6G移动通信：愿景、关键技术和系统架构

柴 蓉，邹 飞，刘 莎，陈前斌

(1.重庆邮电大学 通信与信息工程重点实验室，重庆 400065；2.电子科技大学 通信抗干扰技术国家级重点实验室，成都 611731)

0 引 言

20世纪80年代以来，蜂窝移动通信技术得到快速发展及广泛应用，大致每十年实现新一代系统的成功商用。目前广泛商用的第四代(fourth generation，4G)移动通信系统所具有高速数据传输能力带动移动互联网的蓬勃发展，实现了各种创新应用，例如移动购物和支付，智能家居/城市，移动游戏等，而备受瞩目的第五代(fifth generation，5G)移动通信系统则以更快的传输速度、超低时延以及海量连接能力在支持个人终端用户需求的同时，实现垂直领域的各类多样化应用。

随着各类通信业务的快速发展以及应用需求的不断提升，用户应用对网络覆盖、数据传输速率及端到端时延提出更高要求，实现蜂窝通信系统在提升传输性能的同时，实现与其他各类通信系统的深度融合，进而支持空天地海的广域全覆盖成为亟待解决的问题。此外，随着人工智能(artificial intelligence，AI)技术的快速发展，基于AI实现无线网络高度智能化成为网络发展的重要趋势。

第六代(sixth generation, 6G)移动通信系统将满足完全连接智能数字世界需求，实现网络全覆盖、高度智能化及网络安全性的全面提升。与前几代移动通信技术相比，6G将具有从“连接的事物”到“连接的智能”的彻底变革，即超越个性化通信，实现人与人、人与设备，以及各类资源的智能连接[1]。图1给出从1G到6G的发展趋势。

图1 1G到6G发展趋势Fig.1 Development trend from 1G to 6G

目前，6G相关研究已受到国内外广泛关注，多个国家及组织已经正式开启6G相关研究。芬兰于2018年5月率先启动6G旗舰项目，欧盟已于2020年初发布6G创新计划，美国已于2018年启动了95 GHz～3 THz频率的太赫兹频谱新服务研究工作。中国工业和信息化部已将原有的5G研究组IMT-2020推进组扩展为IMT-2030推进组，推进组主要开展6G需求、愿景、关键技术与全球统一标准的可行性研究工作。国际电信联盟无线电通信部门(international telecommunication union-radio communication sector, ITU-R)的WP5D工作组计划在2021—2022年完成《IMT-2020之后愿景》的研究报告，在2023年底讨论6G频谱需求，2027年底完成6G频谱分配。面向2028—2029年ITU6G标准评估窗口，3GPP预计在2023年正式启动6G标准需求、结构与空口技术的可行性研究工作，于2026—2027年完成6G空口标准技术规范制定工作[2]。

本文在对6G进行概述的基础上，对6G愿景、性能指标进行分析，并对6G中拟采用的多个关键技术进行介绍，最后给出6G系统架构的设想。

1 6G愿景

关于6G的愿景目前尚有较多研讨，业界及学术界达成普遍共识的6G愿景主要包括以下几点：①空天地海一体化融合网络；②基于内生AI的网络智能化；③复杂多样、差异化的业务类型及应用场景；④网络内生安全。以下对上述特性分别进行简述。

1.1 空天地海一体化融合网络

6G将实现陆地网络、空基网络、天基网络以及海基网络的空间三维融合，形成空、天、地、海全维度一体化融合网络，其中，陆地网络(terrestrial network, TN)包括陆地蜂窝及非蜂窝网络设施；空基网络由无人机、飞艇、热气球等通信设施为用户提供接入服务；天基网络也即卫星通信系统，由多颗位于不同轨道、具有不同种类及性能的卫星形成星座覆盖全球，通过星间、星地链路为地面、海上、空中和深空中的用户、飞行器以及各种通信平台提供信息交互服务。为支持用户与蜂窝通信系统核心网的交互，卫星接入网可采用透明弯管转发无线接入网架构以及星上信号再生无线接入网架构，在透明弯管转发架构中，卫星为无线链路中继节点，实现用户与蜂窝基站的连接。在星上信号再生架构中，卫星类似于蜂窝网络基站，为用户提供网络连接服务；海基网络是信息通信(information communication technology，ICT)技术在海洋领域的应用和外延，通过采用海洋水下无线通信技术以及近海沿岸无线通信技术为远洋船只、悬浮岛屿等各类用户设备提供信息服务。目前，陆地网络服务的人口覆盖率约为80%，但是受制于经济成本、技术等因素，仅覆盖了约20%的陆地面积，小于6%的地表面积。采用卫星通信系统、无人机通信等天基、空基及海洋通信技术等非陆地网络(non-terrestrial network, NTN)可以有效解决海洋、森林、沙漠等偏远地区船舶、飞机、科考的宽带通信问题，成为TN的有益补充。此外，在陆地网络卸载、应急通信、信令分流等方面，NTN也具有广阔的应用前景。

