《VIAVI唯亚威：2024通过合作、研究和动态、自适应测试开发6G白皮书（36页）.pdf》由会员分享，可在线阅读，更多相关《VIAVI唯亚威：2024通过合作、研究和动态、自适应测试开发6G白皮书（36页）.pdf（36页珍藏版）》请在本站上搜索。 1、6G Forward通过合作、研究和动态、自适应测试开发 6GVIAVI Marconi LabsTM 的研究2 NITRO 无线开放式 RAN 测试套件 20246G 的成功需要根本性的转型或深刻的观点转变。为了使这一技术范式转变取得成功，我们必须采用新的技术来开发、测试和训练新一代蜂窝技术。云、AI、卫星和性能是释放 6G 潜力的关键。行动纲要本文概述了实验室测试在开发和部署 6G 网络（无线通信技术的下一个进化飞跃）中发挥的关键作用。随着 6G 的到来，我们的当务之急是建立全面的研究和测试框架，以确保成功的实施。传统的射频技术很重要，但要实现 6G 的真正价值，更高层的测试技术对于证明新2、一代蜂窝网络的价值至关重要。1)简介.4a)复杂性和挑战.52)6G 技术进步：6G 研究载体.7a)新的频谱和拓扑.8b)端到端云原生.9c)安全性和弹性.9d)端到端原生人工智能/机器学习.93)候选技术.10新频谱.11新的多址接入.12新的波形.12适用于空中接口的 AI.12集成传感和通信(ISAC).136G 数字孪生.13可重构智能表面(RIS).14非地面通信.15无蜂窝大规模 MIMO.15零能耗设备通信.16语义通信.164)实验室的 6G 研究和测试 为不断发展的数代蜂窝技术提供不断发展的解决方案.17a)6G 概念验证能力.19i)新的多址接入：速率分割多址接入(RSM3、A).19ii)适用于空中接口的 AI.22iii)适用于数字孪生的光线追迹.25iv)集成传感和通信.275)国际协作.296)结论.317)VIAVI 6G Forward.33目录4 简介返回目录返回目录5 返回目录众所周知，6G 有望实现前所未有的数据速度、超低延迟和无处不在的连接。这些进步预计将彻底改变从医疗保健到运输在内的各行各业，并为我们与技术交互的方式带来变革性的改变。从 5G 到 6G 的飞跃带来了一系列的新挑战，例如利用太赫兹频率、实施先进的人工智能和云技术。这些复杂性需要可靠的测试程序。6G 将会更像是一个提供全面覆盖的概念框架，包括地面和非地面网络(3D)。6G 用例和4、要求将会高度多样化和高度复杂-包括多种频率和波形、远超数据的连接，以及内置到网络中的全面智能。结构良好的实验室测试框架对于 6G 的开发和可靠性至关重要。本文探讨了从软件测试到网络模拟和 AI 驱动优化在内的各个方面。6G 网络引发了更高的安全担忧。有效的测试必须考虑到预防潜在的漏洞。随着全球对可持续发展的强烈关注，6G 实验室测试应采用节能基础设施，以满足对环保型解决方案不断增长的需求。测试应确定最终用户体验的优先级，包含现实场景模拟和用户反馈，以确保 6G 网络满足其预期目标。6G 的开发是一项全球性工作，需要在标准化、研究和测试程序方面进行国际合作。本文是一份全面的指南和行动号召，强调了5、实验室测试在未来 6G 网络中的关键作用，促进了创新，并发挥了这项尖端技术的巨大潜力。6 返回目录总体网络、资源和架空设备管理的复杂性日益增加，需要利用地面和非地面节点中分布式动态部署的虚拟网络功能，通过基于人工智能的算法进行联合协调。