6G技术长啥样？5大趋势，13个核心技术

5G已经展开了全面商用，随着5G在垂直行业的不断渗透，人们对于6G的设想也逐步提上日程。面向2030 , 6G将在5G基础上全面支持整个世界的数字化，并结合人工智能等技术的发展，实现智慧的泛在可取、全面赋能万事万物，推动社会走向虚拟与现实结合的“数字孪生”世界，实现“数字孪生，智慧泛在”的美好愿景。

6G技术长啥样？5大趋势，13个核心技术（一）

• 1. 导论
  • 1.1. 技术背景
    • 1.1.1. 5G已经展开了全面商用，随着5G在垂直行业的不断渗透，人们对于6G的设想也逐步提上日程。
  • 1.2. 动力
    • 1.2.1. 面向2030+, 6G将在5G基础上全面支持整个世界的数字化，并结合人工智能等技术的发展，实现智慧的泛在可取、全面赋能万事万物，推动社会走向虚拟与现实结合的“数字孪生”世界，实现“数字孪生，智慧泛在”的美好愿景。
  • 1.3. 目标
    • 1.3.1. 围绕这一总体愿景，6G网络将在智享生活、智赋生产、智焕社会三个方面催生全新的应用场景，比如孪生数字人、全息交互、超能交通、通感互联、智能交互等。
  • 1.4. 需求
    • 1.4.1. 这些场景将需要太比特级的峰值速率、亚毫秒级的时延体验、超过1000km/h的移动速度以及安全内生、智慧内生、数字孪生等新的网络能力。为了满足新场景和新业务的更高要求，6G空口技术和架构需要相应的变革。
• 2. 五大核心技术之——未来网络技术
  • 目前随着信息通信技术与大数据、人工智能的深度融合，网络泛在性的进一步扩展，用户体验和个性化服务需求的持续提升，许多新的使能技术不断涌现的同时，未来网络也呈现出如下一些大的特征与发展趋势。
  • 2.1. 难点一：全频谱通信
    • 2.1.1. 需求
      • 随着通信需求的不断提高，移动通信网络需要更多的频谱，由于6GHz以下的频谱已经分配殆尽，26GHz、39GHz的毫米波频段也已经分配给5G使用，需要研究更高频段，如THz和可见光，以满足更 高容量和超高体验速率的需求。
    • 2.1.2. 原理
      • 可见光通常指频段430~790THz （波长为380~750nm）的电磁波 ，有约400THz候选频谱，太赫兹指的是频段0.1~10THz （波长为30~3000微米）的电磁波叫有约10THz候选频谱，两者都具有大带宽的特点，易于实现超高速率通信，是未来移动通信系统的一个潜在补充。
      • 频谱分布
    • 2.1.3. 技术难点
      • 可见光和太赫兹的空间传输损耗都很大，因此在地面通信中不适用于远距离传输，而适合于在局域和短距离场景提供更大的容量和更高的速率。
      • 为了提升覆盖，可见光通信可利用其低功耗、低成本、易部署等特点，并与照明功能结合，采用超密集部署实现更广泛的覆盖；而太赫兹通信由于波长短，天线阵子尺寸小，发送功率低，因此更适合与超大规模天线结合使用，形成宽度更窄，方向性更好的太赫兹波束，有效地抑制干扰，提高覆盖距离。
    • 2.1.4. 发展方向
      • 从整个6G移动通信网络的部署来看，需要综合考虑成本、需求和业务体验，分场景地有效使用所有可用的频率资源。6GHz以下的 频段仍将发挥重要的作用，特别是提供无缝的网络覆盖等，毫米波将会发挥更重要的作用，THz和可见光频段将会在局域和短距离场景提供更大的容量和更高的速率。
      • 因此，可见光与太赫兹通信引入移动通信网络后，需要考虑6GHz以下、毫米波、太赫兹、可见光等全部频段的深度融合组网，实现各个频段的动态互补，以优化全网整体服务质量、降低网络能耗。
  • 2.2. 难点二：空天地一体
    • 2.2.1. 需求
