（文章來源：中國電子報）

當前，全球新一輪科技革命和產業變革正在加速演進，人工智能（AI）、VR/AR、三維（3D）媒體和物聯網等新一代信息通信技術的廣泛應用產生了巨大的傳輸數據。資料顯示，2010年全球移動數據流量為7.462 EB /月，而到2030年，這一數字將達到5016 EB /月，移動數據流量的快速增長對移動通信系統的迭代提出了更高的要求。

此外，在制造、交通、教育、醫療和商業等社會的各個領域，智能化正成為不可逆的趨勢。為了實現智慧城市的愿景，數百萬個傳感器將被嵌入到城市中的車輛、樓房、工廠、道路、家居和其他環境中，需要具有可靠連接性的無線高速通信方式來支持這些應用。隨著通信需求的提升，移動通信從1G逐步發展至現在的5G，并且5G已經在全球范圍內開始大規模部署。

5G與4G相比，能夠提供新功能并實現更好的服務質量（QoS）。盡管如此，以數據為中心的智能化系統的快速增長對5G無線系統的能力帶來了巨大挑戰。例如要保證虛擬現實（VR）設備良好的用戶體驗，至少需要10 Gbps的數據速率，這已經是超越5G（B5G）后才能實現的目標。為了克服5G應對新挑戰的性能限制，需要開發具有新功能特性的6G無線系統。

一方面，6G要實現對傳統蜂窩網絡所有功能的融合，例如支持網絡致密化、高吞吐量、高可靠性、低能耗以及大規模連接。另一方面，6G將運用新技術實現服務和業務的拓展，包括AI、智能可穿戴設備、自動駕駛汽車、擴展現實（XR）和3D投影等。

賽迪智庫無線電所發布了此份白皮書。本白皮書將從6G愿景、6G應用場景、6G網絡性能指標、6G潛在關鍵技術、國際組織和各國6G研究進展等方面展開討論，并提出加快我國推進6G研發的相關建議。

作為無線網絡通信的基礎技術，新一代信道編碼技術應提前對6G網絡的Tb/s 的吞吐量、GHz為單位的大信道帶寬、太赫茲（THz）信道特性、空天海地網絡架構下基于復雜場景干擾的傳輸模型特征進行研究和優化，對信道編碼算法和硬件芯片實現方案進行驗證和評估。

目前業界已經開始了一些預先研究，包括結合現有Turbo、LDPC、Polar 等編碼機制，開展未來通信場景應用的編碼機制和芯片方案；針對AI技術與編碼理論的互補研究，開展突破糾錯碼技術的全新信道編碼機制研究等。與此同時，針對6G網絡多用戶/多復雜場景信息傳輸特性，綜合考慮干擾的復雜性，對現有的多用戶信道編碼機制進行優化。

當前業界普遍觀點是非正交多址接入(NOMA，non-orthogonal multiple access )將成為當前5G和下一代6G 移動通信的代表性多址接入技術，將當前極化編碼技術引入上述系統，依據廣義極化的總體原則，優化信道極化分解方案是5G/6G發展中不可或缺的一環。

由此可見，6G網絡將進一步賦能極化多址接入系統的設計與優化，可以結合6G網絡和業務場景的需求，對NOMA 總體架構和關鍵技術進行深入研究和升級，構建基于多用戶（智能化、泛在化“物物”連接）原則的極化編碼通信機制，對相應的算法進行進一步優化處理。6G網絡不可避免涉及高密度網絡、天線陣列和數據量等通用問題，但高度自主智能化的超靈活網絡是其最為明顯的特征之一。

6G智能化應該是貫穿于網絡端到端每一個環節的，人工智能AI將通過網絡數據、業務數據、用戶數據等多維數據感知學習，高效實現地面、衛星、機載等設備之間的無縫連接，并可進行實時高速切換，網絡的自主管理和控制學習系統將持續得到優化升級，最終實現“無人駕駛”一樣的自主自治網絡。

關鍵技術包括智能核心網和智能邊緣網絡、自組織和深度學習網絡技術、基于深度學習的信道編譯碼技術、基于深度學習的信號估計與檢測技術、基于深度學習的無線資源分配技術等。6G的太赫茲頻率特性使其網絡密度驟增，動態頻譜共享成為提高頻譜效率、優化網絡部署的重要手段。

動態頻譜共享采用智能化、分布式的頻譜共享接入機制，通過靈活擴展頻譜可用范圍、優化頻譜使用規則的方式，進一步滿足未來6G 系統頻譜資源使用需求。未來結合6G大帶寬、超高傳輸速率、空天海地多場景等需求，基于授權和非授權頻段持續優化頻譜感知、認知無線電、頻譜共享數據庫、高效頻譜監管技術是必然趨勢。同時也可以推進區塊鏈+動態頻譜共享、AI+動態頻譜共享等技術協同，實現6G時代網絡智能化頻譜共享和監管。
（責任編輯：fqj）