6G研究进展及关键技术浅析

陈 丹，郭先会

(1.四川省大数据中心，四川 成都 610094；2.中国电子科技网络信息安全有限公司，四川 成都 610041)

0 引言

5G是4G(LTE-A、WiMAX)、3G(UMTS、LTE)和2G(GSM)系统的扩展。5G业务通过物联网实现移动互联网，终端接入网络产生大量数据，使人与物、人与人、物与物紧密相连。5G网络是一个质的飞跃，是万物互联的开始。随着5G应用的不断更新，未来社会将进入一个数据驱动的时代，人类社会将真正进入一个巨大变革的时代，真正的物理空间和虚拟网络空间将实现深度融合。随着大数据在物理空间的动态采集、存储、分析和决策，以及随后的实时返回物理空间，需要依靠6G通信来实现安全、可靠、低成本的高速数据分发。

1 6G全球研究现状

目前，6G全球研究现状如表1所示。

表1 6G全球研究现状

2 6G愿景

6G以5G为基础，全力支持全社会的数字化转型，实现从万物互联到万物智能互联的转型。6G将实现比5G更强大的性能，专注于满足5G网络难以满足的应用场景和业务需求。与5G相比，6G将进一步改善现有的关键性能指标。6G的最大峰值速率可达100gb /s～1Tb /s。用户体验率将大于10Gb/s，端口延迟小于0.1ms。6G与5G关键性能指标对比如2表所示。

表2 6G与5G关键性能指标对比

3 6G关键技术浅析

目前，对6G技术的研究还处于讨论的早期阶段。随着研究的深入和对6G技术的探讨，人们对6G的认识逐渐清晰，研究方向也越来越明确。

3.1 太赫兹通信

太赫兹波是一种电磁波，其频谱为0.1～10tHz，波长为30～3000μm。光谱介于微波和远红外之间，低频段与毫米波相邻，高频段与红外光相邻。它位于宏观电子学和微观电子学之间的过渡区。太赫兹通信作为一种介于微波和光波之间的新频段，尚未得到充分发展，它具有频谱丰富、传输速率高等优点。它是6G移动通信中最具优势的无线宽带接入技术。

太赫兹波与微波和无线光通信相比有许多优点。1) 更适合高速短程无线通信。太赫兹波在空气中传播时，容易被空气中的水分吸收，更适合高速短程无线通信。2) 抗干扰能力强。光束窄，方向性好，抗干扰能力强，在2～5km范围内可实现安全通信。3) 高频谱带宽。太赫兹波的高频宽带可以满足无线宽带传输的频带要求。太赫兹波的频谱范围为108～1013kHz，可用频谱带宽为几十千兆赫，通信速率达到tb/s级。4) 更适合于空间通信。与无线光通信相比，光波束宽，接收机易于对准，量子噪声低，天线连接器可小型化、扁平化。因此，太赫兹波可以广泛应用于空间通信，特别是卫星通信。太赫兹通信技术[1]研究仅20年，许多关键器件尚未成功开发，一些关键技术还不够成熟，需要大量的研究。

3.2 超大规模天线技术

超大规模天线技术[2]是提高无线移动通信系统频谱效率的关键技术之一。考虑到6G的要求，大规模天线技术需要在以下主题研究和取得突破：一是研究可配置的大规模天线射频技术，突破低能耗、高集成度的射频电路，解决面临的高效率、低噪声、抗干扰等重要挑战。二是解决跨频段、高效率、全空域覆盖天线射频领域的理论和技术实现。三是研究新型大规模阵列天线的设计理论和技术，高集成度射频电路的优化，高性能大规模波束成形网络的设计技术。

3.3 海陆空一体化通信

在传统蜂窝网络的基础上，空间、陆地和海洋的综合通信分别与卫星通信和深海通信深度融合。海陆空综合通信网可分为两个子网：一个子网由陆基(即地面、非蜂窝网络等)、空基(无人机、飞艇、飞机等)和天基(各类卫星、卫星链等)组成；另一个子网由水下、海上、深海通信设备，结合天基的深海通信子网。构建6G系统的挑战之一是如何解决地面网络(TN)和非地面网络(NTN)的集成问题。海陆空综合通信网如图1所示。

图1 海陆空融合通信网

3.4 区块链技术

区块链[3]就是使用其分布式信息处理技术，以确保用户信息不会被第三方分散的数据传输和存储所窃取。这一特性稳步提高网络服务节点之间的协作效率，改善了不同运营商之间的网络协作，改变了无线频谱资源的使用方式。

图2 区块链层次架构图

区块链层次架构图主要包括：数据层、网络层、共识层、激励层、合约层和应用层。数据层主要是由多个事务交易信息和子块信息组成的数据账本，包含了储存数据的区块、时间戳、非对称加密技术以及哈希函数。网络层为分布式网络，因此采用对等网络的组网模式，网络中的每个节点都可以扮演路由节点的角色，传递收到的信息。共识层是在一个互不信任的分布式系统，每个节点很快就达成了所谓的全网共识。激励层采用特定的激励机制，保证分布式系统中的所有节点都能参与数据块的验证过程。合约层包括货币发行、智能合约和合约脚本。应用层包括多中心应用程序和基于公共服务平台的应用程序。

3.5 基于AI的无线通信技术

近年来，随着大数据时代的到来和各种软硬件计算资源的不断完善，人工智能特别是深度学习已经成为一个具有许多实际应用和活跃研究课题的领域。深度学习的出现刺激了语音识别、计算机视觉、机器翻译、生物信息学等领域的快速发展。人工智能在无线通信系统中的集成大大提高了无线通信系统的效率。其主要思想是在无线资源管理和分配领域引入人工智能，特别是深度学习。

物理层传输的人工智能主要提出两种深度学习网络：一种是基于数据的，另一种是基于数据模型的。基于数据模型双驱动的深度学习网络在原有无线通信系统技术的基础上，不改变无线通信系统的模型结构，采用深度学习网络代替模块或训练相关参数来提高模块的性能。基于数据的深度学习网络将无线通信系统的几个功能模块视为未知的黑匣子，用深度学习网络代替，然后依靠大量的驱动器数据完成输入和输出驱动器。人工智能在物理层传输中的应用，意味着底层的信号处理和通信机制打破了传统的通信理论框架，可以取代受控的信号处理和通信机制。

未来人工智能将在端到端网络中发挥核心作用，包括：智能核心网、智能边缘网、智能手机、智能物联网终端、智能商务应用等。智能网络是未来网络发展的大势所趋，网络运维模式将发生根本性的结构变化。

4 结束语

随着5G的商业化，6G的研究也在全球范围内展开。然而，6G的探索仍处于初级阶段，关键技术尚未达成共识。本文介绍了6G的最新发展，阐述了6G的愿景需求和关键性能，在此基础上介绍了太赫兹通信、超大规模天线技术、海陆空融合通信、区块链技术和基于人工智能的无线通信技术。虽然新技术具有优势，但我们也需要考虑新技术能否应用于新一代移动通信系统。除了技术上的进步，我们还必须考虑芯片和器件在功耗、体积和成本等的技术可行性。