数据包解析和处理管道，添加对新协议的支持，并修改现有协议。

5.2 自动化服务分解和编排

当前3GPP 网络规范切片实例化和部署过程是模板驱动的，需要手动配置。随着网络服务复杂性的增加，创建和维护模板的工作将成为操作负担。

超越传统的模板驱动模型，为网络切片提出自动化服务分解和编排的应用方案，如图6 所示。用户向服务提供商请求通信服务，服务商实例化网络切片，并将其部署到由虚拟基础设施服务提供商拥有的基础设施上，以交付所请求的服务。作为切片自动化工作的流程，客户提供了与延迟、吞吐量等相关的高级需求，并自动将请求分解成虚拟网络功能（Virtual Network Functions，VNFs）的一个组成转发，服务到VNFs 转发的映射不是基于模板，而是利用深度学习来提取服务需求并构造相应的VNFs 转发。生成的特定于服务的转发还包含组成VNFs 的资源需求，允许将其无缝部署到底层基础设施，一旦部署了该服务，就会使用持续监控和实时遥测技术来确保作业的最佳状态[10]。

图6 自动网络切片框架

随着室内外蜂窝覆盖范围越来越广，射频信号可作为无线电链路二次利用的资源，无需额外的功率，这种技术系统被称为环境反向散射通信系统。在该系统中，发射机可以收集电视塔、基站以及接入点辐射周围连续的电磁波，使用简单的电路进行调制后反射到接收器。环境反向散射收发器不需要专用的频谱带运行，也不需要复杂的电子元件（如模数转换器）来处理信号。

6.1 反向散射通信工作机制

通常，反向散射通信系统将撞击到反向散射发射机的信号沿信号原点方向反射，由于不是完美的镜面反射，信号会在环境的一定角度范围内散射，在该范围内的反向散射通信接收器可以接收信号。反向散射通信在架构方面分3 种：单基、双基和环境反向散射通信。

单基反向散射通信系统是射频识别（Radio Frequency Identification，RFID）应用中最常用的反向散射通信方式，结构最简单，仅由一个反向散射发射器和一个读取器组成，该读取器具有射频信号源和带有改变操作模式开关的反向散射接收器。一旦接收器发出请求，射频源激活反向散射发射器，然后发射器调制并将撞击到它的电磁波反射回接收器，如图7(a)所示[11]。单基反向散射通信架构的缺点是由于开关机制，读取器不能执行全双工通信，且信号从读取器发送到发射器然后反射回读取器时伴有往返路径损失。

图7 反向散射通信系统说明

双基反向散射通信架构中，射频源和接收机是分离的，如图7(b)所示，在空间域中提供了更高的灵活性。与单基反向散射方案相比，多个射频源和反向散射发射器放置良好，服务范围可以显著扩展，但双基反向散射通信系统在真实网络中运行的成本高，因为需要射频源和发射机放置良好才能达到预期的性能，而且这种条件大多很难满足，特别是在如室内或密集的市区等复杂的网络场景中。

不同于单基、双基，环境反向散射通信系统的设备是由发射器和接收器组成的，不需要专用射频源来专供服务，可以显著减少基础设施和维护支出，所以环境反向散射通信为6G 物联网网络中的传感器提供了最节能的应用解决方案。

6.2 环境反向散射通信中面临的问题

（1）频谱和能源效率

随机部署的物联网设备利用环境反向散射链路来实现良好的吞吐量，并且保持扩展的传输距离，即使单个反向散射通信设备表现出良好的能源性能，由大量的此类设备组成的物联网网络可能仍然需要在系统层面上优化能效。

（2）协议设计

现有的环境反向散射通信系统大多用于特定的应用目的，与其他无线通信系统缺乏良好的兼容性。协议设计对于标准化环境反向散射通信的关键操作和管理如数据包大小、路由协议等方面尤其重要。