      • 未来网络在大幅度提高用户体验速率的同时，还要满足飞机、轮船等机载船载互联网的网络服务需求，保障高速移动的地面车辆、 高铁等终端的服务连续性，支持即时抢险救灾、环境监测、森林防 火、无人区巡检、远洋集装箱信息追踪等海量物联网设备部署，实现人口稀少区域低成本覆盖等需求。故未来的主要形式是将网络覆盖范围拓展到太空、深山、深海、陆地等自然空间的立体覆盖网络，因此需要构建空天地一体化网络，实现通信网络全球全域的三维立体“泛在覆盖”。
    • 2.2.2. 特点
      • 空天地一体化网络主要包括不同轨道卫星构成的天基、各种空中飞行器构成的空基以及卫星地面站和传统地面网络构成的地基三部分，具有覆盖范围广、可灵活部署、超低功耗、超高精度和不易受地面灾害影响等特点。
    • 2.2.3. 场景
      • 空天地一体化网络
    • 2.2.4. 发展方向
      • 面向6G的空天地一体化将卫星通信网络作为地面通信网络的重要补充和延伸，并将两者深度融合，显著提高用户空口接入能力和立体覆盖能力。通过空天地一体化网络的星地资源协作调度以及星地无缝漫游，可为用户提供无感知的一致性服务，确保网络韧性鲁棒以及资源绿色集约。
  • 2.3. 难点三：DOICT 融合
    • 2.3.1. 应用范围
      • 6G是通信技术、信息技术、大数据技术、AI技术、控制技术深度融合的新一代移动通信系统，呈现出极强的跨学科、跨领域发展特征。6G“数字孪生、智慧泛在”愿景，需要从信息采集、信息传递、 信息计算、信息应用多个环节端到端设计。DOICT融合将是6G端到端信息处理和服务架构的发展趋势。
    • 2.3.2. 不同融合之间的区别
      • ICT深度融合推动网络全维可定义，是柔性网络的基础。DICT深度融合推动人工智能与大数据全面渗透网络，是智能网络的基础。DOICT深度融合推动确定性网络发展，是自动化系统与数字孪生系统的基础。
    • 2.3.3. DOICT功能
      • DOICT将在大数据流动的基础上实现云、网、边、端、业深度融合，以区块链为代表的手段创造可信环境，提升各方资源利用效率， 协同升级云边计算能力、网络能力、终端能力和业务能力。
  • 2.4. 难点四：网络可重构
    • 2.4.1. 需求
      • 随着移动通信技术的快速发展，业务需求与场景更加多元化、个性化，未来6G网络将采用更加灵活的可重构架构设计。
    • 2.4.2. 发展方向
      • 一方面基于共享的硬件资源，网络为不同用户的不同业务分配相应的网络和空口资源，实现端到端的按需服务，在提供极致服务的同时，实现资源共享，以最大化资源利用率，降低网络建设成本
      • 另一方面，极简的网络架构、灵活可扩展的网络特性为后续网络维护、升级及优化提供极大的便利，进一步降低运营商网络运营成本。另外，面向6G智慧内生的特征需求，也对网络提出了更强的计算能力以及可扩展能力。
  • 2.5. 难点五：感知-通信-计算一体化
    • 2.5.1. 需求
      • 感知-通信-计算一体化是指在信息传递过程中，同步执行信息采集与信息计算的端到端信息处理技术框架，将打破终端进行信息采集、 网络进行信息传递和云边进行计算的烟囱式信息服务框架，是提供无人化、浸入式和数字孪生等感知通信计算高度耦合业务的技术需求。
    • 2.5.2. 组成结构
      • 在功能融合框架中，感知信号和通信信号可以一体化波形设计与检测，共享一套硬件设备。目前雷达通信一体化技术已成为热点，将太赫兹探测能力与通信能力融合，以及将可见光成像与通信融合成为 6G潜在的技术趋势。感知与计算融合成算力感知网络，计算与网络 融合实现网络端到端可定义和微服务架构。
      • 感知-通信-计算一体化具体分为功能协同和功能融合两个层次。在功能协同框架中，感知信息可以增强通信能力，通信可以扩展感知维度和深度，计算可以进行多维数据融合和大数据分析，感知可以增强计算模型与算法性能，通信可以带来泛在计算，计算可以实现超大规模通信。
