张平：2024年6G泛在智能的通信理论及实践报告_35页_5mb

6G泛在智能的通信理论及实践总结

核心内容

6G通信技术正朝着“泛在智能”的方向演进，其核心目标是实现通信、感知、计算、AI、安全等多维能力要素的融合，构建空天地一体化的泛在连接体系。6G不仅需要在性能上超越5G，还必须解决传统通信系统在可持续发展、理论极限、智能融合和系统灵活性等方面面临的瓶颈问题。

主要观点

1. 6G的愿景与特征

• 愿景关键词：泛在智能，强调通信与人工智能的深度融合。
• 核心技术特征：空天地一体化连接、多维能力融合、智能性增强。
• 典型场景与性能指标：ITU-R定义了6个典型场景和15个性能指标，推动通信系统向更智能、更灵活的方向发展。

2. 可持续发展挑战

• 传统可持续性发展：通过提高能源效率、频谱利用率、硬件设施重复利用和算法优化等手段实现。
• 通信系统瓶颈：传统方法难以突破理论极限，导致系统性能受限，且AI简单应用带来的增益有限。

3. 通信与AI的融合挑战

• AI与通信差异：AI关注多模态信源语义的提取与处理，而通信更注重模块优化与成本控制。
• 融合困境：简单将AI用于通信模块优化，无法实现全局性能提升，且存在成本和复杂度增加的问题。

4. 语义通信作为突破瓶颈的关键技术

• 语义通信定义：通过引入语义信息与语法信息的同义映射关系，实现信息传输的智能化。
• 语义通信意义：
  • 提升频谱效率，赋能4G/5G实现6G传输能力；
  • 为通信系统提供新的理论框架，突破经典信息论的限制；
  • 构建统一的数学模型，实现知识替代比特的通信新范式。

5. 语义通信理论基础

• 语义熵与互信息：
  • 语义熵是语法熵的自然推广，定义为 $H_s(\tilde{U}) \leq H(U)$；
  • 上语义互信息与下语义互信息分别对应信道容量和率失真函数。
• 语义信道容量公式：
  $$
  C_s = W \log_2 \left(1 + \frac{P}{N_0 W}\right) + W \log_2 [S]
  $$
  其中 $S$ 为语义域的扩展因子，当 $S > 1$ 时，可突破香农信道容量瓶颈。

6. 语义通信的工程实践

• 语义基（SEb）：语义信息的物理表征，具有柔性粒度，可随通信意图和背景知识变化。
• 模分多址（MDMA）：一种基于语义信息特征的新型多址方式，实现多用户在相同时频资源下的高效通信。
• 语义通信系统架构：
  • 包括同义映射、恢复生成映射；
  • 支持模型传输，知识成为通信量值。

7. 6G外场试验网建设

• 一期部署：建成国际首个面向6G智能与通信融合的外场试验网，实现4G/5G链路的6G传输能力验证。
• 二期目标：6G关键技术外场试验、通感融合场景验证、典型场景组网试验。
• 三期目标：6G典型业务演示与行业示范推广，支撑6G标准化指标验证。

8. 语义通信标准化进程

• IMT-2030语义通信任务组：已收到超过50篇技术提案，涵盖典型场景、指标体系、联合编码、CSI反馈、多址技术等多个方向。
• 标准化推动：通过联合研发、测试验证和国际会议研讨，逐步形成6G语义通信的共识。

关键信息

• 语义通信是6G及未来通信的“拐点技术”，可显著提升传输效率与系统性能。
• 语义通信理论是经典信息论的自然延伸，提出语义无失真、限失真信源编码定理和语义信道编码定理。
• 语义通信通过引入语义信息与语法信息之间的同义映射，实现知识的传输与智能融合。
• 6G外场试验网建设推动了语义通信从理论到实践的转化，为未来6G通信系统提供了验证与测试平台。
• 语义通信的标准化进程正在加速，多机构联合推动其在6G中的应用与发展。

未来展望

语义通信的出现标志着通信系统从“符号传输”向“知识传输”的转变，将为6G及未来通信系统提供理论支持和实践路径。随着语义通信的不断发展，其在多模态数据处理、智能网络架构、跨层优化等方面的应用将更加广泛，推动通信技术向更高层次的智能化演进。