【未来移动通信论坛】2024年10.0《ICDT融合的6G网络》4.0白皮书_69页_5mb

ICDT融合的6G网络技术总结

核心内容概述

《ICDT融合的6G网络》白皮书4.0全面介绍了6G技术的发展现状与未来趋势，聚焦于ICDT融合新趋势、ICDT融合的无线空口技术以及ICDT融合的网络架构三大方面。ICDT（Information, Communication, Big Data Technology）融合是6G系统的关键特征，它将通信、计算、感知、人工智能等技术深度融合，构建一个端到端的信息处理与服务系统，实现通信网络、感知网络和算力网络的统一。

主要观点

• 通算融合：通信与计算的深度融合是6G发展的重要方向，通过资源、功能和服务的协同，提升网络的智能化水平和算力利用率。
• 语义通信：语义通信关注信息的含义而非符号本身，旨在突破香农理论限制，提升通信效率和用户体验。
• AI大模型与通信：AI大模型在通信系统中具有广泛的应用前景，包括智能客服、网络优化、通信网络智能化等，推动通信向更智能的方向演进。
• 无线空口技术：包括通感一体、空口AI、多址接入、编码调制、超大规模MIMO和近场通信等，是构建强连接、强算力、强智能和强安全的6G网络的关键。
• 网络架构：6G网络架构趋向服务化、内生AI、数字孪生、多维度组网和用户为中心，为实现通感算智融合和全域覆盖奠定基础。

关键技术与挑战

ICDT融合新趋势

通算融合

• 资源层面：实现无线接入网的算力化演进，需解决异构算力资源的共享与管理。
• 功能层面：需要支持通信与计算的联合优化，实现高动态环境下的通信与计算协同。
• 服务层面：实现通信、计算与智能资源的动态按需编排，提升网络服务的灵活性与开放性。

语义通信

• 关键技术：
  • 语义-信道联合编解码：通过深度神经网络提取语义特征，提高传输效率。
  • 基于深度学习的调制与传输：采用数字调制方式，提升传输的鲁棒性。
  • 语义资源分配：基于语义需求进行资源优化，提升系统性能。
• 挑战：
  • 缺乏统一的语义信息论框架。
  • 语义通信的性能评估仍需更系统化的指标。
  • AI带来的计算开销问题，需通过边缘计算和算力网络进行优化。
  • 隐私与安全问题，需加密与知识库匹配相结合。

AI大模型与无线通信

• 应用场景：
  • 智能客服：提升服务质量和效率。
  • 智能开发：辅助需求分析与系统设计。
  • 网络优化：实现智能资源调度与性能保障。
  • 网络运维：实时监测与智能诊断。
• 挑战：
  • 需要构建高效、通用的数据集。
  • 需要设计适用于无线环境的在线学习机制。
  • 联邦学习等分布式学习方法需应对无线网络的动态性与资源限制。
  • 需要统一的性能评估标准和理论体系。

ICDT融合的无线空口技术

通感一体

• 典型应用场景：
  • 高精度定位、同步成像、环境监测、医疗健康等。
• 关键技术：
  • 波形设计、感知模式切换、多节点协作。
• 挑战：
  • 信道建模方法需适应多样化的感知需求。
  • 需要实现通信与感知的联合优化。

空口AI

• 典型应用场景：
  • 智能信号处理、智能无线资源管理、分布式AI训练与推理。
• 关键技术：
  • 数据驱动、在线学习、分布式学习、高效接收机设计。
• 挑战：
  • 需要设计低复杂度、高鲁棒性的接收机。
  • 需要应对无线环境的动态变化与资源限制。
  • 需要实现通用的训练与推理方法。

多址接入

• 典型应用场景：
  • 高密度连接（如数字孪生、车联网）。
  • 极低功耗物联网（如无源设备）。
• 关键技术：
  • 非正交多址接入、非协调接入、随机接入与多址传输融合。
  • 基于ODMA、稀疏IDMA等的编译码方法。
  • 高效无连接传输与资源跳跃方案。
• 挑战：
  • 需要支持超大规模连接与低时延传输。
  • 需要降低碰撞概率与提升接入成功率。
  • 需要优化接收机复杂度与多用户干扰抑制。

编码调制

• 典型应用场景：
  • 高速铁路通信、低轨卫星通信、水声通信等。
• 关键技术：
  • OTFS（正交时频空调制）技术，适用于高速移动场景。
  • 时延多普勒域调制技术，提升高速场景下的通信可靠性。
• 挑战：
  • 需要应对多普勒扩展带来的子载波失真。
  • 需要优化编码与调制的联合设计。
  • 需要提升系统在复杂环境下的适应性。

ICDT融合的网络架构

• 服务化网络：支持灵活的业务部署与资源调度。
• 内生AI：将AI能力嵌入网络架构，提升智能化水平。
• 数字孪生网络：实现网络与现实环境的映射与协同。
• 多维度组网：支持多场景、多业务的融合与协同。
• 用户为中心网络：以用户需求为驱动，提供个性化服务。

未来展望与倡议

• 研究方向：从单点技术研究走向体系化构建，推动行业共识。
• 技术建议：
  • 加强跨界融合技术研究与协同创新。
  • 重视AI与通信技术的融合，推动智能网络发展。
  • 培育应用层产业生态，孵化新业务与新应用。
• 国际合作：各国应加强合作，共同推动6G标准化与全球发展。

总结

《ICDT融合的6G网络》白皮书4.0系统地总结了6G技术在ICDT融合方面的进展与挑战。随着AI、大数据、感知等技术的不断融合，6G网络将具备更强的智能化、连接性、算力与安全能力。未来的研究方向将更加注重跨领域协作与系统化构建，推动6G技术向更高效、更智能、更安全的方向演进。