在下一代（6G）無線系統和網絡的曙光中，大規模多輸入多輸出（MIMO）被設想為使能技術之一。隨著在5G及期之后的無線系統中的應用的不斷成功，大規模MIMO技術已經展現出其優勢。可集成性和可擴展性。此外，近年來大規模MIMO的若干演進特征和革命趨勢逐漸顯現，有望重塑未來6G無線系統和網絡。

　　具體而言，未來大規模MIMO系統有信號的功能和性能將通過結合其他創新技術、架構和策略（如智能全表面/智能反射面、人工智能。太赫茲通信、無小區架構）來使能和增強。同時，基于MassiveMIMO的更多垂直應用將會涌現并蓬勃發展，如無線定位與感知、車載通信、非地面通信、遙感、星際通信等。

　　大規模MIMO一直是5G無線通信中的關鍵技術之一， 并且最近在開發和部署方面經歷了前所未有的增長。了解到作者分析由于快速的技術創新和巨大的商業需求，MassMIMO有望進一步演進， 更廣泛、更深入地重塑末來的電信及相關領域。5G新空口（NR） 標準［1］中固有地支持大規模MIMO.作為5G NR的第- -個標準版本， Release 15包括可在不同部署場景中支持大規模MIMO的基本特性，包括時分雙工（TDD）系統的基于（上/下行）信道互易的操作、多用戶MIMO（MU-MIMO）的高分辨率信道狀態信息（CSI） 反饋，以及用于高頻段模擬波束賦型的高級波束管理等。在Release 15之后，3GPP 在Release 16中又對大規模MIMO進一步增強。 Release 16中具有代表性的大規模MIMO增強是通過空間和頻域壓縮減少CSI反饋開銷、波束管理信令開銷和延遲減小，以及來自多個TRP （發射和接收點）的非相干聯合傳輸。3GPP在Release 17中繼續進行大規模MIMO演進。通過利用角度延遲互易性進一步降低了CSI反饋開銷。引入了統- -傳輸配置指示（TCI）框架以增強多波束操作。通過引入小區間多TRP增強功能和多TRP特定波束管理功能，多TRP支持也得到改進。

　　Release 18是5G-Advanced第一-版標準，其范圍包括進- -步的大規模MIMO演進。了解到作者介紹3GPP正在研究的潛在方向是上行鏈路MIMO增強（例如在上行鏈路和多面板_上行鏈路傳輸中使用8個傳輸天線）、統一TCI 框架從單一TRP到多TRP場景的擴展、面向MU-MIMO的更大數量的正交解調參考信號（DMRS） 端口，以及中高速用戶設備（UE）的CSI報告增強功能。

　　隨著標準化的快速推進和對商業化前景的看好，大規模MIMO成為5G及未來無線系統的關鍵底層技術，有望結合其他使能技術并擴展到更多新的垂直領域。

　　本文介紹并分析了在通往6G的道路上演進的大規模MIMO的幾種技術趨勢。例如，其中-項關鍵觀察是產業界和學術界最近對智能表面［2］的強烈關注，智能表面具有實現節能/成本高效的大規模MIMO的巨大潛力。此外，支持智能反射面（IRS） 的大規模MIMO可以促進通信、定位和感知- -體化功能，從而廣泛支持新用例并增強6G中的無線系統性能。本文的前兩節分別分析大規模MIMO的IRS物理基礎知識，以及用于定位和感知的支持IRS的大規模MIMO。緊隨其后，我們對THz頻率的超大規模MIMO進行了調研，因為采用小波長和寬帶寬給無線系統設計的幾乎每個方面都帶來了前所未有的挑戰。

　　然后，我們研究了提高頻譜和能量效率的無小區大規模MIMO技術。接下來，對用于大規模MIMO的人工智能（Al） 進行了調研和討論，然后綜述并討論了用于高速應用的大規模MIMO-OFDM。作為未來面向6G的大規模MIMO的最后-一個垂 直方向，非地面網絡（NTN） 通信自2017年以來-直是標準化的-個方向［3］。因此，在結束本文之前，我們對基于大規模MIMO的當前和未來非地面應用及架構進行了詳細的綜述、討論和分析。

　　二、大規模MIMO的I0S （智能全向表面） /IRS 物理基礎

　　在無線數據流量“爆炸式”增長的推動下，迫切需要支持未來6G高數據速率的創新通信范式。大規模MIMO對無線環境隱含隨機性的利用引起了廣泛關注。然而，傳統的大規模MIMO依賴于大規模相控陣，由于移相器的耗能導致硬件成本和功耗較高一尤其是當天線數量增加時，這限制了它們在實踐中支持大規模MIMO的可擴展性。