1.2 基于内生AI的网络智能化

未来6G网络将充分利用AI技术优势，支持AI赋能信息收集、传输及处理，在网络云化，虚拟化，软化的基础上全面实现基于内生AI的网络智能化。

6G网络将通过内生的AI功能、协议和信令流程，实现AI能力的全面渗透，驱动智慧网络不断升级。6G网络可应用AI技术对无线及有线网络环境、用户业务请求及移动模式等数据的收集和分析实现自我演进，具有可扩展、自组织和自适应特性，从而提供具有端到端服务质量(quality of service, QoS)保障的业务，并充分利用各类网络的互补特性实现无线网络技术的有机融合，用户能够在三维异构融合网络中灵活进行垂直切换及资源接入。

1.3 复杂多样、差异化的业务类型及应用场景

根据3GPP标准规范，5G将支持3类典型应用场景，即增强型移动宽带(enhanced mobile broadband, eMBB)、大规模机器类型通信(massive machine type communication, mMTC)和超可靠低延迟通信(ultra reliable low latency communication，URLLC)。其中，eMBB旨在为移动用户提供每秒高达1 Gbit/s的高速数据传输服务；mMTC主要面向物联网应用需求，支持大量机器类设备的数据传输需求；URLLC则支持车载通信和工业自动化等应用中对可靠性及延迟要求极为严苛的业务需求[3]。

可以预见，5G的广泛应用将显著提升用户网络体验，实现产业发展提速增效。随着6G传输速率、吞吐量、时延、可靠性等指标的大幅度提升以及与高性能技术的融合，6G将以5G提出的三大应用场景为基础，不断提升业务性能、优化用户体验，并且进一步将服务的边界从物理世界延拓至虚拟世界，在人—机—物—境完美协作的基础上，实现对更加复杂多样、高度差异化的业务类型及应用场景的有效支持。

6G的典型应用包括扩展现实(extended reality，XR)、超能交通、智能工厂+、全域应急通信、数字孪生体域网、空间通信等。以下主要对XR、超能交通、智能工厂+等应用进行介绍。

6G时代下，信息交互由AR/VR进一步发展为高保真扩展现实交互，甚至是全息通信。XR充分调动视觉、触觉、听觉、嗅觉等感官随时随地享受诸如虚拟运动、虚拟旅游、虚拟游戏等完全沉浸式的全息体验。

在5G自动驾驶基础上，6G时代的交通更加智能化，人类所使用的交通更加多样化，实现随叫随到的点对点的智慧出行。超能交通应用涉及基于AI的智能决策、基于蜂窝网络、车间通信的信息交互以及交通信息、车辆信息以及环境信息的收集处理，通过分析预测交通状况等一系列交通任务，可显著改善交通环境和减少交通事故。

基于6G网络，智能工厂+中的智能设备可以灵活组网，利用边缘计算、AI、区块链等技术进行数据监测、交互，以及生产决策，实现生产自组织，减少人工干预。同时，智能工厂+将从客户个性化需求，到工厂间协作，再到产品的物流，供应链及服务交互形成端到端闭环，使管理更加智能化。

1.4 网络内生安全

未来6G网络首先将实现数字世界与现实世界的深度融合，人们的生活将高度依赖于网络的运行，有形资产可能会因为数字攻击而被窃取，重要的工业价值也可能因网络安全问题而受到严重威胁；其次，6G时代物联网设备数量将显著增加，各种垂直业务的广泛应用将导致设备数据的传输和存储更易遭受攻击及篡改；最后，与5G网络相比，6G网络的边缘化及软化特性更为突出，边缘网络的安全性将面临巨大挑战。

