2020年6G无线热点技术研究白皮书.pdf
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1、 1 6G6G 无线热点技术研究无线热点技术研究 白皮书白皮书 (20202020 年)年)广东省新一代通信与网络创新研究院 清华大学,北京邮电大学,北京交通大学 中国联合网络通信有限公司,中兴通讯股份有限公司 中国科学院空天信息创新研究院 2020 年 9 月 2 目目 录录 1.引言引言.3 2.6G 信道仿真技术的发展信道仿真技术的发展.4 2.1 面向 6G 的高性能射线跟踪仿真技术.4 2.2 面向 6G 应用场景与关键技术的射线跟踪信道仿真.6 2.3 高性能射线跟踪信道仿真技术的未来发展趋势.8 3.6G 宽带系统综述宽带系统综述.8 3.1 基于用户需求的内生智能虚拟随愿网络.
2、8 3.2“空-天-陆-海”全维度网络架构与实现.9 3.3 人工智能算力与移动通信的结合.11 3.4 大带宽与全频谱协作.11 3.5 6G 空口技术.12 4.轨道角动量技术轨道角动量技术.13 5.宽带太赫兹器件的发展宽带太赫兹器件的发展.16 6.6G 太赫兹无线通信平台的构想太赫兹无线通信平台的构想.19 6.1 大容量基带处理技术的分析.19 6.2 太赫兹射频技术.20 6.3 太赫兹天线技术.21 7.6G 太赫兹无线平台新波形的研究太赫兹无线平台新波形的研究.21 7.1 候选太赫兹新波形研究.22 7.2 新型调制方式研究.23 7.3 波束管理研究.23 8.86G 核
3、心技术研究的未来展望核心技术研究的未来展望.24 8.1 空天地一体化.24 8.2 太赫兹通信技术.25 8.3 电磁波轨道角动量技术.26 8.4 智能反射表面技术.27 8.5 可见光通信照明定位融合方向.28 8.6 区块链与无线网络融合方向.29 鸣谢鸣谢.30 3 1.1.引言引言 信息通信业是构建国家信息基础设施,提供网络和信息服务,全面支撑经济社会发展的战略性、基础性和先导性行业。随着互联网、物联网、云计算、大数据等技术加快发展,信息通信业内涵不断丰富,从传统电信服务、互联网服务延伸到物联网服务等新业态。当前,万物互联、信息互通,互联网日益成为人们生产和生活的基础和平台,极大提
4、高了人们对世界的认知能力。目前,5G 在世界范围内开始进行商用,业务范围和生态圈基本成熟,需要我们同步前瞻未来信息社会的通信需求,启动 6G 移动通信系统概念与技术研究。6G 技术对数据传输速率、连接数量、时延等一系列指标有着较高要求,6G时代将会在现有的场景上扩展到更广泛的层面和空间,真正实现空天地海全覆盖的网络,实现任意设备之间的信息传输,即真正进入万物互联时代。在 6G 研究领域,国际通信技术研发机构相继提出了多种实现 6G 的技术路线,但这些方案都处于概念阶段,能否落实还需验证。较具代表型的技术路线有:韩国 SK 集团信息通信技术中心曾在 2018 年提出了“太赫兹去蜂窝化结构高空无线
5、平台(如卫星等)”的 6G 技术方案,不仅应用太赫兹通信技术,还要彻底变革现有的移动通信蜂窝架构,并建立空天地一体的通信网络。三星研究院新设了一个下一代通信研究中心,配合 5G 商用化服务的扩张,加强移动通信先导技术和标准方面研究组织的功能和作用。美国贝尔实验室也提出了“太赫兹网络切片”的技术路线。这些方案在技术细节上都需要长时间试验验证。目前随着各国及产业界 6G 研究的推进,6G 通信的愿景,场景和基本指标已经有了新的进展。相比于现行的 5G 通信,6G 通信网络将与云计算、大数据和人工智能进一步集成。为解决未来高度智能、高度数字化和高度信息化社会对无线传输的需求,6G 无线网络在无线连接