　　智能超表面作為一種鑲嵌有亞波長散射體的新型超薄二維超材料，提供了一種以經濟高效的方式實現大規模MIMO的新技術。能夠同時反射和/或折射入射信號，超表面可以通過靈活的相移重新配置［4］主動將不可控的無線環境塑造成理想的形式。

　　了解到作者介紹由于每個單元的這種重新配骨通常是通過一個或兩個由偏胃電壓控制的PIN二極管實現的，因此與傳統相控陣相比，它只涉及很少的硬件和功率成本;因此，超表面可以很容易地擴展到大規模，為實現大規模MIMO提供了一種實用的方法。

　　一個表面單元的-般傳輸模型如圖1所示。入射信號到達表面后，-部分被反射，其余部分向另- -側折射。通過將反射折射比定義為E， 我們在圖1中得到了反射和折射信號。然后可以將三種不同類型的表面分類如下。

　　①當ε=0時，表面只反射入射信號，形成智能反射表面。它可以被貼在墻上，作為面向覆蓋范圍的反射中繼。

　　②當e-→∞時，表面僅折射入射信號。作為可重構折射面（RRS）。它可以代替基站的天線陣進行發射和接收。

　　③當0《 ε 《 1時，表面可以同時反射和折射入射信號，稱為智能全向表面（IOS）。 與IRS相比，它可以實現全維無線通信，而不管用戶相對于超表面的位置如何。5G公眾號（ID： angmobile） 了解到作者介紹由于I0S和IRS的成熟實現，I0S 和IRS都被認為是實現大規模MIMO的有效方法;特別是最近發展起來的I0S技術也給該領域帶來了新的挑戰：

　　（a） IOS的折射信號和反射信號相互耦合，且同時由PIN二極管的狀態決定。這種耦合效應使得當信號撞擊IOS的不同側時lOS是否對電磁波具有相同的影響是未知的，即通道互易性是否仍然適用于IOS輔助的傳輸。

　　（b） 此外，為了充分利用loS的折射和反射特性，還需要在給定BS和用戶分布的情況下探索Ios的最佳位置和方向，以擴大IoS兩側的覆蓋范圍。

　　（c） 此外，由于針對不同用戶的反射和折射波東相互依賴，因此應針對I0S輔助傳輸重新考慮并調整波束賦型方案［5］。

　　三使用支持I0S/IRS的Massive MIMO進行定位和感知

　　未來6G將內生無線定位和感知功能，以用于導航、交通、醫療等各種應用。因此，對提供高分辨率感知和高定位精度的服務提出了很高的要求。為實現這一愿景，大規模MIMO可能是一一個很有前途的解決方案，因為可以使用更大的天線陣列來減小波束寬度，從而獲得高的空間分辨率。然而，這些系統中的無線環境正變得越來越復雜，例如，視距（LoS） 鏈路可能被建筑物或物體阻擋，從而降低感知和定位的準確性，幸運的是，loS 的發展可以提供有利的傳播條件，

　　以提高感知和定位精度［6］。解到作者分析，- -方面，Ios 可以提供額外的到達目標的路徑，擴大覆蓋范圍;另- -方面，通過操縱傳播條件的能力，可以定制來自不同物體或目標的信號，以使更容易區分它們，如圖2所示。

　　然而，將lOS集成到無線感知/定位系統中并非易事，通常會帶來以下挑戰。

　　Q優化與I0S相關的配置將是一一個挑戰。與用于通信目的的IOS設計不同，此處的優化旨在最大化感知/定位性能，因此需要新的設計。例如，度量可以被定義為來自不同目標/位置的兩個信號模式（每個對應于I0S的配置）之間的距離，以便接收器可以更輕松地識別兩個目標/位置，從而獲得更高的準確性。此外，由于I0S單元的數量可能很大，因此枚舉所有配置會導致非常高的延遲。從而，選擇適當數量的配置以實現延遲和準確性之間的權衡非常重要。

　　②決策函數與lOS優化的耦合使得最優函數難以找到。具體來說，接收器需要-一個決策函數來將接收到的信號轉換為目標/位置信息，由于IOS可以調整接收信號，因此決策函數的選擇也受I0S配置的影響。因此，聯合優化以提高性能將是必要的［6］，