空间空气接地不同海拔高度 LEO/MEO/GEOAI 信道估计和预测计算管理和编排RANtoCore 融合农村连接反射智能表面Telco AI集中式分散核心多连接波束/流量传感零信任网络后量子技术具备移动性的企业接入能源效率网络自动化/测试自动化太赫兹通信6G 边缘移动性卫星间蜂窝切换新的集成控制管理多普勒O-DU/O-CU O-RU3D 移动性管理现实 3D 6、信道建模1823.900.0624返回目录7 返回目录6G 技术进步：6G 研究载体 返回目录8 返回目录6G 与上一代相比有着重大变化，就像 3G 和 4G 之间的跳跃一样，它将严重依赖其他候选技术来帮助满足其独特的技术要求。a)新的频谱和拓扑 扩大 6G 覆盖范围的一个关键部分是利用地面和非地面卫星普及 3D 网络环境。随着非地面网络引入第 17 版 3GPP 标准，以及众多网络和卫星运营商之间达成大规模商业协定，概念验证和商业案例已经相当成熟。无处不在的覆盖一直是运营商和整个行业的追求，而 6G 将缩小地面和非地面网络之间的差距。由于其传感功能，6G 还将实现一种全新的用例。由于 6G 7、的频率比前几代更高，因此 6G 将支持类似于雷达技术的传感应用。其中一些将用于优化网络性能，而另一些将带来全新的商业机会，包括空间传感、映射和增强感知。端到端云原生分布式云平台、云原生网络自动化测试到保证、网络分解安全性和弹性零信任原则、后量子安全、弹性基础设施光-无线融合全光网络、自由空间光通信、光纤无线电新的频谱和拓扑上中频、亚太赫兹、智能频谱共享、LEO/GEO 卫星网络、无蜂窝大规模 MIMO、全双工、移动网状网络原生 AI/ML 端到端AI/ML 跨越整个网络，从 PHY 到 MAC 到网络，一直到优化到管理扩展垂直市场AR/VR（虚拟实境），用于汽车和 IIoT 的精密传感和定位18、238.900.09229 返回目录b)端到端云原生 虽然云已经越来越多地融入 5G 网络，但 6G 将是第一个真正的云原生网络，从其设计的第一天起就将云因素考虑在内。同样，6G 还承诺 AI 原生网络，同时具备支持网络优化和自动化的认知智能。开放 RAN 原则对于实现从 RAN 到核心的端到端云原生网络至关重要。开放 RAN 的分解性和灵活性将使网络组件能部署为在云上运行的软件实例，而不是绑定到专有的硬件解决方案。这种方法还将有助于促进更加多样化的供应商生态系统，并将使行业能利用最优质的组件。云原生 6G 网络之路可能需要改变传统电信运营商的思维模式。它需要与超大规模企业进行更密切的融合与合9、作，为运营商配备使云成为原生网络元件所需的基础设施和专业知识。这种转变好比运营商如何开始与卫星运营商密切合作，提供非地面网络。c)安全性和弹性 未来的 6G 网络预计将面临更加频繁和更加复杂的网络攻击，从而增加安全漏洞的可能性。需要开发新的高效安全解决方案，例如：6G 系统将需要删除现有的非对称秘钥加密技术，因为量子计算机会使它们变得不安全。后量子密码学(PQC)解决方案将被引入，其计算成本可能会高于当前方法。将 PQC 适当地集成到 6G 网络的硬件/软件性能和服务需求中至关重要。现有的传统和开放 RAN 网络安全担忧仍然存在，而 NTN 网络元件的加入也增加了威胁面。零信任原则仍然是需要不10、断测试的关键领域，以确保对威胁的抵御能力。d)端到端原生人工智能/机器学习 6G 及其新的网络和服务编排解决方案，结合完全云原生原则和所有网络功能中的 AI/ML 进展，将带来前所未有的网络自动化和敏捷性，并将以最低的运营成本带来最佳服务。6G RAN 和核心的 AI 辅助分析服务能以更加自动化的方式分析数据，并发现隐藏趋势、模式和见解。