    • 2.5.3. 发展方向
      • 感知-通信-计算一体化的应用场景包括无人化业务、浸入式业务和数字孪生业务。在无人化业务领域，提供智能体交互能力和协同机器学习能力，在浸入式业务领域，提供交互式XR的感知和渲染能力， 全息通信的感知、建模和显示能力，在数字孪生业务领域提供物理世界的感知、建模、推理和控制能力，在体域网领域提供人员监控、人 体参数感知与干预能力。
      • 未来，感知通信计算可以在软件定义芯片技术发展基础上，实现功能可重构。
    • 2.5.4. 场景
      • 感知-通信-计算一体化应用场景
• 3. 五大核心技术之——无线使能技术
  • 面对新应用场景带来的新指标需求，比如Tbps量级的峰值速率、 Gbps级别的用户体验速率、近有线连接的时延等需求，仅依靠现有 的5G技术是难以满足的，为此业界也在积极研究一些新技术、新架 构、新设计，期望形成一些新的突破。本章将从基础传输技术、协议与架构设计以及自治网络技术三个方面，对未来无线接入网潜在关键 技术进行分析。 众所周知，更大带宽可以提升系统峰值速率，但是频谱效率的提 升还需要依赖于物理层传输技术的发展。
  • 3.1. 难点一：分布式超大规模MIMO
    • 3.1.1. 不足之处
      • 引入超大规模MIMO后，4G/5G网络容量得到了大幅提升，但 是由于路径损耗以及小区间干扰，小区边缘用户体验仍有待改善。
      • 分 布式超大规模MIMO将传统的集中部署方式拓展至分布式部署，在多个分布式节点之间引入智能协作，实现资源的联合调度和数据的联 合发送，如下图所示。
      • 分布式超大规模MIMO示意
      • 通过分布式部署以及智能协作，一方面有效消除干扰，增强信号接收质量；另一方面有效增强覆盖，为用户带来无边界性能体验。在未来6G网络，尤其是更高频段、密集部署场景中 将呈现出极大应用潜力。
    • 3.1.2. 技术难点
      • 业界已从理论上论证分布式MIMO在提升信道容量方面的优势。理论分析表明，在天线总数、发射总功率及覆盖范围相同条件下，分布式MIMO系统中由于始终存在更接近用户的分布式节点，同时利用调度和赋形的智能协作，其性能较之集中式MIMO更为均匀，特别是对于边缘用户性能增益更为显著。
      • 分布式超大规模MIMO由于其天线规模、节点数显著增多，对节点间信息交互能力、联合的协作节点选择和赋形方案设计、算法复杂度、干扰处理等提出了挑战；同时，相干联合发送对节点之间收发通道的一致性也提出了更高要求，需要进一步研究空口校准方案。
  • 3.2. 难点二：智能超表面
    • 3.2.1. 意义
      • 智能超表面(Reconfigurable Intelligent Surface, RIS)通过表面上的结构单元对电磁波进行控制，通过对每个结构单元的参数、位置进行调整，实现对任意的电磁波反射/逐射幅度和相位分布的调整。在解决非视距传输、减小覆盖空洞等传统无线通信痛点问题具有积极意义。
    • 3.2.2. 功能
      • 下图给出了一种RIS辅助下的无线通信的系统示意。基站对RIS 进行控制，RIS基于控制对自身结构单元的幅度和相位进行调整, 从而实现对基站发射信号的有控制地反射。与传统中继通信相比，RIS 可以工作在全双工模式下，具有更高的频谱利用率。RIS无需RF 链路，不需要大规模供电，在功耗和部署成本上都将具有优势。
      • RIS辅助通信系统
    • 3.2.3. 研究方向
      • RIS在无线移动通信中的实际应用效果，依赖于超材料的研究成 熟度以及数字控制超材料的精度和效率。同时，无源特性导致的超表面信道难估计问题、基站和RIS可实用联合预编码方案以及RIS网 络架构与控制方案都有待更深入的研究。