6G安全应以内生为特点，即遵循内聚而治、自主以生的思想构建6G网络安全体系，在技术融合与业务融合的基础上对不同的安全协议与安全机制进行有机聚合，从而实现网络的安全管理，6G网络的安全防护应具备自主驱动力，同步性甚至前瞻性地适应网络变化，以衍生网络内在稳健的防御力[4]。6G网络内生安全还应实现AI技术与未来安全设计的有机结合，通过AI技术对海量数据进行分析、监控以显著提升网络安全性，还可通过AI技术驱动实现信息的智能共识。

2 6G性能指标

与5G相比，6G的性能指标将显著提升，大多数性能指标相比5G将提升10到100倍，如6G的峰值传输速度将达到100 Gbit/s～1 Tbit/s，而5G仅为10 Gbit/s。时延性能方面，6G对端到端时延、空口时延以及处理时延进行了细化，端到端时延应低于0.1 ms，是5G的10倍左右，达到用户几乎无法感知的程度。6G将具有超高可靠性，中断概率低于百万分之一，6G中定位相关应用将更为普及，而定位精度也相应提升，室内定位精度将达到10 cm，室外达到1 m，相比5G提高10倍。6G还将支持超高密度连接，设备连接密度可达到每立方米过百个。此外，6G将采用太赫兹频段通信，网络容量大幅提升。

另外，6G还定义了2个之前蜂窝通信系统未重点考虑的性能指标，即时延抖动和比特能量。通过实现超低时延抖动，将进一步提升数据流传输体验。而对于比特能量这一指标的限定则是实现6G绿色通信的要求。图2给出了5G和6G的部分性能指标的对比。

图2 6G性能指标Fig.2 Performance indicators of 6G

3 6G关键技术

6G的关键技术包括空口技术、频谱接入及共享技术以及智能网络技术等。

3.1 空口技术

6G的空口技术涉及调制、信道编码、信道估计、全双工及智能表面等技术。

3.1.1 调制技术

6G新型调制技术将在5G现有技术基础上进行演进，以实现性能优化。除对传统调制编码方式进行改进以外，一些新型调制及复用机制，如正交时频空间(orthogonal time frequency space, OTFS)调制及轨道角动量(orbital angular momentum, OAM)调制技术也引起了广泛的关注，预期将在6G通信系统中得到应用。

1)OTFS技术概述。6G将支持高移动性场景，然而用户设备的高移动性引起的严重的多普勒频移导致传统的正交频分复用(orthogonal frequency division multiplexing, OFDM)技术性能严重受限。针对高移动性场景，研究人员提出OTFS调制技术。该技术具有对于多普勒频移的鲁棒性，因而备受关注。

OTFS调制技术的基本思想是将时变多径信道等效转换为时延-多普勒域中时不变的二维卷积信道，进而使用二维正交基对信息符号进行调制。由于各符号的能量在时间及频率较为分散，从而可以充分利用无线信道的时频分集，提升时变衰落信道的传输性能。图3为OTFS调制技术的示意图。在发送端，信息符号在二维延时多普勒矩阵中通过离散辛傅里叶逆变换(inverse symplectic Fourier transform, ISFFT)转换至时频维度，进而通过海森堡变换转换到时域，进行传输。接收端执行逆操作从而恢复原始信息符号。目前针对OTFS调制技术的性能评估、导频序列设计、信道估计、信号检测等问题已有较多研究，如文献[5]给出了较高相位噪声以及较大多普勒扩展的通信环境中的OTFS性能评估。仿真结果显示，与OFDM调制相比，OTFS调制技术具有更低的误码率。文献[6]中对OTFS系统的峰均功率比性能进行分析，推导出OTFS信号的峰均比(peak-to-average power ratio，PAPR)的上限，并证实与OFDM相比，OTFS具有更低的PAPR。文献[7]提出一种低复杂度的μ律压扩技术以降低OTFS的PAPR。针对大规模多输入多输出(multiple input multiple output，MIMO)OTFS系统信道估计复杂度高的问题，文献[8]首先提出了一种频域OTFS符号的导频设计方案，进而根据其结构将信道估计转化为稀疏信号恢复问题，并利用时延多普勒域中信道的稀疏性，提出了一种基于张量的正交匹配追踪(orthogonal matching pursuit，OMP)信道估计算法。文献[9]对MIMO-OTFS系统的数学模型进行了分析，并提出一种基于消息传递的低复杂度MIMO-OTFS信号检测算法。文献[10]提出一种基于马尔可夫链蒙特卡罗采样技术的低复杂度信号检测方案，以及延迟多普勒域中基于伪随机噪声导频序列的信道估计方案。