6、的维度,广度都将有巨大的提升,支持诸如超大带宽视频传输,超低延时工业物联网,空天地一体互联等诸多场景。为支持上述愿景和应用,6G 通信系统的性能要求必须实现如 1Tbps 超大峰值速率和 1Gbps 超大用户体验速率,超低延时 0.1ms 和高移速通信,超高频谱利用率等。本白皮书将 6G 无线通信中各热点技术的应用和发展进行梳理。广东省新一代通信与网络创新研究院于 2019 年开始联合清华大学、北京邮电大学、北京交通大学、中国科学院空天信息创新研究院、中兴通讯股份有限公 4 司等优势资源,共同开展“6G 热点候选技术原理研究与验证”项目的研究。后来,中国联合网络通信有限公司和本研究团队基于项目
7、的研究成果,对 6G 无线通信的新技术的现状和后续发展方向及产业化能力延续评估并提出思考,进一步推动 6G 无线通信的研究和产业化发展,为 6G 未来的研究提供有力支撑。2.6G2.6G 信道仿真技术的发展信道仿真技术的发展 第六代移动通信技术(6G)将在第五代移动通信技术(5G)的基础上继续深化移动互联,不断扩展万物互联的边界和范围,提供全球覆盖,最终实现万物互联。6G 将在 5G 的基础上从陆地移动通信网路扩展至空天地海一体化通信网络,包括卫星通信网络、无人机通信网络、陆地超密集网络、地下通信网络、海洋通信网络等。为了满足超高传输速率和超高连接密度的应用需求,包括毫米波、太赫兹在内的全频谱
8、和信号高效传输新方法将被充分探索和挖掘。为了满足人与人、物与人、物与物的角度出发,未来 6G 将带来超能交通、智能交互、通感互联网、全息无线电等全新的应用场景。因此,为了支持 6G 更为多元的应用、更加精致的技术需求,为了 6G 更为有效的设计、部署和评估,准确的信道信息变得至关重要。2.1 面向 6G 的高性能射线跟踪仿真技术 作为确定性信道建模方法的代表,射线跟踪(Ray-tracing,RT)于上世纪 90年代开始用于无线通信的研究。它能够准确地考虑到电磁波的各种传播途径,包括直射、反射、绕射、透射等,并能考虑到影响电波传播的各种因素,从而针对不同具体场景做准确的预测。但它受限于计算复杂
9、度和计算能力,应用复杂度较高。近年来,射线跟踪技术在 5G 已得到越来越多的关注和认可,在愈发精细化、智能化的 6G 也将得到进一步的应用,其深层原因有三:为 6G 提供大带宽的太赫兹电磁波,其传播特性更接近于光(射线),因此以光学为理论基础的射线跟踪与太赫兹的物理本质更加自洽。一方面太赫兹对传播环境和移动性高度敏感,而波束赋形等太赫兹大规模多天线甚至是超大规模多天线技术对信道空间分辨率的要求又极高;另一方面,太赫兹动态信道测量难度巨大,昂贵复杂。这使得仅仅依靠测量,在太赫兹频段已无法获得全面且精细的信道空、时、频信息。射线跟踪则不存在此类限制,利用被测量验证的射线跟踪器,可以充分探索信道 5
10、 多径的时延和角度特征。随着空间搜索算法、硬件设备和高性能计算的发展,大型复杂动态场景、大量采样点的高效射线跟踪仿真已成为可能。因此,在数据驱动的时代,利用准确、高效的射线跟踪仿真,可以突破测量的局限,获得更多维度的信道特性。基于射线跟踪的确定性信道建模方法可以提供准确的功率、时延、角度、极化等信道信息,适用于不同频段的时变多输入多输出信道的仿真、预测与建模。然而在实际中,计算复杂度和可用性一直是制约射线跟踪技术广泛应用的瓶颈。为此,项目成员单位北京交通大学将射线跟踪内核部署在高性能平台上,利用分布式计算功能进行云化,构建了高性能射线跟踪仿真平台CloudRT(http:/www.raytra
