5G正在加速部署中，6G离我们还有多远

（文章来源：中国电子报）

当前，全球新一轮科技革命和产业变革正在加速演进，人工智能（AI）、VR/AR、三维（3D）媒体和物联网等新一代信息通信技术的广泛应用产生了巨大的传输数据。资料显示，2010年全球移动数据流量为7.462 EB /月，而到2030年，这一数字将达到5016 EB /月，移动数据流量的快速增长对移动通信系统的迭代提出了更高的要求。

此外，在制造、交通、教育、医疗和商业等社会的各个领域，智能化正成为不可逆的趋势。为了实现智慧城市的愿景，数百万个传感器将被嵌入到城市中的车辆、楼房、工厂、道路、家居和其他环境中，需要具有可靠连接性的无线高速通信方式来支持这些应用。随着通信需求的提升，移动通信从1G逐步发展至现在的5G，并且5G已经在全球范围内开始大规模部署。

5G与4G相比，能够提供新功能并实现更好的服务质量（QoS）。尽管如此，以数据为中心的智能化系统的快速增长对5G无线系统的能力带来了巨大挑战。例如要保证虚拟现实（VR）设备良好的用户体验，至少需要10 Gbps的数据速率，这已经是超越5G（B5G）后才能实现的目标。为了克服5G应对新挑战的性能限制，需要开发具有新功能特性的6G无线系统。

一方面，6G要实现对传统蜂窝网络所有功能的融合，例如支持网络致密化、高吞吐量、高可靠性、低能耗以及大规模连接。另一方面，6G将运用新技术实现服务和业务的拓展，包括AI、智能可穿戴设备、自动驾驶汽车、扩展现实（XR）和3D投影等。

赛迪智库无线电所发布了此份白皮书。本白皮书将从6G愿景、6G应用场景、6G网络性能指标、6G潜在关键技术、国际组织和各国6G研究进展等方面展开讨论，并提出加快我国推进6G研发的相关建议。

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。

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。6G网络不可避免涉及高密度网络、天线阵列和数据量等通用问题，但高度自主智能化的超灵活网络是其最为明显的特征之一。

6G智能化应该是贯穿于网络端到端每一个环节的，人工智能AI将通过网络数据、业务数据、用户数据等多维数据感知学习，高效实现地面、卫星、机载等设备之间的无缝连接，并可进行实时高速切换，网络的自主管理和控制学习系统将持续得到优化升级，最终实现“无人驾驶”一样的自主自治网络。

关键技术包括智能核心网和智能边缘网络、自组织和深度学习网络技术、基于深度学习的信道编译码技术、基于深度学习的信号估计与检测技术、基于深度学习的无线资源分配技术等。6G的太赫兹频率特性使其网络密度骤增，动态频谱共享成为提高频谱效率、优化网络部署的重要手段。

动态频谱共享采用智能化、分布式的频谱共享接入机制，通过灵活扩展频谱可用范围、优化频谱使用规则的方式，进一步满足未来6G 系统频谱资源使用需求。未来结合6G大带宽、超高传输速率、空天海地多场景等需求，基于授权和非授权频段持续优化频谱感知、认知无线电、频谱共享数据库、高效频谱监管技术是必然趋势。同时也可以推进区块链+动态频谱共享、AI+动态频谱共享等技术协同，实现6G时代网络智能化频谱共享和监管。
（责任编辑：fqj）