图3 OTFS调制Fig.3 OTFS modulation

2)OAM技术概述。1992年，艾伦等人证明了由携带OAM的光子组成的光束具有方向相位项ejlθ，其中，l为整数；θ为方位角。此后，OAM相关研究受到广泛关注，而OAM模态调制及复用技术也因其在系统容量及频谱效率方面的性能优势而成为6G通信系统调制及复用机制的候选技术。与传统的调制及复用技术采用时间、空间、频率及码型等资源作为自由度提升系统容量不同，OAM模态复用技术利用电磁波的OAM模态作为新的自由度。OAM模态调制及复用技术利用OAM模态内在的正交性，采用不同模态对多路信号进行调制及复用，进而使用相同频率信道进行传输，从而实现频谱效率及系统容量提升。

目前，针对OAM调制及复用技术已有一些研究，文献[11]首先提出了正交频分复用-轨道角动量(OFDM-OAM)MIMO系统，可以实现数据传输速率与频谱效率的提升。文献[12]基于网格编码调制设计了一种OAM与正概率分布，仅需对解映射器进行少量修改，交幅度调制相结合的调制方案。所提出的调制方案较独立调制方案相比，具有更优的误码率(bit error rate, BER)性能和更低复杂度。

3.1.2 信道编码技术

针对6G的信道编码技术，目前业界已经开始了一些预研工作，包括基于现有Turbo,LDPC,Polar等编码机制，设计面向未来6G通信场景应用的编码机制和芯片方案；针对AI技术与编码理论的互补研究，开展突破纠错码技术的全新信道编码机制研究。此外，针对6G网络多用户/多复杂场景信息传输特性，综合考虑干扰的复杂性，对现有的多用户信道编码机制进行优化。以下简要介绍基于现有Polar码及基于AI的信道编码。

1)Polar码演进。Polar码已经被采用作为5G的控制信道编码，研究证实Polar码在时延容忍的数据信道也具有良好的传输性能。文献[13]显示若采用基于串行消除的解码方式，则Polar码无误差底限；而文献[14]也证实若采用循环冗余校验(cyclic redundancy check，CRC)辅助的串行消除列表，则Polar码具有较LDPC码更优的BER性能。Polar编码与高阶调制方案的结合也是一个重要的研究方向，文献[15]提出比特交错极化编码调制(bit-interleaved polar coded modulation, BICM)。所提方案利用Polar码结构特性构造统一的复合极性码，仅需单个编码器和解码器，且可在多通道使用。文献[16]提出用于高阶调制的Polar码编码方案—成形极性编码，在极性变换之前使用预编码器，使极性码字内的1和0具有特定的即可以在不改变极性解码器的情况下获得整形增益。

针对高斯噪声信道及衰落信道的Polar码的设计还有待深入研究，特别是需考虑构造面向衰落信道的具有高阶调制的Polar码[17]。传统的Polar码码长限制为2的整数次幂，为了实现灵活的码长，学术界已提出多核的Polar码设计[18-19]，然而纠错性能仍有局限，因此，具有较高纠错性能的多核Polar码的设计仍是一个开放性问题[20]。

2)基于AI的信道编码机制。基于AI技术提升通信系统性能是近年来的研究热点之一，其本质是数据驱动的分析推断与决策技术。传统信道编码机制设计主要基于编码理论以实现编码性能优化，而基于AI驱动的信道编码机制则通过采用基于AI方案，如强化学习、神经网络及遗传算法等在大量码字集合中学习最优码字的参数，从而实现编码机制的优化设计。

文献[21]提出一种由AI驱动的方法来设计纠错码的方案，采用码构造评估框架，其中，码构造器基于码评估器的性能指标反馈，反复学习一系列有效码字构造。作为示例，论文通过强化学习和遗传算法对线性分组码和Polar码进行了构造。文献[22]通过联合设计基于递归神经网络的编码器和解码器得到一种端到端的学习型神经码，进而设计出一种满足低时延约束的新型信道编码方案，具有良好的自适应性和鲁棒性。

