何時部署B5G/6G網絡？6G環境感知通信使能技術及挑戰

關于未來的第六代移動通信（6G），歐洲的姿態絕對是當仁不讓。年初，法國原子能委員會電子與信息技術實驗室（CEA Leti）宣布，將在整個歐盟科學界實施有遠見的新6G計劃——NEW-6G，旨在利用一種廣泛的方法，融合多技術、領域和學科，促進下一代無線連接，為未來無線網絡打下基礎。NEW-6G將重新思考納米技術，繪制發展路線圖，鼓勵合作，促進未來6G技術創新的出現。

何時部署B5G/6G網絡？

據介紹，作為展示RIS支持的可擴展、智能、無線連接范例的一部分，泛歐項目將解決關鍵硬件構建塊的設計及其在未來B5G（超5G）/6G網絡中的集成。這將支持歐洲在B5G/6G全球競爭中創造新的服務和商業機會，也將確保其技術領先地位。

預計在這一個10年末（2030年）將開始部署B5G/6G網絡，為以人為中心的智能社會和垂直產業奠定基礎。為實現這一目標，網絡將可持續地轉變為分布式智能連接基礎設施，鏡子、標牌和墻壁等新型終端將嵌入到環境中。

除了響應法規和特定的基于用戶、服務和位置的需求外，有針對性的創新還包括具有高度靈活性和動態性的端到端連接性計算系統，以適應不斷發展和異構應用。

6G能為我們帶來什么？

6G系統將是真正的智能無線系統，不僅能提供無處不在的通信，還能提供高精度定位和高分辨率感知服務。它將通過一組獨特新功能和服務能力成為這場革命的催化劑，其中定位和感知將與通信共存，在時間、頻率和空間上不斷共享可用資源。

太赫茲（THz）成像和頻譜學等應用有可能通過動態、無創、非接觸測量為未來的數字健康技術提供連續、實時的生理信息。6G同步定位與映射（SLAM）方法不僅可以實現先進交叉現實（XR）應用，還可增強車輛和無人機等自動行進物體的導航。

在融合式6G雷達和通信系統中，被動和主動雷達將同時使用和共享信息，提供豐富而準確的虛擬環境圖像。在6G中，智能上下文感知網絡將能夠利用定位和感知信息來優化部署、操作和使用能源，而無需或有限的人為干預。

移動通信系統的位置和感知信息有多種應用，從增強的911緊急呼叫定位到穿墻入侵者檢測，從個人導航到個人雷達，從機器人和無人機跟蹤到社交網絡。位置側信息還可以成為通信網絡設計、操作和優化服務的助推器。

6G環境感知，通信賦能技術及挑戰

6G通信網絡及定位和感知系統有四個新興技術促成因素，除了人工智能（AI）和機器學習（ML）技術之外，還包括使用無線電頻譜的新頻率，以及智能曲面、智能波束空間處理。

6G賦能技術、新應用機會和技術挑戰

新的定位和感知服務

6G無線電有可能在信道帶寬上分配服務，其帶寬至少是5G的五倍，以適應日益苛刻的數據速率、更高的可靠性需求，以及對諸如感知和定位等新服務的要求。

蜂窩信道帶寬增長及FCC提出的100GHz以上新無許可頻譜

從定位和感知角度看，向太赫茲頻率過渡有幾個重要好處：

這些頻率的信號無法穿透物體，導致傳播路徑和傳播環境之間存在更直接的關系；

在更高頻率有更大的絕對帶寬，可以在具有更多鏡面反射分量的延遲域中實現更可解析的多徑；

較短波長意味著天線較小，因此小型設備可以容納幾十或幾百個天線，有利于角度估計。

未來芯片技術的挑戰

6G提供的高速通信鏈路能在不同傳感器之間快速可靠地共享地圖和位置信息，這對主動和被動感知都很有益。為了利用這些優勢，芯片技術必須能夠充分支持規模經濟。而為了支持新的解決方案和算法開發，還需要適當的信道模型來描述6G波在硬件和空中的傳播。

6G相關（新）頻譜的廣泛初始范圍為0.3-3THz，而監管機構最近已開始允許研發高達250GHz的技術。這對未來芯片技術帶來了挑戰，其中之一是所需技術的集成。

目前，在多個100GHz范圍內工作的無線電系統通常包括天線和信號處理設備，大到無法集成到典型用戶設備（UE）中。隨著向5G系統遷移，用于UE的硅產品已經開發了幾年，但毫米波（mmWave）頻率增加了空中接口的復雜性，同時要使用陣列技術來實現UE側波束形成。

