2025 年至 2030 年間，無線行業將憑借三項技術進步繼續向無處不在的連接邁進：非地面網絡 (NTN)、5G 向 6G 的演進以及 AI 原生系統。NTN 將改善偏遠地區的連通性，6G 技術將提高數據速度和用戶體驗，而 AI 原生網絡將優化容量和覆蓋范圍。這些趨勢將利用新技術和自適應人工智能算法重塑無線通信，帶來無與倫比的連接新時代。

無線趨勢 #1

非地面網絡：從救生員到必不可少的溝通推動者

存在著巨大的無線通信連接差距，特別是在受災地區，因為傳統無線基礎設施的實施和維護成本越來越高，而且難度越來越大。解決方案是 NTN，它依賴于不受極端天氣條件影響的太空組件，例如衛星和高空氣球 (HAB)。NTN 實用且具有成本效益，因為即使地面網絡 (TN) 受損或被毀，它們仍能繼續運行，為廣大地理區域提供可靠的緊急通信。

全球目前正在努力發射 NTN 星座，以建立由數萬顆衛星組成的網絡，連接農村和偏遠的海洋地區。過去幾年，加拿大、法國和美國發射了數千顆衛星。發射多顆衛星可以提供冗余，確保網絡的穩健性和在幾顆衛星發生故障時持續的連接性。HAB 可以補充衛星以創建全面的 NTN，特別是在考慮時間和成本時。工程師可以在無法進行衛星通信的地方使用 HAB 作為通信中繼。它們可以比衛星更快、更便宜地部署，覆蓋直徑超過 600 英里的區域。HAB 還可以在較低的高度懸停，在 11 至 23 英里之間，這使得延遲比衛星更低。將非地面網絡(NTNs)與衛星和高海拔氣球(HABs)相結合，將有效解決偏遠和災害多發地區的通信空白，并使可靠的通信網絡更加便捷。

NTN 依賴于基于空間的組件，即使極端天氣損壞或摧毀地面網絡 (TN) 也能提供可靠的通信。

無線趨勢 #2

ISAC 和 RIS 塑造智能 6G 網絡的未來

集成可重構智能表面 (RIS) 和集成傳感和通信 (ISAC) 對于 6G 無線通信系統的成功至關重要。這兩種技術相結合，使工程師能夠在感知和適應實時條件的同時優化通信環境，實現超出單獨使用任何一種技術所能實現的效率和靈活性。具體來說，ISAC 和 RIS 相互補充，提供環境感知和智能信號管理。

ISAC 可以通過提供實時環境數據來幫助 RIS 系統，從而調整 RIS配置以實現最佳信號路徑。作為回報，RIS 可以聚焦光束以提高傳感精度，使 ISAC 在傳感任務中實現更高的分辨率。通過結合使用 ISAC 和 RIS，還可以最大限度地減少電力浪費并優化整體網絡可持續性，從而促進無線通信系統的長期健康和可行性。RIS 通過操縱電磁波來避免在不必要的方向上傳輸信號，從而減少能源使用。RIS 還將信號反射到原本需要額外基礎設施的區域，從而降低網絡的能源需求。ISAC 的聯合通信和傳感消除了為多個系統供電的需要，同時還具有節省成本的優勢。

RIS 通過將信號反射到需要額外基礎設施的區域來降低網絡的能源需求。

無線趨勢 #3

人工智能原生網絡應用受到追捧

將人工智能原理應用于無線系統設計的工程師發現，許多應用可以增強網絡功能，遠遠超出傳統基礎設施的功能。

設計無線廣域網 (WWAN) 的工程師可以使用 AI 實現卓越的環境定位、先進的波束管理和精確的信道狀態信息 (CSI) 反饋。環境定位可確保在城市等高干擾、人口稠密的環境中保持不間斷的連接。隨著用戶數量的增長，先進的波束管理將支持更多同時連接而不會造成性能損失。在建立穩定的大規模網絡后，CSI 反饋會對其進行微調，以最大限度地減少掉線并最大限度地提高數據速率。

人工智能對無線網絡的益處還延伸到實施下一代局域網 (LAN) 和個人局域網 (PAN)。對于局域網和個人網絡，AI 的突破包括情境感知和用戶行為分析。將人工智能與傳感器和物聯網設備相結合，可以創建具有情境感知的智能環境，使用戶的環境適應其行為，并提供個性化的基于位置的內容。隨著用戶行為的變化，用戶行為分析將確定他們的網絡使用模式，促進容量規劃和資源分配。

無線廣域網 (WWAN) 可以使用 AI 實現卓越的環境定位和先進的波束管理。

未來發展之路

無線通信的未來需要工程師整合非地面網絡、6G 技術和 AI 原生系統來實現全球連接。距離 6G 到來僅剩五年時間，工程師在設計下一代無線系統時必須采用跨學科的方法。當這些學科和其他學科共同協作克服未來的無線挑戰時，全球大多數地區，無論地理位置或天氣條件如何，都可以可靠地訪問下一代無線連接。

| 關于作者

Houman Zarrinkoub

Houman Zarrinkoub 博士是 MathWorks 負責無線通信產品的首席產品經理。在此領域 30 年的職業生涯中，他獲得了電信博士學位，負責管理軟件工程師團隊，獲得了多項信號處理專利，并撰寫了一本關于 4G LTE 標準的書籍。

Mike McLernon

自 2001 年加入 MathWorks 以來，Mike McLernon 一直負責監督 Communications Toolbox 中眾多 PHY 層功能的開發，以及與多個 SDR 硬件平臺的連接，并倡導通信和軟件定義無線電產品。他獲得弗吉尼亞大學 BSEE 和倫斯勒理工學院的 MEEE，在衛星和無線行業有 30 多年的工作經驗。