3.1.3 基于AI的信道估计

为满足更大通信容量要求，6G将采用超大规模MIMO技术，而准确的信道状态信息对于MIMO的高效应用至关重要，然而，由于天线数目众多，超大规模天线阵的信道估计问题更为复杂，目前有研究考虑大规模MIMO系统的信道估计问题，已提出的信道估计算法有基于支持检测的信道估计方法[23]、基于稀疏分析的近似消息传递的波束空间信道估计方法[24]、基于分布式压缩感知的匹配追踪信道估计算法[25]。

基于AI技术可实现信道估计的性能提升。基于AI的信道估计技术可采用神经网络实现，具体步骤为将输入端的信号分为导频部分和数据部分，进而将数据比特等位分割之后输入神经网络中，输出相对应的数据序列，根据信号的输入输出关系可对信道特性进行估计。文献[26]中作者设计一种基于降噪的近似消息传递神经网络。该网络科学系统的根据信道结构并基于大量信道数据估计信道特性。结果表明其性能优于基于最新压缩感知的信道估计算法。文献[27]针对具有随机互相关矩阵的条件高斯随机向量，提出一种基于深度学习的估计方法。针对稀疏毫米波信道矩阵，文献[28]提出一种基于快速灵活去噪卷积神经网络的信道估计方法，并进行了优化设计。

3.1.4 全自由度全双工

全双工是充分利用时频资源，提高系统容量及频谱利用率的关键技术之一，但是由于自干扰技术发展的限制，全双工通常采用时分双工(time division duplex, TDD)或频分双工(frequency division duplex，FDD)机制，并没有实现真正意义上的时频资源的充分利用。随着模拟域、数字域、天线等相关自干扰技术的发展，6G通信网络有望实现全自由度双工，即实现真正的同时、同频信息收发。研究表明，理想情况下，全双工时频资源利用率和吞吐量将提升一倍，同时也可有效克服TDD模式下上下行链路切换所带来的时延问题。

建立全双工系统的主要挑战来自于上行链路和下行链路用户间的自干扰和同信道干扰，文献[29-32]针对全双工系统的干扰抑制及性能提升开展研究。文献[29]考虑全双工多天线基站和多个单天线上下行用户组成的系统。在同时同频通信的基础上，提出路径跟踪算法优化波束成形以提升数据和速率与能效。文献[30]中设计了几种具有射频自干扰消除电路和非磁性循环器的全双工收发器，并提出了宽带可重新配置的基于全双工极化的天线干扰消除技术。文献[31]研究了具有协作式全双工中继的下行链路非正交多址(non-orthogonal multiple access, NOMA)系统，为实现基站到远端用户传输性能的提升，距离基站较近的用户可以充当远端用户的全双工中继。论文以用户中断概率最小化为目标，优化设计基站最佳功率分配策略。文献[32]提出一种基于全双工终端直通(device-device, D2D)辅助的协作式NOMA方案，以降低NOMA弱用户的中断概率。

3.1.5 智能反射表面

智能反射表面(intelligent reflecting surface, IRS)是改善无线传播环境的一项全新技术，特别是在即将到来的6G通信中，智能表面有望在提升无线通信性能方面起到举足轻重的作用。

IRS由大量小型、低成本无源反射元件组成，便于安装部署。IRS中的反射元件可以灵活地调节入射信号的幅度和相位，从而协同生成精准的三维无源反射波束。通过部署IRS，可以克服由于障碍物遮挡导致的通信链路严重衰落问题。另外，由于IRS仅对接收到的信号进行反射，无需有源发射单元，因而具有能耗较低的优点。IRS无需进行射频、解码和编码处理，是一种与现有的MIMO波束成形、放大转发中继和反向散射通信不同的全新信息传输范式。图4为智能反射表面示意图。

图4 智能反射表面Fig.4 Intelligent reflecting surface

尽管IRS可有效提升数据传输速率，降低干扰，减少功耗，然而，对数量众多的IRS元件进行精确的离散幅度和相移设计具有一定挑战。在实际应用中，可首先确定连续的幅度及相移，进而将其进行量化，然而，这一过程不可避免地会引入误差，导致IRS的信息传输性能下降。文献[33]中提出了一种基于迭代算法确定IRS组件单元的离散幅度和相移值的方法。该方法在每次迭代中固定部分元件的幅度及相移值，采用启发式交替优化技术确定其他组件单元的离散幅度及相移值。文献[34]对IRS的无源波束设计与发送端如蜂窝基站(base station, BS)或接入点(access point, AP)等有源器件进行联合优化设计，以实现BS或AP的发射功率优化。文献[35]研究了下行链路多输入单输出IRS辅助的NOMA系统，利用交替优化的迭代算法实现该系统数据和速率最大化。

