6G愿景、业务及网络关键性能指标

面向2030年,对第6代移动通信系统（6G）的总体愿景和典型业务场景进行了探讨,并提出了6G网络关键性能的指标测算方法.根据预测的6G典型业务场景及推算的性能指标得到了业务模型,结合业务模型和用户模型的特征参数,对典型应用场景下的关键性能指标进行了测算.     

面向6G边缘网络的云边协同计算任务调度算法

提出了一种分布式的第6代移动通信系统（6G）云边协同计算架构,设计了基于近似雅可比交替方向乘子法的云边协同计算任务的调度算法.将云边协同计算任务的调度问题建模为综合考虑时延、能耗、带宽成本及服务质量损失等因素的系统开销最小化问题,并通过高效的分布式并行计算方式进行求解.仿真实验结果表明,该算法可在保障用户服务质量的同时降低网络运营成本的开销,收敛速度快,执行效率高.     

6G移动通信网络: 愿景、挑战与关键技术

空中接入网(aerial access network, AAN)具有抗毁性强、覆盖范围广、视距传播概率高的特点,与地面网络相结合能够缓解流量负载压力,提供全时空的连接与服务,可有效助力第六代移动通信网络(6th generation mobile networks, 6G)“万物智联”愿景的实现. 因此,在分析AAN中的卫星通信和高空平台(high altitude platform station, HAPS)技术研究进展的基础上,研究了卫星通信在数据接入方面的应用以及HAPS在一体化网络架构中的作用,探究了卫星与HAPS两种技术对未来网络的影响以及进一步优化二者的潜在方法. 最后,对卫星接入的数据碰撞问题和HAPS的缓存问题进行讨论分析,并从上述问题出发展望了卫星通信和HAPS技术的未来发展方向.

     

从5G到6G的思考:需求、挑战与技术发展趋势

面向第5代移动通信系统（5G）到第6代移动通信系统（6G）的演进,从5G指标增强、混合场景多目标优化、新业务场景的新需求和网络运营4个方面,探讨了6G网络的需求和挑战.通过对5G性能满足度及条件分析,给出了现有5G标准潜在性能可提升之处,并据此提出了6G需求指标建议,探讨了相应的技术发展趋势和初步解决思路.     

5G移动通信系统关键技术与标准进展及6G展望

总结了第5代移动通信系统(5th generation mobile communication system,5G)标准研究中的需求分析、工作计划和工作进展,对5G新型无线空口(5G new radio,5G NR)系统的关键技术、空口协议栈过程、接入网架构与接口设计、以及核心网的关键技术进行分析,全面地概括了5G技术的整体设计思路、方案及特点,展望了未来第6代移动通信系统(6th generation mobile communication system,6G)的发展方向。     

人工智能在6G空口物理层的潜在应用

为充分支持万物互联,第6代移动通信系统(6G)必须满足垂直行业严苛的物理层通信需求,而人工智能技术是提升物理层通信能力的有力手段。首先介绍了人工智能技术原生理论;然后归纳了人工智能技术在信道估计、信号检测、无源波束赋形和索引调制技术上的应用;最后梳理了未来人工智能技术潜在应用面临的技术挑战,探讨了该领域的研究趋势,展望了其在6G空口物理层中的应用前景。     

智简6G无线接入网:架构、技术和展望

移动通信系统每十年演进一代,为了更好地满足人机物智能高速、低时延和大连接的通信需求,特别是提升垂直行业的信息化和智能化水平,急需向智能内生的第6代移动通信系统（6G）演进.为了实现智能内生,提出了一种极智极简的无线接入网体系架构,探讨了相应的基础理论和关键技术,对未来的6G特色业务和应用进行了展望.     

5G中多接入边缘计算的联合部署架构设计

提出了多接入边缘计算（MEC）在接入侧和核心网中的联合部署架构.利用容器和微服务模式设计MEC的敏捷部署方案,通过修改基站的数据面协议栈,完成MEC流量高效地分辨和调度,并基于智能域名解析,实现接入网、核心网中MEC业务的智能联合调度.实验测试结果表明,该架构能够根据业务特性合理地分配分布式的MEC处理节点,降低了完成任务的时延,提升了可扩展性.相较于独立部署架构和传统的业务分配方式,本架构在第5代移动通信系统（5G）的网络低时延场景下具有更好的性能.     