10 返回目录候选技术11 新频谱在探索支持 6G 的不同频率范围时，THz 频谱（100 GHz 到 10 THz）对于提交许多新的传感应用而言至关重要。其中一个原因是太赫兹传感可以穿透某些材料，使其可以用于安全审查、药品质量控制和材料特征分析。然而，利用 11、THz 频谱也面临着挑战。需要解决传播和信号衰减问题，特别是特定频率或空气条件中的分子吸收问题。在 THz 频谱中，可以使用超高带宽进行通信，从而实现极高的吞吐量。得益于 THz 频谱的使用，6G 有望达到 Tbps 数据速率。尽管 THz 频谱在通信和传感等新服务方面具有诸多优势，但仍然存在需要解决的严峻挑战。支持 THz 频率的硬件设计非常具有挑战性，特别是在线性放大器和低相位噪声设备方面。另一个挑战是极高的频率而导致的极端路径损耗，这限制了通信范围。为了克服相关问题，需要使用对硬件损伤具有抵抗力，且在低信噪比下高效的新波形。近期，频率范围 FR3（大约 7 GHz 到 24 GHz）也引12、起了学术界和工业界的广泛关注。由于其与较低频率范围 FR1 和较高毫米波频率范围 FR2 相比的独特地位，因此可以预见，集成传感和通信(ISAC)等新技术将以 FR3 为部署目标。在取得数据速率和覆盖范围之间的良好平衡方面，FR3 带来了新的机会。预计在该频段将看到具有精确波束形成能力的超大天线阵列，与 6 GHz 以下频段相比，在类似覆盖范围内能获得更高的吞吐量，与毫米波(FR2)频段相比，能获得更好的覆盖范围和类似的吞吐量。可以预见，厘米波(FR3)频段将是 6G 的黄金频段。尽管前几代已经有效地使用了 6 GHz 以下频段，并且 6G 可以通过频谱重整及与 5G 和 4G 的动态频谱共享13、来使用它们，但是较低的 6G 以下频谱中仍有一些未使用的部分。特别是在数据速率需求有限的农村地区，6G 可以使用 6G 以下频谱的较低部分（低于 1 GHz）来获取经济高效的覆盖。返回目录频率波长100 MHz1 GHz10 GHz100 GHz1 THz1 毫米1 厘米10 厘米100 厘米按代划分的频谱分配1G2G/3G5G4G6G1798.900.052412 新的多址接入虽然大规模 MIMO 对于 5G 而言具有突破性意义，但由于网络中的诸多因素（如用户移动性、信道状态信息(CSI)反馈开销和高网络密度），导致多用户传输的性能下降。随着新服务的推出，下一代网络有望在更高的用户密度和更高14、的能效约束下运作，这需要先进的多址接入技术来以强有力的方式支持这些需求。速率分割多址接入(RSMA)或非正交多址接入(GF-NOMA)等新的多址接入方案提供了诸多优势，可解决传统的多用户多输入多输出(MU-MIMO)系统在各种具有挑战性的场景中的缺陷。通过在下一代网络中使用先进的多址接入方案，可以解决现有标准中导致性能下降和网络效率降低的因素。然而，这些先进的多址接入方案自身也存在挑战，特别是在接收器级别，它们带来了更大的复杂性，并且需要仔细的信道估计，以避免错误。为了使它们成为可行和标准化的解决方案，需要进一步的研究和开发。新的波形6G 的广泛用例意味着其频谱要求也将更加重要和多样化。它像 15、5G 一样是多频率的，但可能需要扩展到现行标准中定义的三个主要频段之外，以满足全球宽带或时空服务等新用例。更重要的是，6G 可能需要一种超越 4G 和 5G 所依赖的正交频分复用技术(OFDM)的新波形。这是因为当前波形在高移动性场景下面临着严重的性能下降问题（因为多普勒效应）。