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「」关于6G，这些你应该了解( 四 )


此外 ， 当蜂窝基站不存在或者不工作时 ， 无人机可以作为高空平台站（HAPS）为该区域的用户提供广播和高速上网服务 。
03、6G网络性能指标及潜在关键技术
● 性能指标
6G网络将实现甚大容量与极小距离通信（VLC&TIC）、超越尽力而为与高精度通信（BBE&HPC）和融合多类通信（ManyNet） ， 相较于5G ， 6G的峰值速率、用户体验速率、时延、流量密度、连接数密度、移动性、频谱效率、定位能力、频谱支持能力和网络能效等关键指标都有了明显的提升 ， 具体指标对比如表1所示 。
「」关于6G，这些你应该了解
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▲表1 6G与5G关键性能指标对比
● 潜在关键技术
下一代信道编码及调制技术
针对各国及相关产业界愿景设想 ， 6G网络将实现100Gbps的数据速率 ， 使用高于275GHz频段的太赫兹（THz）频段 ， 信道带宽也是以GHz为单位 。同时面临毫米波、空间、海洋等更为复杂的业务传输场景 ， 对底层的信道编码及调制相关技术提出新的挑战 。
新一代信道编码技术
作为无线网络通信的基础技术 ， 新一代信道编码技术应提前对6G网络的Tb/s 的吞吐量、GHz为单位的大信道带宽、太赫兹（THz）信道特性、空天海地网络架构下基于复杂场景干扰的传输模型特征进行研究和优化 ， 对信道编码算法和硬件芯片实现方案进行验证和评估 。
目前业界已经开始了一些预先研究 ， 包括结合现有Turbo、LDPC、Polar 等编码机制 ， 开展未来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等 。
与此同时 ， 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 。
极化多址接入系统的设计与优化
当前业界普遍观点是非正交多址接入(NOMA ， non-orthogonal multiple access )将成为当前5G和下一代6G 移动通信的代表性多址接入技术 ， 将当前极化编码技术引入上述系统 ， 依据广义极化的总体原则 ， 优化信道极化分解方案是5G/6G发展中不可或缺的一环 。
由此可见 ， 6G网络将进一步赋能极化多址接入系统的设计与优化 ， 可以结合6G网络和业务场景的需求 ， 对NOMA 总体架构和关键技术进行深入研究和升级 ， 构建基于多用户（智能化、泛在化“物物”连接）原则的极化编码通信机制 ， 对相应的算法进行进一步优化处理 。
基于深度学习的信号处理技术
结合6G无线通信关键参数 ， 需要对基于深度学习的信号处理技术进行深入研究和优化 ， 业界目前从基于深度学习的信道估计技术和基于深度学习的干扰检测与抵消技术开展相关工作 。
基于深度学习的信道估计技术可以通过空?时?频三维信道估计算法建模 ， 对用户信道、传输环境等关键参数进行自主学习 ， 对6G通信系统信道进行预测 ， 主要涉及神经网络、长短期记忆网络等关键技术 。
基于深度学习的干扰检测与抵消技术主要针对6G 网络复杂多小区场景的干扰进行自主学习和预测 ， 优化干扰检测与抵消机制 ， 主要基于CNN、LSTM 等经典神经网络模型 。
新一代天线与射频技术
6G系统频段可达太赫兹（THz） ， 天线体积小型化 ， 业界称6G系统天线将是“纳米天线” ， 给传统天线及射频、集成电子和新材料等领域带来颠覆性变革 ， 赋能超大规模天线技术、一体化射频前端系统关键技术等 。
超大规模天线技术（Very Large Scale Antenna）
超大规模天线技术（Very Large Scale Antenna）是更好发挥天线增益 ， 提升通信系统频谱效率的重要手段 。
当前6G太赫兹频谱特性研究还处于初级阶段 ， 超大规模天线在理论和工程设计上面临大范围跨频段、空天海地全域覆盖理论与技术设计、射频电路的高功耗和多干扰等问题 ， 需要从以上问题出发 ， 建立新型大规模阵列天线设计理论与技术、高集成度射频电路优化设计理论与实现方法、以及高性能大规模模拟波束成型网络设计技术、新型电子材料及器件研发关键技术等机制 ， 研制实验样机 ， 支撑系统性能验证 。


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