11、cer.cloud/),并和粤通院在一些基础和应用方面合作。在准确性方面,超宽带动态射线跟踪信道仿真器,在 6 GHz 以下频段已经得到了大量的测量数据验证,也通过了大量的室内外、车联网、轨道交通等场景的毫米波与太赫兹频段测量数据的校准与验证。在高效性方面,项目团队成员将射线跟踪仿真器部署到高性能计算平台,其系统架构如图 2-1 所示,该平台由 96 个计算节点组成,共有 1600 个 CPU 核心、10 个 NVIDIA Tesla GPU 核心、1 个管理节点和1 个网络服务器;射线跟踪引擎被部署于计算节点上从而实现并行计算处理。图 2-1 CloudRT 的硬件结构与组网 CloudRT
12、 由数据存储服务器、高性能计算服务器以及用户终端组成,它们全部通过网络连接,以进行数据与命令传输,该平台由 5 层组成,如图 2-2 所示。6 图 2-2 CloudRT 的数据流 2.2 面向 6G 应用场景与关键技术的射线跟踪信道仿真 本项目团队研发的高精度高效率的信道仿真技术(CloudRT 平台)现已成功在多种应用场景中得到应用,并得到学术界和工业界的共同认可,也将在面向下一代无线通信应用场景中发挥广泛的作用。(1)在信道建模以及推进国际标准化工作上,提供信道数据支撑基于数字地图的混合信道模型的研发,与实测结果相结合提出 6G 通信标准信道模型。如和日本 NICT、NTT DoCoMo
13、 联合完成了 300 GHz 频段的下载站场景信道建模,被 IEEE 802.3d-2017 采纳,成为首个面向 6G 的太赫兹通信标准信道模型。(2)在实际通信系统链路级和系统级仿真方面,提供准确的信道模型,为实际通信系统的设计与优化提供信道基础信息。图 2-3 为 CloudRT 支持了韩国电子通信研究院(ETRI)在 25 GHz 频段实现的增强移动热点网络(MHN-E)链路级软件演示。如图 2-4 所示,在平昌冬奥会上,CloudRT 支持的 MHN-E 原型机成功在 60 公里时速下实现了 5 Gbps 车地传输速率。如图 2-5 所示,CloudRT 为太赫兹智慧铁路、无人机通信、
14、工业物联网、车联网、空天车地组网等 5G 及 6G的前沿研究提供着高精度的信道信息。(3)高性能射线跟踪平台 CloudRT 可突破算力瓶颈,为全息无线电通信系统设计与评估提供理论依据。智能全息无线电技术是 6G 候选热点技术之一,利用电流片(Current Sheet)的超宽带紧耦合天线阵列(Tightly Coupled Array,TCA),实现连续孔径的天线阵接收和测量信号波连续的波前相位。从信道建模的角度而言,只要能对 TCA 的每一个天线振子对应的多径信道进行准确地表征,将每一个天线振子对应的信道冲激响应(Channel Impulse Response,CIR)进行联合处理,即可
15、得到全息无线电链路的整体信道。然而,由于要实现连续孔径有源天线阵列,7 TCA 的天线振子数目巨大,而且需要考虑天线振子之间的互耦效应,这使得计算复杂度面临计算效率的瓶颈。利用 CloudRT 平台,则可以有效突破算力瓶颈,准确表征 TCA 接收信号的连续相位变化,生成准确的全息无线电信道信息。图 2-3 基于 CloudRT 的 25 GHz 频段 MHN-E 通信系统链路级软件演示 图 2-4 基于 CloudRT 生成的信道设计的 MHN-E 原型机,在平昌冬奥会演示(mRU 为毫米波路边发射单元,mTE 为毫米波接收终端)图 2-5 CloudRT 所支持的各类 5G 及 6G 的前沿