  • 3.3. 难点三：超奈奎斯特传输技术
    • 3.3.1. 原理
      • 在传统通信系统中，为了避免符号间干扰(ISI, Inter-Symbol Interference),通常采用奈奎斯特准则，从而限制了发送的码元速率。超奈奎斯特传输技术错误味找到引用源。采用更快的速率发送码元，在传输时人为引入ISI，再通过接收端过采样，利用更高级的接收机消除 ISI，如下图所示，从而提升链路实际传输速率和频谱利用率。
      • 超奈奎斯特传输系统收发框图示意图
      • 超奈奎斯特传输信号的功率谱密度只与发送滤波器的频率响应函数有关，并不会扩展带宽。下图中对比了超奈奎斯特传输系统与传统奈奎斯特系统的带宽，其中基带时域波形为矩形波，超奈奎斯特传输系统的重叠层数为4。从图中可见，超奈奎斯特传输系统不会改变频谱的分布形状，即不会扩展带宽。
      • 超奈奎斯特系统与奈奎斯特系统带宽对比
    • 3.3.2. 难点
      • 在多天线天线系统中，利用超奈奎斯特传输技术，在发射天线之间产生延迟，利用过采样创建虚拟的接收天线，可以在用户侧天线数量受限时提升空间复用和分集增益。因此即使是单天线用户也可以实现空间复用增益。从下图可以看出在高信噪比时，基于超奈奎斯特传输的虚拟天线系统相比传统MISO增益明显，信噪比10dB时， 可以获得超40%的容量增益。
      • 超奈奎斯特传输与传统奈奎斯特传输系统容量对比
    • 3.3.3. 研究方向
      • 超奈奎斯特传输技术的最优译码算法是基于最大似然序列估计的Viterbi译码算法，然而其复杂度随重叠程度的增加呈指数增长。因此，低复杂度接收机设计对该系统的实用化发展至关重要。同时, 未来多载波、大规模天线仍是主流技术，如何与OFDM/MIMO技术 结合，并考虑实际多径衰落信道对系统影响需要深入探讨。
  • 3.4. 难点四：变换域波形
    • 3.4.1. 传统波形受限
      • 波形技术在历代无线通信系统的空中接口设计中都占有举足轻重的地位。4G和5G系统采用的OFDM波形，性能依赖于其子载波间的正交性。如果子载波间的正交性受到多普勒频偏等因素的破坏, 性能往往会明显下降。
    • 3.4.2. 技术难点
      • 变换域波形原理示意图
      • 变换域波形旨在克服OFDM波形的上述缺点。
      • 不同于传统波形方案认为发送符号位于经典的时频域，变换域波形认为发送符号位于其他对偶域（如时延-频率、时变-多普勒等对偶域），如下图所示。通过对偶域间的变换，变换域符号可以达到一种多维分集的效果，从而将OFDM波形中的多普勒频偏等不利因素作为一种分集自由度有效利用起来提升传输性能。
    • 3.4.3. 技术对比
      • 变换域波形与OFDM性能对比
      • 上图给出 500km/h移动环境中理想信道估计假设下变换域波形与OFDM间的误块率性能对比。
      • 仿真中考虑了CDL信道模型， 子载波间隔60kHz，信道编码为1/3码率的卷积码，子载波个数为128，变换域波形考虑连续6个时域OFDM符号的联合处理。结果表明变换域波形可以有效应对高速移动环境中的多普勒频偏，取得更优的误块率性能。
    • 3.4.4. 趋势
      • 尽管相关研究表明变换域波形方案在高速移动等场景下相比于传统基于OFDM的波形方案可以取得明显增益，但如何以较低的代价精确恢复发送信号是变换域波形研究中一个重要课题。另外，如何设计高效的参考信号以低开销精确获取多天线信道需要进一步研究。
  • 3.5. 难点五：AI驱动的物理链路
    • 3.5.1. 技术背景