由于 6G 将依赖 3D 网络，并且其在空中旅行期间确保不间断覆盖的能力是一个关键的商业激励因素，因此提出和测试新的波形对 6G 的成功而言至关重要。适用于空中接口的 AIAI 原生无线接口(AI-AI)是通信技术开发、标准化和商业化传统方法的转变，目标是向各种应用高效提供数据，同时解决各种通信问题和硬件限制。在无线通16、信的物理层，神经接收器概念建议用经训练的 AI 模型代替传统的信号处理模块。支持 AI 的无线电可以进行动态学习并设置定制的波形、星座和信号，从而更有效地利用可用的频谱，提高性能。基于 AI 的物理层解决方案可以大大减少传输功率，并通过高效的波束管理进行开销方面的培训，从而提高 6G 网络的能效。AI 还可以自动定制适应服务需求的信令和接入方案。返回目录13 集成传感和通信(ISAC)下一代网络有望提供新的服务，例如需要传感无源对象以进行环境监控的 XR（扩展现实）。利用当前通信中所用的无线电信号，事实证明可以通过智能算法设计来同时优化通信和传感功能，从而实现高精读传感功能。正在进行中的研究表17、明，可以重新利用现有通信基础设施和一些硬件设备，将网络用作传感器。新的 UE 功能也有望实现标准化，通过用户端的额外测量来帮助进行网络传感。新的 THz 频谱为在特殊环境下传感小型物体带来了新的机会，较低的频率能以合理的性能在更大的区域内提供您传感能力。随着网络向 UAV 在其中发挥重要作用的 3D 环境发展，对这些飞行物体的检测和追踪可能会带来新的用例。预计 ISAC 将成为 6G 网络的主要支柱之一。6G 数字孪生在 6G 中使用数字孪生对于了解在 6G 网络上运行的应用程序性能而言至关重要，而且没有在实时网络中部署的风险。这些系统与 AI 相结合，为 6G 通信系统的建模、模拟和优化提供18、了强有力的方法。可以实时进行和执行用模拟环境来模拟网络变化。这将提高效率和性能，实现新的用例和服务，增强网络管理、优化和安全，实现决策和问题解决的自动化，进而推动创新和增长。为帮助成功实现数字孪生，有必要融合更高层的 KPI（关键性能指标），以便更有效地模拟网络状况对应用程序性能的影响。返回目录1314 可重构智能表面(RIS)这种物理层技术使用配备集成电子电路的人造平面结构，可以进行动态编程，以操纵传入的电磁场。当我们接近无线通信中传统发射器和接收器的极限时，RIS 技术可以被证明是 6G 基础设施的最可行解决方案。标准 RIS 产品是无源的，不需要放大器来增强信号，使其更加节能，并且由简单19、的电池和小型太阳能电池板供电。作为扩展，已经通过在元件子集中添加低增益放大器来研究有源 RIS 产品，以降低能源效率为代价来增强覆盖范围。此外，同时执行反射和传输的 RIS 设备（称之为同时传输和反射(STAR)RIS）为无线网络结构的设计开辟了新的维度。最近提出了一种被称为对角线(BD)RIS 的新型 RIS，它允许非对角线相位位移矩阵，这有可能更好地控制发射器和接收器之间的信道。尽管 BD-RIS 有所进步，但它需要一种新的电路来控制 RIS 元件的互耦，导致设计复杂性增加。一般而言，RIS 有可能减少信号损耗并解决带宽拥塞问题，但需要进一步开发来提供智能层，以支持能够做决定的自动 RIS20、 节点，并克服运营商间干扰、信道估计精度的灵敏度和硬件损伤等挑战。14返回目录移动用户移动用户可重构智能表面(RIS)基站UAV1799.900.0524RIS 部署示例15 非地面通信非地面和地面网络的整合提供了一种互补的解决方案，为通信行业带来了新的机会和挑战。从 5G 开始，卫星行业和地面无线网络开始共同发展，以充分利用双方的能力。