　　③除了上述信號處理方面的挑戰外， 實際實現是另一個挑戰。了解到作者分析在何處部署lOS以及如何確定其大小應仔細考慮，這還應考慮環境的拓撲結構。綜上所述，大規模MIMO技術有望提供集通信、定位和感知于- -體的多功能服務。可以定制傳播環境的IoS被認為是未來大規模MIMO的推動者，以促進這種集成。

　　四、太赫茲頻率的超大規模MIMO

　　根據ITU-R， THz頻率是0.1 THz-10 THz范圍內的頻率。具有最高潛力的0.1 THz和0.3 THz之間的最低頻率區域通常被稱為亞太赫茲區域。太赫茲和亞太赫茲信號充當無線電頻率和光學頻率之間的“橋梁“。它們在毫米和亞毫米區域的波長使它們成為實現6G承諾的極高容量通信、良好態勢感知和超高分辨率環境傳感的優秀候選者。這種小的波長是以信道特性的高度不確定性為代價的，導致不可靠、間歇性的無線電鏈路受到以下- -種或多種損傷的影響：

　　①高路徑損耗、分子吸收。阻塞。這些頻率下的小天線孔徑導致的高自由空間路徑損耗，以及分子吸收、阻塞、漫散射和由雨、雪或霧引起的額外衰減，導致鏈路高度間歇性。因此，必須通過使用超窄波束賦型來提高鏈路可靠性。2能效低。對于給定的功率放大器（PA） 技術，RF輸出功率每十年降低20 dB.這會影響鏈路預算并強化對具有大量天線的大型收發器的需求。

　　③大型收發器。提高鏈路可靠性所需的高波束賦型增益需要具有大量天線（通常超過1024個振子）的大型收發器。了解到作者介紹其中產生的銳化超窄波束對移動性和波束跟蹤提出了重大挑戰。

　　④相位噪聲。在亞太赫茲/太赫茲頻率下，相位噪聲導致的載波間干擾（ICI）會嚴重降低CP-OFDM性能。增加子載波間隔可以減輕其影響，但相應較短的符號持續時間會帶來覆蓋范圍的損失，并削弱減輕大延遲擴展的能力。

　　⑤信道稀疏性。超窄波東與類射線波傳播一起導致信道呈現出少量空間自由度，并且等級僅限于-一個LoS分量和一些多徑分量，這對MIMO運行提出了挑戰。

　　⑥球面波和近場效應。大型收發器因其配備的電大型天線結構而表現出顯著的球面波和近場效應，這給MIMO預編碼策略帶來了復雜性。

　　⑦波柬斜視。平面陣列中移相器的窄帶響應引入了與頻率相關的波束未對準，被稱為波柬斜視。可以通過使用波束展寬技術來減輕波束未對準造成的損失，但代價是覆蓋范圍會縮小;并以復雜性為代價避免使用真實時間延遲（TTD） 單元。業界已對旨在改善上述某些問題，尤其是那些受亞太赫茲/太赫茲傳播挑戰的問題的收發器架構和網絡解決方案進行了大量研究。在網絡解決方案中，上述配備大量小型天線單元的IRS/RIS 正受到相當多的關注，因為它們能夠調整反射和折射波束的特性［2］。

　　［7］。亞太赫茲/太赫茲的IRS/RIS利用射線偏轉來克服阻塞和路徑損耗;可以通過聚焦波東來利用近場效應改善波束賦型和3D成像;并且可以通過提高信道的多徑豐富度，來增強亞太赫茲/太赫茲頻率的空間復用能力。。

　　五、無小區大規模MIMO

　　無小區大規模MIMO被較廣泛設想為B5G系統的一項有前途的技術，因為它可以提供大幅改進的頻譜和能量效率。自然而然，不僅是學術界，產業界也對無小區大規模MIMO產生了濃厚的興趣，業界也將其稱為“分布式MIMO”或“分布式大規模MIMO“［8］。它旨在通過受益于聯合發射/接收和密集部署的低成本接入點以及增加的宏多樣性，保證為覆蓋區域中的每個用戶設備提供幾乎- -致的優質服務。符合未來可擴展系統設計的接收器組合設計、傳輸預編碼設計和功率分配算法等物理層方面現已獲完善。對于可擴展（在信號處理復雜性和前傳信令負載方面）無小區大規模MIMO系統，-個接入點只能為有限數量的用戶設備提供服務。-種面向服務的設計選項是以用戶為中心的接入點結構，根據每個用戶設備的需要為其提供服務。如圖3所示，每個用戶設備由多個具有最佳信道條件的接入點提供服務，這些接入點位于圖3的彩色陰影圓形區域中。