16、研究 8 2.3 高性能射线跟踪信道仿真技术的未来发展趋势 射线跟踪技术成为推动不仅是当前 5G 更是未来 6G 发展的关键技术。如图2-6 所示,未来,高性能射线跟踪平台将向着场景重建智能化、传播机理模型自适应以及增加链路级和系统级仿真功能的方向发展,为 6G 的研发从电波传播与信道的仿真、建模一直到系统级的性能评估形成统一的整体,支撑以太赫兹、全息通信、空天地一体化等为代表的关键技术和应用场景,实现6G智慧未来愿景。图 2-6 以高性能云射线跟踪平台为基础的未来研究方向,助力 6G 智慧未来愿景的实现 3.6G3.6G 宽带系统综述宽带系统综述 6G 宽带通信系统将把应用场景从物理空间推动
17、到虚拟空间,在宏观上将实现满足全球无缝覆盖的“空-天-陆-海”融合通信网络,在微观上满足不同个体的个性化需求,提供“随时随地随心”的通信体验,不仅解决了偏远地区和无人区的通信问题,还能以类人思维服务于每位客户,实现智慧连接、深度连接、全息连接和泛在连接。而建立这样的系统,需要海量异构网络的接入和全频谱融合协作,要把人工智能日益增强的算力更好地应用到通信系统,以物理层全新的空口技术甚至轨道角动量的革命性突破,来满足6G应用场景对超低时延、超大带宽、超大容量和极高可靠性、确定性的要求。3.1 基于用户需求的内生智能虚拟随愿网络 未来垂直应用的新场景将是智能体交互和虚实空间互动,其中智能体包括可以独
18、立完成推理决策的实体(如机器人、无人机、无人汽车等),虚拟空间指对 9 现实物理世界的模拟重构(如扩展现实、全息影像和数字孪生系统等)。随着这些应用场景的发展,6G 时代将依托“信息随心至,万物触手及”的 5G 愿景,探索出以人类需求为根本的“随时随地随心”的智慧网络。6G 将完成“海量物联”和“万物智联”。未来十年,物联网连接设备的数量预计将增长三倍(从 2019 年的约 110 亿台增长到 2030 年的 300 亿台),为各种需求高度多样化的用例提供服务。随着应用范围的进一步深化和拓展,近乎即时的无限无线连接性是整个数字化的主要推动力,数据驱动的“数字孪生”社会需要更先进的通信基础设施来
19、实现海量数据高速、无延迟、安全可靠的分发。6G 阶段的万物智联,将具备更强的性能,更加绿色智能,并实现更广的覆盖,峰值速率将达到 100 Gbit/s1 Tbit/s;空口时延低至 0.1 ms;连接数密度支持1000 万连接/平方公里;定位精度将达到厘米量级,有效降低成本和能耗,大幅提升网络能效,实现可持续发展。6G 网络基于无处不在的大数据,将 AI 赋能各个领域的应用,创造出“智能泛在”的世界,而移动边缘计算(MEC)正是实现智能泛在的关键之一。边缘计算技术将网络的资源、内容和功能迁移到更靠近终端的位置,由于部分计算、存储和业务功能从数据中心下沉到网络边缘,极大减少传输时延,提高业务的时
20、效性,进而能提供丰富面向垂直行业的业务。6G 将进一步超越 5G 时代的边缘计算,走向“在网计算”,进而为“泛在智能”提供算力基础,算力将从外延走向内生,最终实现网络与计算的深度融合。3.2“空-天-陆-海”全维度网络架构与实现 陆海空天融合通信网络可以分解为两个子网络(图 1):一个由陆基(即陆地蜂窝、非蜂窝网络设施等)、空基(无人机、飞艇、飞机等各类飞行器)及天基(各类卫星、星链等)构成的空天地一体化子网;另一个是由水下、海基(海面及深海通信设备等)、岸基,并结合空基与天基构成的深海远洋通信子网。地面网络(TN)与非地面网络(NTN)融合组网是 6G 系统建设要解决的难点之一。1 图 3-