近期成功部署的具有大型星座的 LEO 卫星也促使行业推行这种方法，这意味着他们将在未来几代的无线网络中并存。事实证明，如果没有卫星和高空平台系统(HAPS)的协助，实现新服务的全球覆盖和无缝连接将极具挑战性。卫星可以扩大覆盖范围，并提高位于地面网络边缘或孤立区21、域内用户的服务质量和连接体验。此外，它们还可能在紧急情况和灾难中发挥关键作用。目前，不同的细分市场都在研究 NTN 通信，以挖掘其潜在优势。这包括需要通过其智能手机直接连接到卫星的公共用户，需要在农村地区接入网络的企业组织，以及可能具有独特要求的航空平台、铁路等垂直行业用户。然而，要在未来几代中实现动态、灵活和异构 NTN 网络，需要解决几个挑战。这涉及广泛的系统设计和架构设计问题，包括延迟和多普勒处理、频谱共享、干扰管理及与现有网络共存、移动性管理，以及能源效率。无蜂窝大规模 MIMO现有的大规模 MIMO 技术（在基站部署许多并置天线）可以在蜂窝边界内提供出色的数据速率。另一方面，在蜂窝边22、缘，由于路径损耗较大，提供超高数据速率极具挑战性。无蜂窝大规模 MIMO，也称为分布式 MIMO，是一种很有前景的技术，其中由一组中央单元协调的许多天线分布在一个地理区域内，以便为用户提供更统一的性能。研究表明，与并置天线系统相比，分布式天线系统(DAS)可以获得明显更高的中位数据速率，并且对阴影效应有抵抗力。虽然分布式系统带来了许多机会，但是在同步和可扩展性方面也存在一些重要挑战。为了从分布式系统中获益，分布式节点之间需要良好的时间/频率/相位同步。另一个挑战是前传数据速率的可扩展性。为了从不同节点传输相同的信号，应通过前传链接将相同的数据发送到许多不同节点，与现有需求相比，这需要更好的前传23、容量。有一种解决方案是用采用序列化的前传方法，在可能由空中校准支持的新型同步技术的帮助下获取可扩展前传数据费率需求，以实现相干的联合传输/接收。预计无蜂窝大规模 MIMO 将成为 6G 的关键技术之一，能通过消除蜂窝边界，为用户提供稳健和统一的性能。返回目录零能耗设备通信随着需求不断增加和下一代通信系统的发展，预计将有数十亿具有不同功能的设备连接到通信网络。预计到 2030 年，将有许多无电池设备用于不同应用，如环境监控（温度、湿度水平监控等）和医疗保健（血压、体温监控等）。为了支持低容量、低成本的设备传输小数据包，能耗应该极低。零能耗设备(ZED)概念的提出是为了设计这样一种设备，它不需要任24、何电池或手动充电，但是可以从振动、光、热和无线电波等外部来源获取能源。通过对网络协议和信号设计进行相关修改，可以在 6G 通信网络中支持 ZED。通过启用 ZED，预计连接网络的设备数量将增加 1000 倍。语义通信尽管语义通信的根源可以追溯至 1949 年 Warren Weaver 的开创性工作，但随着机器学习应用的进步，语义通信已经成为另一个近期出现的概念，用于满足下一代网络需求。语义通信侧重于“技术层面”之外的通信问题，并且旨在传达信息的含义或特征，而不是传输正确的比特位。它的目标是通过建立对机器到机器和人到机器通信等“智能”实体之间的共同理解和情境，促进它们之间的通信。语义通信具有许25、多优点，例如通过减少数据加载来避免网络拥塞、提高能源效率，以及具有间歇可靠性的链接的健壮性。因此，语义通信可以被视为一种新用例的使能技术，比如传感网络、智能交通、扩展现实(XR)和数字孪生。语义通信有望改变我们设计和测量无线网络性能的方式，因为传统指标无法捕捉其潜力，并且会浪费可用资源。