【北京邮电大学】2024年6G泛在智能的通信理论及实践报告_34页_8mb

6G泛在智能的通信理论及实践总结

核心内容

6G通信愿景以“泛在智能”为核心，强调通信、感知、计算、AI、安全等多维能力要素的融合，并实现空天地一体化的泛在连接。为实现这一目标，6G面临三大瓶颈：理论性、智能性和灵活性。传统通信系统已逼近经典信息论的理论极限，难以通过简单引入AI实现显著性能提升，同时通信体制的刚性结构也限制了其对复杂场景的适应能力。因此，语义通信被提出为突破这些瓶颈的关键技术路径。

主要观点

1. 6G面临的挑战

• 巨大功耗难题：传统通信系统能耗高，难以满足可持续发展需求。
• 传统可持续性发展手段：包括提高能源效率、频谱利用率、硬件设施重复利用及程序算法优化。
• 通信瓶颈：
  • 理论性：通信体制无法突破经典信息论的理论极限。
  • 智能性：通信与AI的设计范式不匹配，难以实现全局优化。
  • 灵活性：通信系统结构僵化，难以适应复杂场景变化。

2. 语义通信的提出与意义

• 语义通信是突破瓶颈的有效途径：通过引入语义信息，实现信息的高效可靠传输。
• 语义通信的数学基础：基于语义信息的表征与同义映射，扩展了经典信息论的框架。
• 语义通信的理论支撑：
  • 语义熵：语义信息的度量方式，其值小于等于语法熵。
  • 语义互信息：包括上语义互信息和下语义互信息，分别对应语义信道容量和语义率失真函数。
  • 语义信道容量公式：$C_s = C + W \log_2 S$，其中$S$为平均同义区间长度，当$S > 1$时，语义信道容量突破香农极限。

3. 语义通信的实践进展

• 语义基（Seb）：作为语义信息的物理表征单元，具有柔性粒度，可替代传统比特流。
• 模分多址（MDMA）：基于语义信息特征实现用户区分，提升频谱效率。
• 语义通信系统模型：引入语义信源、语义信宿、同义映射等新概念，实现贯通式优化设计。
• 语义通信试验平台：搭建了端到端语义通信系统，并在5G链路上验证了6G传输能力。

4. 6G外场试验网建设

• 建成国际首个面向6G智能与通信融合的外场试验网，支持多模态信源、通感融合、典型场景组网等。
• 试验网支持关键技术验证、标准化推动及产业示范，降低6G研究门槛。

关键信息

语义通信的基本特性

• 语义信息是语法信息的上级概念，表示语法信息背后的含义。
• 语义信息具有同义性，即同一语义信息可有多种语法表现形式。
• 语义信息的传输：将知识（智能）作为传输内容，形成新的通信范式。

语义通信的数学基础

• 语义熵：定义为$H_s(\hat{U}) = -\sum_{i=1}^{\hat{N}} p(U_i)\log p(U_i)$，其值小于等于语法熵。
• 语义信道容量：$C_s = W \log_2(1 + \frac{P}{N_0 W}) + W \log_2 S$，其中$S$为平均同义区间长度。

语义通信的标准化进程

• IMT-2030语义通信任务组已收到50余篇技术提案，涉及典型场景、指标体系、联合编码、CSI反馈、多址技术等。
• 任务组#2和#3已开展多次研讨会，推动语义通信标准化进程。

语义通信的未来发展

• 语义通信将推动6G及未来通信技术发展，成为“拐点技术”。
• 知识传输将成为通信的核心内容，实现从比特传输向语义传输的转变。
• 语义通信的理论与实践结合：通过构建语义基模型，实现通信与AI的深度融合。

6G智能通信融合外场试验网

• 一期试验部署：完成语义通信在4G、5G链路上的外场验证。
• 试验场景：涵盖典型业务演示、行业示范、标准化指标验证等。
• 目标：支撑6G标准化、推动未来产业发展。

语义通信的学术影响力

• 张平教授牵头主办多个国际会议和特刊，如IEEE Globecom'24、ICCC'24等。
• 语义通信相关论文被广泛引用，具有国际学术影响力。

总结

语义通信通过引入语义信息与同义映射，突破了传统通信的理论、智能和灵活性瓶颈，为6G通信系统提供了新的设计思路和技术路径。其数学理论已形成完整体系，具备实际应用潜力，并已在试验平台和外场试验网中得到验证。未来，语义通信将在6G及更高级别通信系统中发挥关键作用，推动通信与AI的深度融合。