21、1“空-天-陆-海”融合通信网络 为了完成覆盖全球全地形的全维度通信系统,地球卫星网络以及飞机、无人机、飞艇等空中飞行设备组成的“空天”网络也将融合进来,同时 6G 主要开发的太赫兹频段在太空不存在吸收损耗的问题,应用于卫星的太赫兹通信,具有传输速度快和传输距离远的优点,因此卫星辅助的无线通信可以提供更大的覆盖范围并解决高速移动终端的覆盖问题。低轨道卫星通信可以实现较低的传输时延,同时卫星通信融合也能解决全维度网络架构对大量空中移动节点(例如无人机、平流层飞艇等)的管理问题。卫星融合最简单的方式是卫星网络作为地面基站和核心网的回传或者作为地面有线回传的备份。此外,学界还提出了 Non-3GPP
22、 接入和 3GPP RAT 接入两种方式。前者将卫星接入到 6G 核心网,和地面移动网络共用核心网;而后者是卫星网络和地面网络的深度融合方式,将卫星作为一种特殊的 6G 基站接入到 6G核心网。随着太赫兹相关研究的推进和技术进步,太赫兹波段在卫星通信上的应用也将更加成熟可靠。学界通常所说的海洋通信网络包括海上无线通信系统、海洋卫星通信系统和基于陆地蜂窝网络的岸基移动通信系统,它能够保障近海、远海和远洋的船舶-海岸、船舶-船舶的日常通信,而深海远洋通信子网也将纳入水下/深海通信。目前,实现水下无线通信的载体主要有三种:声波、电磁波和光波,基于三种载体 1 的通信方式各具利弊,将两种甚至多种通信方
23、式结合起来是当下的研究热点。3.3 人工智能算力与移动通信的结合 传统的物理层设计是分模块分别优化的,这样的设计虽然可以保证每个模块是最优的情况,但是整体上做不到最优。比如编码、调制与波形在传统系统中是分别设计的,一旦把三者综合起来考虑,则往往因为接收端复杂度太高而放弃。但是对于机器学习来说,可以不需要精心地设计各类的编码方案,也不需要仔细思考各种星座图,可以通过神经网络来代替这种模块级联的方式,通过网络自主学习的方式来获取最优的端到端映射方式。利用人工智能和机器学习进行物理层端到端优化和联合优化是学界的研究热点,但通信领域数据和其后隐藏的物理规律与计算机视觉面向的图像和视频数据差别非常大,现
24、在人工智能框架强项是针对图像、视频、文本和语音数据,直接把这些框架拿来解决通信领域数据,匹配效果无法达到最优,相比于成熟的模块级联设计所能达到的性能还有一定差距,而且变化快、实时性高的环境下训练网络的效率需要考虑,训练好的网络对不同测试环境下的鲁棒性也同样是一个需要攻破的难题。6G 的“海量物联”时代,在陆地、海洋和天空中都会有大量的互联终端设备,利用这些数以亿计的传感器的实时感知与智能计算能力,支持多终端共享 AI算力,智能终端设备侧 AI 也必将从单设备、多设备正式走向分布式和去中心化模式,为 6G 的异构、多终端实时感知计算提供了有力的支持。去中心化 AI 通信不仅要满足海量、异构的终端
25、设备通信,也要保证节点高度自治和数据计算共享,并在“虚拟随愿网络”中动态自适应地协作完成用户的个性化任务计算。3.4 大带宽与全频谱协作 信息时代,随着互联网的不断发展,人们对无线数据流量的需求呈现爆炸式增长。如何满足人们高速率低延时的业务需求成为了亟需研究和解决的问题。在优化现有频谱的使用分配,提高效率的同时,人们将放眼于更高的频率和更大的通信带宽。在 6G 系统当中室内和室外连接的峰值数据速率最高将可达 1 Tbps。并且保证 95%用户位置的用户体验数据速率预计将达到 1 Gbps。为了支持极高的峰值速率,支持的最大接入带宽必须大幅增加。毫米波频段可支持高达 10 GHz的带宽,而太赫兹
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