我们需要重新评估现有的指标、KPI、收发器算法、网络架构、测试和测量技术，并提出能充分利用语义通信所提供优势的方法。因此，需要进一步的研究和开发，以使其能在新兴标准中使用。16 返回目录17 返回目录实验室的 6G 研究和测试为不断发展的数代蜂窝技术提供不断发展的解决方案随着 6G 的到来，我们的当务之急是建立26、全面的研究和测试框架，以确保成功的实施。传统的射频技术很重要，但要实现 6G 的真正价值，更高层的测试技术对于证明新一代蜂窝网络的价值至关重要。用于测试 5G 的解决方案现在可以进行调整，以适应新的网络架构。巨大的容量需求和新的用例正在推动 6G 架构设计变更和新的 KPI。变更包括：未来网络中设备的数量和类型增加，例如自动驾驶车辆、机器人、无人机和摄像机。对这些复杂场景进行建模是了解应用程序性能的关键。随着 6G 中 RAN 和核心元件之间的区别逐渐缩小，自适应仿真工具可以同时模拟 RAN 和核心元件，从而提供模拟新的网络云边缘架构的能力。由于开发了新的网络和服务编排解决方案，这些，结合完全27、云原生原则和所有网络功能中的 AI 进展，将在网络内带来前所未有的自动化和敏捷性。这将以最低的运营成本带来最佳服务。6G RAN 和核心的 AI 辅助分析服务能以更加自动化的方式分析数据，并发现隐藏趋势、模式和见解。这项服务需要验证。实验室的研究和测试18 返回目录19 返回目录在全面开发之前，需要在现实条件下验证 6G 理论。VIAVI 开发了 GPU 驱动的实时 6G 测试台。i)新的多址接入：速率分割多址接入(RSMA)速率分割多址接入(RSMA)是一种多天线多址接入技术，可以抵御多用户干扰的破坏性影响，并解决大规模 MIMO(mMIMO)所面临的多用户传输挑战，以及 6G 网络的预期需28、求。RSMA 的发射器采用速率分割(RS)，接收器采用串行干扰抵消(SIC)，以便克服这些问题。通过组合分割用户消息的部分内容，RSMA 实现了比 MU-MIMO 和 NOMA 等现有方法更好的性能，并且能更加有效地应对干扰。VIAVI 为过载网络开发了一种 RSMA 下行传输方案，其中发射器所支持的数据流数量小于要服务的用户数量。为了证明 RSMA 的优势，必须与现有技术进行比较。在此示例中，我们考虑了过载网络中的多用户多输入多输出(MU-MIMO)，其中用户被分成各个小组。为这些组分配了正交资源以避免干扰 然后通过空间复用同时服务每个组中的用户。A)6G 概念验证能力基站用户 2用户 1用29、户 3用户 4P1P21797.900.0524数据流小于要服务的用户数量20 返回目录a)有完备信道状态信息(CSI)反馈的 2x4 MU-MIMO 的性能：完备的 CSI 反馈由预编码器在发射器端使用，这能防止传输受到多用户干扰。吞吐量图显示每个组的用户在正交时隙中被服务。这意味着只有特定组中的用户才会在给定时隙中接收数据21 返回目录b)不完备 CSI 反馈下 2x4 MU-MIMO 的性能：不完备 CSI 由实际系统中各种源导致 例如，高移动性或反馈量化。使用不完备 CSI 计算的预编码器造成 MU-MIMO 中的多用户干扰并导致严重的性能下降。排列显示由于多用户干扰严重导致发射显著失30、真。这导致了吞吐量性能下降c)不完备 CSI 反馈下 2x4 RSMA：VIAVI 设计了一套使用 RSMA 的低复杂度系统用于在过载网络中进行下行传输。这套系统使用内部研发并获得专利的低复杂度功率和速率分配算法以同时服务所有用户。预编码器功率和速率分配是在发射器端使用不完备 CSI 反馈计算的。