3.2 频谱接入、共享技术

目前，5G移动通信系统已使用3～6 GHz以及24～50 GHz的频段。面向6G移动通信更高的峰值速率，容量需求以及频谱效率需求，更高频段的通信技术以及新型频谱共享技术的应用成为必然选择。

3.2.1 THz及可见光通信

太赫兹波指频率在100 GHz～10 THz的电磁波，其波长约为0.03～3 mm。与微波、毫米波相比，太赫兹波具有更优的高速传送能力，可提供高达Tbit/s的数据速率；太赫兹波束较窄，具有更好的方向性、更强的抗干扰能力和更高的安全性。此外，太赫兹波的波长更短，能减小天线设计所需的体积，适用于更多天线阵子的大规模MIMO。

太赫兹通信的诸多优点可满足6G部分典型应用场景，如高速短距离，宽带无线安全接入、空间通信等需求。然而，由于太赫兹通信频率较高，存在较为严重的传输衰减和高功耗问题，还需在天线设计、器件研发、信号调制、波形和信道编码机制等方面开展深入研究。文献[36]针对THz通信应用设计了一种简单地Z形圆极化单极天线，0.19～0.24 THz和0.27～0.61 THz的双频带中工作，实现较大的天线增益。文献[37]基于二氧化钒的相变特性设计了THz通信调制器，在0.2～0.6 THz频带，调制深度可以达到59%。针对THz调制技术,文献[38]提出一种新的距离和频率相关的自适应调制方案。该方案适用于工作在THz频段的多载波通信系统。通过考虑预定义的可靠性水平以及基站和用户之间的距离，选择可用带宽和每个子载波对应的正交调制符号的顺序，以使子载波传输速率最大化。

可见光通信是指利用荧光灯或发光二极等发出的明暗闪烁信号进行信息传输的技术，具有调制带宽大、数据传输速率高、安全性及无电磁辐射等优点[39]，是未来无线通信非常有前景的技术方案。可见光通信典型应用场景包括星间激光通信、海底通信、短距离通信等[40]，另外，也可用于室内无线接入、室内定位、智能交通诸多领域。

综上所述，德阳地区学龄前儿童缺铁性贫血的主要影响因素为出生低体质量、消化功能、添加辅食时间、妊娠期贫血、家庭饮食习惯，在早期关注孕妇及胎儿的营养状况，适时添加辅食及合理搭配儿童的饮食结构，可起到预防儿童缺铁性贫血的作用。

3.2.2 基于区块链的频谱共享技术

区块链是一种在对等网络中构建信任，并达成节点共识的分布式记账技术。区块链本质上是一个去中心化的数据库，区块链网络的矿工节点通过共识机制(如工作量证明、权益证明、委托权益证明等)产生数据块,记录相应交易信息。区块链具有公开透明、集体维护、信息几乎不可被篡改、安全可信等特点。

将区块链技术应用于动态频谱共享中可实现由传统集中式资源管理向分布式管理的转变，将大大提高资源管理效率、降低管理成本。为实现基于区块链技术的动态平铺共享，可将6G网络节点如基站、智能终端等加入区块链网络中，当某个节点产生频谱请求或频谱授权交易时，广播该请求/交易信息至网络中，网络中其他矿工节点验证其合法性，并通过共识机制产生新区块触发智能合约，执行相应的频谱授权交易。区块链频谱交易模型如图5，其中，管理中心负责将6G网络节点的交易信息读入到算力较强的计算机矿工网络中，管理员节点负责6G网络节点在区块链中的注册和访问权限。代理节点在区块链网络中部署智能合约。文献[41]提出了一种基于区块链校验的接入控制机制，实现主用户和次用户之间的频谱共享，并证实所提方案具有良好的可扩展性。当前研究所考虑频谱接入机制多依赖于特定模型，如何针对6G移动通信系统的异构特性、多样化应用以及网络智能化需求，将区块链与AI技术协同应用于动态频谱接入及管理中，设计基于机器学习机制的分布式动态频谱访问策略是有待深入研究的重要问题。

