6G新型多址技术探讨

6G大规模通信场景迫切需要使用新型多址技术解决海量终端随机接入问题,其他多种场景也需要6G新型多址来提高传输速率,降低接入时延,增强传输可靠性。回顾了5G非正交多址的标准化历程,总结了各种非正交多址技术的特点,以及在标准化过程中的经验,研究并评估了稀疏交织多址和基于Reed-Muller码的无源多址两种新型多址性能。本研究可为未来6G新型多址的选型和标准化提供有益参考。

智能超表面中继的系统方案设计

作为6G的潜在关键技术之一,智能超表面(Reconfigurable Intelligent Surface, RIS)通过改变电磁波的电磁特性,可以智能地重构无线传播环境。研究RIS的方案设计在提高系统性能、扩大应用范围、提高部署灵活性等方面有重要意义。要将RIS部署到未来的无线网络中,需要前期在标准化组织,例如3GPP中进行重要的标准化研究工作。虽然许多论文都在研究如何优化RIS及其性能限制,但很少有论文研究RIS标准化方案设计。因此,介绍RIS辅助通信的方案设计,包括初始接入方案、半静态节能控制方案、码本设计方案等,为未来的RIS标准化方案设计提供一定的参考。

5G部署场景和潜在技术

移动互联网和物联网的迅猛发展促使着5G无线通信概念的形成和研究。5G的标准化预计在2020年左右完成,应该能够支持多样的应用。与以往几代蜂窝通信制式相比,5G系统追求的不只是峰值速率和频谱效率,还有其他几种关键指标。对于每一种典型场景,多项技术可以单独或者联合运用,从而提高传输效率,降低成本,增加连接数等。本文对几项重要的潜在技术,例如大规模天线、超密集组网、非正交传输、高频通信等进行了描述。

6G网络能耗面临的机遇与挑战

过去十年来,移动通信网络在实现数据流量数百倍的增长同时能耗保持相对低速增长,为满足未来流量继续高速增长的需要,6G仍需进一步提升能效。对4G、5G在网络架构与空口、设备器件和节能功能等方面能效提升机制进行详细分析。6G网络将助力万物智联、数字孪生的智能社会的实现和满足空天地覆盖的需要,同时,对计算和传输能力提出更高的要求,而6G网络能效提升面临集成电路工艺极限、关键器件效率等诸多挑战,需系统性解决方案。提出6G在网络架构、高效器件和新型计算模式等方面开展研究与突破,以实现6G能效大幅提升的目标。

微小区场景干扰避免与协调技术探讨

首先详细讨论、分析了微小区场景下面临的干扰问题及现有标准已经引入的干扰避免和协调机制,给出了依然需要解决的问题。针对这些问题,分别讨论了几种有效的干扰避免与协调机制,包括微小区快速开关机制、微小区功率自适应机制、TDD系统下的多小区联合发送机制和微小区无线回传机制。最后,进一步对未来可能的微小区干扰避免与协调机制发展给出了展望。

子波滤波技术在信号分割中的应用

子波滤波技术在信号分割中的应用王文陆，严瑛白，金国藩，袁弋非（清华大学精仪系，北京１０００８４）近年来，子波变换技术的发展极为迅速，已被广泛应用于计算机视觉、地震信号勘探、数据压缩等方面。对于一个信号的子波变换，在频谱域中就是信号频谱与一系列子波谱的...

可重构智能表面与网络控制中继器的性能比较

可重构智能表面是第六代移动通信的潜在关键技术之一。为推动可重构智能表面的工程应用,借鉴现有技术的标准化经验至关重要。因此对可重构智能表面与3GPP中已标准化的网络控制中继器进行了系统性能的比较。首先对两者的技术细节进行了比对,接着通过系统建模和仿真对比了参考信号接收功率和信干噪比。通过对比两者,对可重构智能表面的标准化和工程应用提出了建议。

AI赋能的智能超表面辅助通信的波束预测

在RIS辅助的通信系统中,如何高效获取信道信息来确定最优交互矢量成为了系统面临的难题,尤其当发射机也配有大规模天线阵列时。采用深度学习技术,实现了初始时隙的群体最优天线选择和后续时隙的个体最优天线选择机制。所建议的联合波束预测方法能够将发射机和RIS的天线选择模式,以及联合波束预测网络三方进行联合优化。仿真结果表明,该方法能够通过较少的部分CSI实现高精度的联合波束预测。

智能超表面性能仿真与测试

作为6G的潜在关键技术之一,智能超表面(Reconfigurable Intelligent Surface,RIS)通过改变电磁波的电磁特性,可以智能地重构无线传播环境。对RIS辅助通信系统在不同场景和系统参数配置条件下的性能进行了数值仿真、系统级仿真和外场测试。仿真和测试结果表明,RIS不但可以扩大用户覆盖范围,提升盲区的服务质量,而且可以在不造成额外干扰的同时,通过波束赋型提升信号强度,有效地提升边缘用户的速率。此外,由仿真结果可知,RIS部署在用户或基站附近,能提供最高的覆盖增益,为后续RIS部署策略提供有益思路。

基于多用户串行干扰抵消的贝叶斯盲检测算法

在大规模机器类型通信中,免授权传输允许用户设备随机访问网络并偶发传输小数据包,接收机则需要在无调度、无导频情况下进行多用户盲检测。基于消息传递的贝叶斯盲检测算法可解决上述问题,但并行迭代计算需要消耗大量的计算资源,复杂度较高,且收敛性能不稳定。为了改善多用户盲检测性能,提出一种将串行干扰抵消与贝叶斯消息传递相结合的算法,通过不断重构与抵消正确检测用户,提高接收端信干噪比,从而改善误码性能,并降低算法复杂度。同时,通过增加阻尼和重启机制,提高算法收敛性能。仿真结果表明,所提算法在多用户盲检测中比贝叶斯盲检测算法具有明显的优势。

面向6G的极化编码调制

第6代移动通信系统(6G)的通信指标将显著提升,应用场景也将更加多样化,对编码调制方案提出了更高的要求。面向6G,探讨了极化编码调制在应用中的优势。针对高谱效和低时延传输场景,阐述了多级码极化编码调制和比特交织极化编码调制的原理。在编码调制系统中,现有极化码构造方法存在复杂度高、灵活性差的问题,对此,提出了极化编码调制系统中的通用构造框架,详细论述了该框架在多级码极化编码调制和比特交织极化编码调制2种方案下对应通用构造方法的操作流程。这种构造方法基于和速率近似的准则为极化分量码分配码率,不依赖实际信道状态,可显著降低系统构造的复杂度。仿真结果表明,所提方法更具灵活性和通用性,并可获得比第5代移动通信系统低密度奇偶校验编码调制更好的性能。