RSMA 将用户分成两组。y 1 组用户由普通和私密数据流服务 y 2 组用户仅由普通数据流服务结果显示 RSMA 在过载网络中 实现了稳健且无缝的 传输，且在不完备 CSI 反馈下 在调度技术方面 性能超过 MU-MIMO 刊物链接22 基站解码位FFT用户设备（接收器）基站（发射器）LDPC 编码31、速率匹配IFFT输入位适用于空中接口的 6G AI通道LLR1796.900.0524返回目录ii)适用于空中接口的 AI 适用于收发器的 AI：基于神经网络的无导频传输收发器在无线通信的物理层，神经网络(NN)接收器概念建议用经训练的 AI 模型代替传统的信号处理模块。为实现对神经接收器的全面测试，VIAVI 开发并演示了其内部开发的神经接收器，并将其作为端到端测试和培训环境的一部分。对于无导频传输，基站采用 AI 辅助定制星座设计，其中调制模块被神经网络取代，为接收器设计定制星座。基站解码位LDPC 解码速率重新匹配符号解映射均衡FFTDMRS 抽取信道估计和插值用户设备（接收器）基站（发32、射器）LDPC 编码速率匹配符号映射DMRS 插入IFFT输入位5G-NR通道1795.900.05245GNR基于 NN 的收发器23 返回目录神经接收器可以在各种信道模型和调制、延迟和多普勒、信噪比(SNR)和其他条件下推广，这对于在实际系统中的部署至关重要。此示例在下行链路场景中使用了一个完整的神经网络接收器，在 6G 测试台上传输和接收符合 5G-NR 的 OFDM 信号(PDSCH)。测试台充当基站，向充当 UE 的测试台的另一部分传输下行 PDSCH 信号。基站采用 AI 辅助星座设计，其中调制模块被神经网络取代，为 NN 接收器设计定制星座。UE 有一个具有两个 NN 的 NN 33、接收器：(1)NN 正在取代信道估计、插值和均衡，以及信号解调模块，(2)NN 正在取代 LDPC 信道解码模块。(3)我们的演示分成四个步骤。第 1-3 步仅包含具有传统 LDPC 解码的第一个 NN，而第 4 步包含两个 NN，在带有基于 NN 的 LDPC 解码器的 UE 上形成一个完整的 NN 接收器。此外，资源网格在每个步骤中做如下修改：(1)有 2 个导频，(2)没有任何导频，(3)和(4)没有导频，且减少循环前缀。比较了 5G-NR 和 VIAVI 开发的 6G AI-AI 所实现的块误码率和吞吐量性能。5G-NR 基准采用具有最小二乘(LS)信道估计和线性最小均方误差(LMMS34、E)均衡的接收器架构，这是基于确定性开发算法的传统信号处理技术。研究表明，与 5G-NR 相比，所提出的基于 AI 的神经网络接收器可以获得高达 50%的吞吐量增益，同时大大减少 LDPC 解码的运行时。24 波束管理(BM)是 NR 的关键特征之一，可以支持静态波束形成，且不需要动态 CSI 估计。传统的下行 BM 程序包含三个阶段，包括建立初始波束对、传输波束改进和接收波束改进。已经提出基于 AI 的 BM 来简化耗时的 BM 流程，并减少信令开销。在 AI BM 中，神经网络经过培训，能够使用一半或更少的第 1 层参考信号接收功率(L1-RSRP)波束测量进行空间和时间域预测。作为无线通35、信中最有前景的 AI 应用之一，AI BM 极有可能在 6G 设备中实现标准化和落地。3GPP 已批准从 Rel-19 开始在工作项目中对 AI BM 进行研究。规范文档“TR 38.843”中规定了 AI BM 的基本框架。