多天线无人机通信系统中的安全波束成形方案

针对第6代移动通信系统中多天线无人机通信下行链路传输系统,在有多个合法用户和单个窃听者的场景以及已知窃听者统计信道状态信息的情况下,提出了2种安全波束成形方案：一种是基于迫零算法的波束成形方案,在系统传输总功率受限条件下最大化系统可达安全速率,得到了波束成形权矢量和功率分配因子的闭合解;另一种是基于增强信漏噪比算法的波束成形方案,采用一种分式规划和交替方向乘子法（ADMM）相结合的迭代算法,实现波束成形权矢量和功率分配因子的设计.仿真结果表明,相比较于迫零算法,基于ADMM的增强信漏噪比算法能够有效地提升系统的安全性能.     

基于DRL的6G多租户网络切片智能资源分配算法

未来第6代移动通信系统（6G）网络服务支持虚实结合、实时交互,亟需快速匹配多租户个性化服务需求,对此,提出了一种两层递阶的网络切片智能管理方案,上层部署全局资源管理器,下层部署面向不同租户的本地资源管理器.首先,考虑不同租户多类型切片请求的差异性,基于端到端切片的实时状态描述建立服务质量评估模型.结合服务质量反馈,利用深度强化学习（DRL）算法,优化上层全局资源分配和下层局部资源调整,提升不同域多维资源的使用效益,并使能租户资源定制化.仿真结果表明,所提方案能够在优化资源供应商长期收益的同时,保障服务质量.     

面向6G系统的极化编码调制

未来6G系统的通信指标将有显著提升,同时应用场景更加多样化,对编码调制方案提出了更高的要求。面向6G系统,探讨了极化编码调制的应用优势。针对高谱效和低时延传输场景,分别阐述了多级码极化编码调制和比特交织极化编码调制的原理。在实际编码调制系统中,现有极化码构造算法存在复杂度高与灵活性差的问题。针对这些问题,提出了极化编码调制系统的通用构造框架。在多级码极化编码调制和比特交织极化编码调制两种方案下,详细论述了通用构造的具体操作流程。这类构造方法基于“和速率近似”的准则为极化分量码分配码率,能够实现不依赖于实际信道状态的通用构造,并显著降低系统构造的复杂度。仿真结果进一步验证了该方法的灵活性与通用性,并且可以获得比5G LDPC编码调制系统更好的性能。     

基于异构计算加速的开源5G架构

针对通用处理器下开源第5代移动通信系统（5G）处理性能差的问题,研究了开源5G的处理特性并提出了基于异构计算加速的架构。该架构将空口协议栈上层与物理层进行分离,并模块化开源5G物理层功能。在保留通用处理器对于上层协议栈流程处理优势的基础上,引入异构硬件对计算资源需求大的物理层功能模块进行加速。提出异构物理层的概念并设计了计算资源适应性分配的算法。其次,首次实现了基于OpenAirInterface平台的异构加速开源5G软件化平台。对信道编解码和调制模块进行实际测试的结果显示,相比于仅在通用处理器下测试结果,异构计算加速架构能够显著地提升物理层模块的处理性能。     

人工智能在6G空口物理层的潜在应用研究进展

随着人工智能（AI）的快速发展和网络流量的快速增长，新兴的智能应用迫切需要一种更快、更可靠、更灵活的通信网络。第六代移动通信系统（6G）作为2030年智能信息社会的关键推动技术，它有望支持前所未有的“万物互联”场景，并且能满足各种多样化和挑战性的需求。同时，这对下一代的无线通信提出了更加严格的要求。在此背景下，学术界和工业界将AI应用到无线通信物理层（PHY）中，这为系统传输架构的优化提供了一种新思路。本文首先简要介绍了AI原生理论，接着围绕4种基于AI的6G空口PHY关键技术，包括信道估计、信号检测、无源波束赋形以及索引调制（IM），分析了近年来的相关研究，对其应用及贡献进行了总结，最后梳理了AI在6G中应用所面临的挑战以及探讨了未来发展趋势。     

智简无线网络赋能行业应用

针对第5代移动通信系统赋能行业应用时在通信、控制、计算与安全方面面临的需求和挑战,提出了面向行业应用赋能的移动通信系统向第6代移动通信系统演进的形式——智简无线网络.基于信息论并以系统论为指导,强调利用语义信息的原生智能以及内生简约架构,以实现移动网络赋能行业应用的系统优化,智简无线网络为移动通信系统向第6代移动通信系统的发展提供了演进路径.