雖然28nm平面CMOS技術已經能夠在28GHz和39GHz工作頻段上實現至少一個數量級的所謂躍遷頻率，而對于6G操作，芯片工藝技術是否能夠處理所需頻率并不明朗。即使在100GHz，同樣的28nm平面CMOS工藝也不能達到同樣的效率，例如放大信號。因此，必須考慮替代技術方案，以獲得高成本效益的解決方案。目前，多種技術都在研究中，試圖實現在更高頻率獲得良好的輸出功率和效率。其中包括：砷化鎵（GaAs）、氮化鎵（GaN）、磷化銦（InP）、CMOS、鍺硅（SiGe）和全耗盡絕緣體上硅（FD-SOI）CMOS。

增強地圖和定位的反射面

智能反射面（IRS）是一種可以增強地圖和定位能力的革命性技術。發射器和接收器之間的無線傳播環境一直被認為是無線通信系統的一個隨機（不可控）組件。為此，作為一種有前途的解決方案，最近引入的IRS可控制無線信道特性，如散射、反射和折射。特別是，IRS允許網絡運營商通過動態調整相位、幅度、頻率和極化等參數來塑造和控制環境對象的EM（電磁）響應，而不需要復雜的解碼、編碼或RF操作。簡而言之，IRS是一種EM表面，通常通過傳統反射陣列、液晶或軟件定義的超表面（meta surface）來實現。IRS輔助通信有可能實現低復雜性和節能的通信模式。

室內區域IRS有助于NLOS（非視距）通信

IRS的挑戰在于，要使其成為未來6G系統的可行替代方案，還需要解決一些技術問題，而目前還缺乏合適的模型來描述組成材料的性質和入射信號波的無線傳播特性。這種可重構超表面的可行實現（考慮硬件和軟件方面）對于確定其在無線通信系統中的潛在收益也是必不可少的。

IRS還需要收集通信節點間的信道狀態信息（CSI），以適當調整碰撞信號的無線電特性。因此，必須設計新的能量有效的方法來估計無線鏈路的信道特性。在將這些IRS集成到無線基礎設施時，還需要制定策略來確定在網絡覆蓋區域中部署這些IRS的適當位置。此外，還需要新的信號處理技術來優化IRS輔助的聯合通信、感知和定位的性能。這在高頻下尤其具有挑戰性，因為整個信道趨向于低秩（low-rank），攜帶的信息較少。

精確定位的波束空間處理

波束空間是6G定位和感知一個很有前途的使能技術，毫米波和微毫米波（μmWave）的波束形成本質上是相干信號的傳輸，以在某個方向形成一個集中的場，增加作為波束形成增益的信噪比或吞吐量。增強的3D空間波束形成能力有利于克服毫米波和μmWave波段的高路徑損耗，并通過形成非常窄的波束來減輕來自不同方向的干擾。由單站或多站發射器和接收器收集的波束空間信道響應不僅包含鏈路末端的空間信息，而且還包含其間相互作用的對象/人的空間信息，這些信息的處理可用于定位和感測目的。

精確定位的波束空間域/處理

波束空間處理中的一個重要挑戰是阻塞。在分布式拓撲結構的目標空間中，協作多天線系統用于管理混合波束空間和定位被動和主動目標。多天線系統與主動目標之間的鏈路可以是LOS（視距）和NLOS路徑，且可以被移動的背景對象所阻塞。

例如，由于高移動性背景物體導致深度衰落，從而影響定位精度。在深度衰落的情況下，當前的MAS（移動代理服務器）定位和感測功能可以臨時切換到另一個MAS。為了協調部署目標區域內的可用質量進行實時定位和跟蹤，必須防止移動背景物體的阻塞導致波束空間信號質量的急劇下降。這可以通過基于圖像的移動行為預測、幾何域環境識別和無線信道模擬來實現，理想情況下可在毫秒級運行時間內實現。

在高移動性場景中，可實現對可能阻塞波束空間的移動背景對象的觀察，如使用深度相機；也可實時學習和預測其移動軌跡；還可通過光線跟蹤模擬或光線跟蹤與傳播圖的混合方法預測對波束空間信道的潛在影響。

基于ML的智能定位與感知

AI技術對邁向數據豐富的6G時代越來越重要。如何在不確定環境下，基于邏輯和概率推理、規劃和優化決策，建立能夠實現合理目標的智能系統和體系是一個非常廣闊的研究領域。

現代AI系統通?；跈C器學習（ML），利用數據驅動的多學科方法來學習超出顯式編程規則的模型。6G系統將依賴于這種數據驅動算法，不僅為無線通信，而且為毫米波和μmWave頻率范圍內運行的高級定位和感知技術提供了新的機會。

在定位方面，ML方法主要集中在指紋識別和回歸分類方法的使用。在數據豐富和復雜定位應用中，特別是全球導航衛星系統（GNSS）惡劣的室內和城市室外信道條件下，預計ML應用將更加廣泛。