　　集中式計算處理單元及其與接入點之間的前傳鏈路是預計在6G通信系統中發揮作用的實際無小區大規模MIMO操作的兩個主要層。當邊緣云位于接入點和中心云之間時，如圖3所示，中傳和由邊緣和中心云組成的協作處理單元是無小區網絡中的附加組件。

　　了解到作者認為由此應從端到端（從無線邊緣到中心云）的角度分析缺陷、限制和能耗;對低成本、高能效的無小區大規模MIMO實施進行端到端研究對于加速其在6G中的實際部署至關重要。

　　接入點通過前傳鏈路連接到中央處理器的無小區大規模MIMO系統的這種網絡架構完全符合移動通信網絡云化浪潮。因此，從一開始就期望在云無線接入網絡（C-RAN）之上設想未來的無小區網絡。虛擬化C-RAN可以通過虛擬化和計算資源共享功能將接入點的數字單元集中在邊緣或中央云中。除了虛擬化

　　C-RAN，無小區大規模MIMO的實施選項已經在開放無線接入網絡（O-RAN） 方面得到了討論［9］，其旨在實現智能、虛擬化和完全可互操作的6G架構。前傳/中傳傳輸技術是在傳統網絡上低成本部署無小區大規模MIMO的重要組成部分之-。在大規模的無小區大規模MIMO系統中，在每個接入點與邊緣或中央云之間部署專用光纖鏈路成本高昂且不可行。

　　愛立信開發的所謂基于”radio stripes“ 的前傳架構通過將接入點按順序集成到共享前傳線路中，降低了這種成本。當接入點分布在大面積區域時，毫米波和太赫茲無線等其他低成本前傳傳輸技術既可以提供巨大的帶寬，又可以避免部署昂貴的有線光纖鏈路。

　　另一種選擇是光纖-無線前傳/中傳傳輸組合，以

　　平衡鏈路質量和成本。

　　了解到作者介紹其在每個接入點及其各自的邊緣云之間無線部署短距離前傳鏈路，而從邊緣到中心云的中傳傳輸可以受益于極其可靠的光纖連接;減輕由于在接入點和無線前傳節點部署低成本收發器而自然出現的硬件損傷是傳統網絡上無小區大規模MIMO部署的另一個關鍵方面。

　　近年來，移動網絡運營商部署的節能技術在減少環境足跡和以綠色和可持續的方式設計”下一代移動通信系統方面變得越來越重要。- -些研究工作考慮了該研究方向的接入點開/關轉換方法，以在無小區大規模MIMO系統中節省能量。此外，云和前傳/中傳資源的虛擬化和共享對于最小化端到端總能耗至關重要。歸根結底，應該考慮邊緣和中心云中數字單元和處理器的局限性、能耗模型和節能機制，以完整處理無小區大規模MIMO系統中的能效。

　　六面向大規模MIMO的人工智能

　　人工智能（AI） +大規模MIMO技術可被應用于“工業5.0”。該技術具有可靠的人機交互（HCI），可實現工業6G等信息的高可靠實時傳輸。大規模MIMO是5G的核心技術。盡管如此，天線數量的增加帶來了新的挑戰，其中顯著的挑戰是信道估計和反饋的快速增長。此外，信道估計和預測的精度也有待提高。把Al技術應用于大規模MIMO有望解決上述問題。然而，上述新興技術存在一些問題。 從行業角度來看，主要挑戰如下。

　　①不易有效控制訓練數據集與實際信道的差異。人工智能算法缺乏通用性可能會導致系統性能下降。

　　②無線AI數據和應用均有其獨特的特點。然而，如何將圖像和語音處理中的經典Al算法與無線數據有機結合，還待解。

　　③應用于“工業5.0“的Masive MIMO通信系統的一個特點是通信場景復雜且多變（室內、室外等） ，而且業務形態多樣。因此，在有限算力下，讓無線Al解決方案適用于各種通信場景和業務形態，是業界需要攻克的重大挑戰。

　　另-方面，從研究的角度來看，有幾個有趣的趨勢。 了解到作者分析，首先，將機器學習應用于資源分配有可能實現低復雜度實施并降低大規模MIMO的運營成本。該策略可以提高頻譜效率和能量效率、增加用戶數量、降低能耗和時延;其次，在大規模MIMO中使用機器學習或深度學習進行信號檢測有可能減輕傳統線性和非線性檢測方法中出現的高復雜性問題;第三，人工智能可以在大規模MIMO的干擾管理中發揮潛在作用，例如確定和預測干擾源的數量及強度，并進一步減輕干擾; 。第四，隨著大規模MIMO被擴展到更多垂直領域，為特定應用開發和部署合適的分段Al策略