卫星物联网（Internet of Space Things，IoST）是一个泛在的信息物理系统，涵盖地面、空中和太空，可应用于监测和侦察、空间回传和整体数据集成。如图8 所示，IoST 由构成地面段的地面站、客户场所和地面感知设备，以及构成空间段的立方体卫星（CubeSats）、无人机和近地感知设备等组成。地面对卫星链路将IoST 枢纽与立方体卫星连接起来以交换请求和数据，卫星间链路将信息中继到位于同一轨道和相邻轨道的相邻立方体卫星。另外，无人机之间以及传感器和立方体卫星之间建立链接，形成本地化数据聚合层。

立方体卫星设计包括一个全新的通信子系统，可在各种频带中无缝运行，存在的多波段收发器和天线能够支持微波、mmW 和太赫兹波段的无线通信。通过这种独特的立方体卫星设计，有可能实现超过100 Gb/s 的数据速率。

IoST 包含了跨越地球和太空的庞大基础设施，超越了传统卫星通信系统的弯管性质，简化网络管理，提高网络资源利用率。类似于基础设施即服务，IoST 可以提供立方体卫星即服务（CubeSats-as-a-Service，CaaS），通过使用SDN 可实现亚秒级的端到端延迟。在网络管理领域，IoST 引入了虚拟信道状态信息CSI，用于联合优化物理链路资源分配，以克服与高延迟空间段相关的问题[12]。

为了有效消除小区边界用户造成的小区间干扰，基于分布式MIMO 通信和协调多点（CoMP）通信，提出了无蜂窝大规模MIMO 通信的方案。该方案中，原本密集排列的大量的基站天线阵列以小于10 个天线单元的少量集形式分布在同一区域内，仍服务相似数量的用户[13]。如图9 所示,与传统的大规模MIMO 通信系统相比，无蜂窝通信系统放宽了小区边界的限制，而不是将每个用户终端都关联到一个具有大量天线单元的小区，能显著减少甚至消除小区间的干扰。没有单元边界，所有的基站子系统BSs 可以以协调的方式同时为用户服务，在协作过程中，无蜂窝的大规模MIMO 基站能通过前端链路相互共享发送给用户的数据。

图9 传统大规模MIMO 与无蜂窝大规模MIMO 对比

8.1 无蜂窝MIMO 的信道特性

BSs 可使用其本地CSI 来获得良好的性能，避免与所有BSs 共享全局信道条件，本地CSI 可以通过TDD 方式在上行信道中进行估计，然后根据获取到的信道信息在BSs 处进行预编码，再进行下行信道的数据传输。发射功率和预编码矢量可以根据用户与基站的地理距离来确定。理论上在无蜂窝大规模MIMO 系统中，当天线单元的数量接近无穷大时，如AP 数量密度约为1 000/km²，包括小区间干扰、小规模衰落等在内的对抗性信道效应将会消失[14]。

8.2 无蜂窝MIMO 面临的问题

由于无蜂窝大规模MIMO 通信是一个新的领域，其中的协调和优化问题将严重影响整个系统的性能和未来的部署。

（1）用户调度

尽管对信道特性有了深入了解，但现有技术无法考虑涉及具有超大量用户服务的网络场景。这种情况下，为用户提供服务的AP 数量可能有一个上限，以便维持可接受的平均吞吐量水平。目前的研究中用户将在同一频率资源块下同时获得服务，但是当用户数量增长到一定阈值时，用户无法同时获得服务时也要考虑一种能够实现公平性的调度方案。

（2）AP 的位置优化

蜂窝网络的部署严重依赖蜂窝结构地理上分离的BSs，这些BSs 在CoMP 方案下为蜂窝边缘用户提供服务，通过调度克服蜂窝间干扰，以提高整体系统效率。在无蜂窝的大规模MIMO 中，由于没有小区边界的概念问题，系统性能与AP 位置、随机散射点和用户的性能要求需进行深入优化。

6G 及未来通信系统将在很大程度上推动无线通信的高质量拓展，本文通过分析研究6G 通信系统的应用和使之成功的关键使能技术，详细地介绍之间细微差别和与之相关面临的挑战，希望能提供对于无线通信下一个前沿领域的分析见解，也期望在实现设想的未来无线通信中发挥重要的作用。

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