图5 基于区块链的频谱共享Fig.5 Blockchain-based spectrum sharing scheme

3.3 智能网络管理

6G通信系统将具有高度动态特性、异构网络场景多样化应用需求，传统依赖特定模型的优化方法将难以实现高效智能网络管理，基于AI的6G智能网络管理可实现高度自治闭环优化，如采用深度强化学习机制能够在网络决策层与物理系统之间建立闭环反馈，决策层可基于物理系统的反馈信息迭代获得最优策略。文献[42]分析总结了深度强化学习机制在通信网络中的应用，如实现智能无线缓存、数据卸载、资源分配等。AI技术与软件定义网络(software-defined networking, SDN)体系架构相结合有望进一步实现网络性能优化。文献[43]提出了一种AI与SDN相结合的AI代理系统，其中，SDN网络架构由用户层、基站层及SDN控制器层组成，通过将AI代理部署在SDN架构的不同层中，可实现网络服务预测和智能资源调度等功能。根据部署位置不同，各层AI代理执行不同功能，如用户设备层的AI代理负责收集用户历史网络数据，分析用户行为模式，以便进行用户资源请求预测；基站层的AI代理负责收集用户流量及服务类型的请求数据，并进行资源调度及分配，以提升用户QoS体验。SDN控制器层的AI代理对服务请求数据进行收集和分析，并对不同请求的数据包进行分类处理。

3.4 数字孪生

随着数字技术的快速发展以及信息和感官的泛在化，未来世界将是物理世界与数字虚拟世界的融合，并基于物理世界生成一个数字化的孪生虚拟世界，实现物理世界的人和人、人和物、物和物之间通过数字世界进行信息交互[44]。利用数字进行新能优化以及分析模型精确模拟现实物理世界，并预测将是重要研究方向。

数字孪生技术充分利用物理模型、无线传输设备、物理环境历史信息构建物理实体的数字映射系统。数字孪生融合多学科、多领域，通过对数据的深度挖掘和分析，以及与AI技术的结合，实现与物理世界的一致性和适用性。目前，数字孪生技术在理论和应用层面均得到快速发展，已应用于智慧城市、智慧园区、智慧交通等领域。

数字孪生技术的一个典型应用场景即为孪生体域网，通过传感器实时采集人体数据，可构建虚拟的“数字人”,通过对人体生理特征的监控，可对人体身体状态进行分析评估，并对可能的病变进行预测，从而为医生对病人的诊治提供参考信息。数字孪生思想还可以应用于6G网络架构的设计，文献[45]提出了基于网络孪生的通信网络体系架构，终端无需遵循传统的端到端通信模型与服务器建立连接，而是基于网络孪生技术获取网络服务。

4 网络架构

6G通信系统实现空天地海一体化融合组网，需支持多种异构网络的混合组网，通过融合的通信协议和接入技术，实现对核心网的统一接入，而针对卫星、无人机等高空平台的动态移动特性，还需设计星间、星地动态组网机制。为了解决网络的可扩展性，实现新业务、新应用和新场景带来的新需求，6G网络架构将由高度集中式向集中式与分布式相结合，并将支持智能子网的协同、分布式自治。

传统蜂窝结构存在小区边缘用户干扰严重，性能较小区中心用户明显降低的问题，6G系统可采用去小区(cell-free，CF)系统结构有望解决这一问题。CF系统结构部署大量AP为用户服务，每个用户可以同时由多个AP构造出的虚拟小区提供服务，由于AP与用户之间路径损耗较小且多个信道相互独立，可以实现大规模衰落分集。由于CF系统结构未采用蜂窝结构，无明显蜂窝界限，从而可有效解决小区边缘干扰问题。

通过AI技术在端、边、云侧的智能渗透，可及时满足更多业务场景下的智能交互需求，实现智能资源协同调度，提高网络能效，实施更快更实时的智能决策，使网络各域自优化、自完备，在降低网络运维成本的同时显著提升网络业务提供能力。采用数字孪生技术可以对通信系统各类物理实体，包括通信系统基站、卫星及用户设备进行实时监控，对可能发生的故障进行提前干预，提升网络运行效率。通过应用基于区块链的频谱接入技术，将实现运营商频谱资源的安全、高效管理。

图6为6G网络架构示意图。

图6 6G网络架构Fig.6 6G network architecture