　　（segmented AI strategies）至關重要。

　　七、適用于高速應用的大規模MIMO-OFDM

　　對于大規模MIMO，大量天線被用于在對多個用戶進行空間復用時減少多用戶干擾（MU），或者在使用比微波更高的頻率（例如毫米波）時補償路徑損耗。通常，使用相干解調方案（CDS）_以利用MIMO-OFDM （正交頻分復用），其中信道估計和預均衡/后均衡過程是復雜且耗時的操作，需要相當大的導頻開銷并增加系統的延遲。此外，在5G及未來移動通信中考慮了新的具有挑戰性的場景，例如高移動性場景（如車輛通信）。傳統CDS的性能更差，因為參考信號無法以負擔得起的開銷有效跟蹤信道的快速變化。

　　作為替代解決方案，業界已經提出了基于差分調制與大規模MIMO-OFDM相結合的非相干解調方案（NCDS） ［10］。 研究結果表明，即使在沒有參考信號的情況下，它們也可以在不需要參考信號的高速場景中以已降低的復雜性顯著優于CDS。為了在MIMO-OFDM系統成功實施NCDS， -些應該注意的細節如下。了解到作者分析，首先，大量天線是成功部署NCDS的關鍵因素。在上行鏈路中，這些天線被用作空間組合器，能夠降低差分調制產生的噪聲和自干擾。在下行鏈路中，波束賦型與NCDS相結合，以增加覆蓋范圍并對不同用戶進行空間復用;其次，將差分調制映射到OFDM符號的二維時頻資源網格中。業界提出了不同的方案：時域、頻域和混合域，其中后者表現出最佳性能，因為它可以最小化每個傳輸突發（transmittedburst）的單個導頻符號所需的信令，第三，在MIMO-OFDM系統之上，多個用戶可以在星座域中進行復用，這是對現有空間、時間和頻率維度的一個額外維度。在發射機上，每個用戶都在選擇自己的星座，而在接收機上，接收到的聯合星座是每個用戶所有星座的骨加。在誤碼率（BER） 方面的整體性能取決于接收聯合星座的設計、所有被選擇的單獨星座和每個符號的映射比特。這種非凸優化問題是使用進化計算來解決的，進化計算是AI的一-個子領域，能夠解決這類數學問題。

　　最后，在那些低等或中等移動性場景中，［11］中提出了一種混合解調方案（HDS）， 其中包括用可以非相干檢測的新差分編碼數據流替換CDS中的傳統參考信號。后者可以在不知道信道狀態信息的情況下解調，并隨后被用于信道估計。圖4給出了-一個設計示例。因此，HDS可以利用CDS和NCDS的優勢來提高頻譜效率。據概述，信道估計幾乎與CDS一樣好，同時BER性能和吞吐量針對不同的信道條件得到改善，且復雜度增加得非常小。

　　八。用于非地面通信的大規模MIMO

　　隨著3GPP 5G標準化階段1 （Release 15）和第2階段（Release 16）的最終確定，2022 年上半年見證了全球5G標準的第三階段在3GPP Release17中完成系統設計，這被視為向5G新設備和應用的持續擴展。特別是，3GPP Release 17引入了對衛星通信的5G NR支持，衛星通信是非地面網絡（NTN）的一種重要形式。事實上，NTN的概念涵蓋任何涉及空中或太空飛行物體的網絡， NTN包括衛星通信網絡、高空平臺系統（HAPS， 比如飛機、氣球和飛艇），以及空對地網絡［3］作為3GPP NTN工作的重點，衛星通信網絡可實現無處不在的連接和對偏遠/農村地區的覆蓋等高級功能。此外，它們還包括兩個截然不同的方面，-一個側重于面向手持設備直接低數據速率服務以及客戶端設備（CPE） 等應用場景的衛星回傳通信，而另- -個側重于適配eMTC （增強型機器類通信）和NB-IoT（窄帶物聯網）到衛星通信。近年來，近地軌道（LEO）衛星支持的寬帶接。入和服務引起了業界前所未有的興趣［12］。在該領域的幾個主要商業參與者Starlink（SpaceX）、Kuiper （亞馬遜），OneWeb. 波音和Telestat中， Starlink 在衛星巨型星座的規模和維度以及所服務用戶數量方面處于領先地位。