      • 自5G通信起，无线网络的智能化成为一个重要课题，旨在实现对网络资源更加高效的分配与利用。AI技术作为目前无线网络智能化的主要使能技术之一，正在渗透到核心网、网管、以及接入网的物理层和高层协议栈等各个层面。其中，物理层AI泛指利用人工智能/机器学习方法实现或增强无线网络物理层功能的技术方案。
    • 3.5.2. 技术应用
      • AI在物理层主要可以应用于CSI处理、接收机设计以及端到端 链路设计等方面。例如，利用深度学习中的神经网络来学习无线通信中高维CSI的压缩表示，从而降低CSI反馈开销；利用人工神经网络学习从接收到的干扰信号到原始信号的逆映射，可以不需要显式的信道估计与均衡；在特定的信道环境下联合优化发射机和接收机，可以学习信道中的非理想效应，提升传输性能。
    • 3.5.3. 技术难点
      • 然而以“黑盒”方式用AI模块来代替传统物理层模块在性能上 将很难超越传统设计。相比之下，将人工智能方法与人类专家知识两者相结合的思路是可以汲取双方优点的更佳选择。另外，要充分发挥AI在降低开销和复杂性方面的潜力，就需要对参考信号和空口资源分配进行相应设计甚至多链路模块之间的联合设计，因此可能对现有 的空口框架与信令设计产生更多的影响。
  • 3.6. 难点六：即插即用链路控制
    • 3.6.1. 技术问题
      • 6G无线接入网需要具备覆盖自动扩展能力，以更好的完成立体全场景的覆盖，当新的网络服务体加入网络时，能够快速握手、即插即用，实现覆盖扩展。即插即用链路控制技术包括以下几个方面：
      • 流程感知：感知各种类型的接入请求，并启动合适的握手及控制信令流程。对于不同种类的接入点，需要准确识别，快速完成接入，实现覆盖的灵活扩展。
      • 云对边的控制协调：云端对边缘接入点的灵活精准管控，包括诸如接入控制、自动分配带宽资源、链路间协调。云端的处理可以引入AI能力来支撑上述功能。
      • 接入点的自生成自优化：利用数字孪生/AI等技术对各种接入点进行全自动化、全生命周期的管理和监控。当接入点新加入网络时能 够自动完成配置实现自生成；当接入点运行时，根据实时场景进行参数调整、自动优化，按需改进服务，以更好的满足用户的需求。
    • 3.6.2. 技术设计
      • 即插即用链路控制
      • 云和边之间需要高速高效的传输通道以及大带宽高实时性的传 输带宽来确保即插即用接口间的信息实时交互，同时还需要强大的数字孪生和AI算法支撑完成对远端接入点的自动管控。
  • 3.7. 难点七：自适应空口的QoS控制
    • 3.7.1. 技术背景
      • 6G时代将是高度数据化、智能化的时代。全息影像，XR业务、 虚拟空间感知与交互等新业务都对6G网络的业务质量保障提出了更多的极致要求。
      • 自适应空口的QoS控制是基于端到端QoS约束，根据实时的空口传输特征、相对有限的空口资源、发送-反馈的时间约束等，实现空口传输数据的QoS保障，其是按需空口服务和高效网络能力关键技术。
    • 3.7.2. 自适应空口的QoS控制包括以下几个方面：
      • 1、灵活的QoS探测机制：结合AI/大数据技术，实现对承载的业务的QoS探测和建模，以及自适应调整。
      • 2、业务QoS和空口能力的深度融合：探索业务QoS和空口服务能力结合的全新的QoS机制。无线接入网基于业务的精准需求，通过调度和无线资源管理将业务需求与实时的空口状态相匹配。
      • 3、AS层端到端的QoS机制：终端结合接入网提供的QoS信息进行更精细的QoS管理，实现上下行数据在空口的精准高效传输。
    • 3.7.3. 研究方向
      • 面向未来，6G网络的业务需求在不断演进发展，QoS机制涉及到核心网、传输网、和接入网，结合核心网，传输层和接入网统一协调的QoS机制是后续需要考虑的问题。