　　有幾個重要的”催化劑”可以加速星載寬帶接入的快速發展［12］，例如發射成本降低、私人資本介入、人工智能和云/邊緣計算的廣泛部署，以及高性能衛星無線和網絡技術。從無線通信和特定的大規模MIMO角度來看，趨勢和挑戰如下。

　　①在2000公里以下部署和運行不斷擴大的衛星星座帶來了應對競爭和促進共存的潛在挑戰。為了盡量減少傳播延遲，許多低軌巨型星座建設者可能希望將衛星部署在盡可能低的軌道上，而國際電聯在國際電聯合作系統中采用”先到則先得”的方式來獲取軌道/頻譜資源。隨著LEO中的空間變得更加擁擠和碰撞事件不斷出現［12］，需要法規、策略和技術來應對不斷復雜的空間交通并處理衛星/航天器的安全脫軌/處置。由于逃逸速度為7.8公里/秒，即使使用現代人工智能輔助傳感和檢測技術，跟蹤并定位衛星/航天器并進一步避免碰撞也很困難。

　　②此外，頻譜管理是另-個關鍵方面，因為普遍有限的頻譜資源帶來了嚴峻的挑戰。為了促進NTN的5G NR發展，3GPP Release 17已經研究了支持CPE的衛星回傳通信和直接鏈接到手持設備以使用sub-7 GHz S波段的低數據速率服務，而使用高于10GHz的頻率將在3GPP Release 18中進行研究。同時，Starlink的第一代系統（Gen1） 主要使用Ku波段和Ka波段用于不同類型的鏈路和傳輸方向，其第二代（Gen2）將增加使用V波段。sub-7 GHz S波段或Ku/Ka/V波段在某種程度上將與正在商用的5G和未來6G系統和/或在這些波段中運行的其他無線系統的某些頻譜重疊。因此，不同系統和網絡之間可能存在干擾和共存挑戰。事實上，如果地面5G使用12GHz頻段，SpaceX 和OneWeb都表達了對非地球靜止軌道（NGSO）衛星互聯網可能受到干擾的擔憂。

　　此外，使用sub-7 GHz S波段支持更多從用戶設備（UE）到衛星的直接鏈路也使這種干擾挑戰更加顯著了解到作者認為需要對星載大規模MIMO的頻譜資源（例如更高頻段）和頻譜管理進行更多研究。

　　③此外，同一空間網絡內部和不同空間網絡之間可能出現的干擾類型多種多樣。例如，同一巨型星座的用戶終端（UT）和地面站可能會發生帶內/帶外干擾（或輻射）。在多空間網絡的情況下，-一個巨星座的衛星傳輸可能會對屬于其他巨星座的UT和地面站的接收造成干擾。此外，UT/地面站傳輸可能會干擾不同星座中的衛星。傳統，上，共存的空間網絡需要彼此共享頻率分配（包括。上行鏈路和下行鏈路）以減輕基于協調的干擾。然而，未來需要更多高性能的干擾抑制技術來應對更復雜的情況。

　　④從大局來看，一方面，NGSO巨型星座將支持或高效協同GEO （地球同步軌道）網絡、HAPS. 空對地網絡、無人機網絡等。這樣-一個更大的NTN生態系統將帶來更多處理共存和競爭的挑戰。另-方面，空間使能的網絡和大規模MIMO將擴展到近地空間（NES）以及從中性地球大層（160-200 公里）到月球軌道（約384400公里）的空間。例如，諾基亞貝爾實驗室將為NASA的“Artemis 計劃”在月球上部署第一個LTE網絡。在擬議的太陽能通信和防御網絡（SCADN）概念［13］中，基于整個太陽系大量航天器/衛星互聯網的大規模MIMO傳感和通信框架能夠及早發現和緩解潛在威脅（例如小行星/彗星之于地球和地外人類基地的撞擊威脅，并為太陽系內的無線連接提供基礎設施。非常大的傳播距離（地球與其他天體之間）和延遲對無線感知和通信提出了嚴峻挑戰，這需要更多創新的解決方案，如人工智能、機器/深度學習、邊緣計算、邊緣人工智能、分布式和聯邦學習等。

　　綜上所述，大規模MIMO技術正在將人類的通信和感知能力快速延伸到地球更大范圍乃至地球之外，這無疑將促成全人類更加繁榮的太空時代。

編輯：黃飛