因此，神经网络的输入表示为 B 组，它可以是定义为 A 组的目标波束组的子集或与之不同。神经网络可以部署在网络和 UE 端，为不同类型的公司提供足够的灵活性来设计他们自己的 AI 算法。目前，3GPP 主要重点研究 FR2 频段的 AI BM。展望未来和 6G，预计范围从 7 GHz 到 24 GHz 的厘米波(FR3)频段将成为 6G 的黄金频段，并且预计将部署极大的天36、线阵列来提高 FR3 的频谱效率。因此，先进的基于 AI 的 BM 解决方案在厘米波中也至关重要。VIAVI 目前致力于开发厘米波 AI BM PoC，旨在测试内部开发和拥有专利的 AI BM 算法。我们在研究中调查了两种场景。在场景 I 中，我们开发并部署了基于神经网络的单频空间预测算法。将 L1-RSRP 测量的一半设置为 UE 端 AI 模型的输入，预测最佳波束 ID 并反馈回发射器。在场景 II 中，我们开发并部署了更具挑战性的多频率空间预测算法。AI BM 接受过培训，能够仅依据 6 GHz 以下测量直接预测厘米波频段中的最佳波束 ID。预计该解决方案在 6G 多频率和载波聚合场景中37、将有良好的前景。UE 端 AI 模型输入层输出层隐藏层6 GHz 以下频段 B 组波束的 RSTP厘米波 A 组波束内的最佳波束最佳波束1794.900.0524UE 端 AI 模型厘米波 B 组波束的 RSTPA 组波束内的最佳波束最佳波束1793.900.0524输入层输出层隐藏层适用于波束管理的 AI：基于神经网络的厘米波频段空间预测。返回目录iii)适用于数字孪生的光线追迹适用于 3D 地面和非地面网络的信道建模、移动性管理光线追踪是一种强大的技术，用于确定地从环境 3D 模型生成信道数据。3D 模型可以通过合成方式，或根据实际测量（例如 LIDAR 扫描）构建，并加入环境中材料的相对38、介电常数等详细信息，进而影响光纤交互作用。然后将传输和接收点放入模型，并追踪任意两个给定点之间的光线旅程。单条光线的旅程可能涉及反射、折射和衍射计算，但在考虑光线散射的情况下，计算复杂性也可能出现递归元素。在 5G 的开发中，基于高速铁路信道模型的光线追踪得到了 ITU-R 的认可，并成为 IMT-2020 的参考信道模型。当我们展望 6G 时，我们需要考虑如何为 IMT-2030 创建一个新的参考信道模型，该模型还包含非地面网络的原生纳入，有效地涵盖太空、空中和地面基站的部署，以及与地面和空中设备的交互。由于光线追踪的计算非常复杂，而 NTN 的引入又带来了另一种复杂性，因此考虑如何以可行的39、方式将其作为 6G 信道生成和网络规划中的数字孪生非常重要。AI 技术有可能通过优化传统光线追踪计算和实现实时使用来提供帮助。25 返回目录26 a)基于 AI 的实时光线追踪信道生成器和网络规划工具 3D环境的实时信道仿真被设想为未来数字孪生的关键特征之一。实时性的标准可能是以每帧、每子帧，或甚至每时隙一个信道快照，具体取决于环境中用户的移动性。因此，它在实施的各个方面都带来了许多挑战。光线追踪可以产生将环境的 3D 模型考虑在内的高保真无线电传播信道。然而，根据地图的规模和复杂性，计算负荷可能会非常重。此外，需要模拟多个通信链路的多小区和多用户场景将使情况进一步恶化。虽然使用 GPU 加快40、计算速度可以在一定程度上缓解这一问题，但似乎不可避免地要寻找其他方式来将计算时间减少数十倍或数百倍，例如基于 AI 的光线追踪。AI 技术是预测物理参数结果和减轻光线追踪计算负荷的关键。这两种技术的结合对于实现数字孪生应用程序的实时光线追踪而言是一个巨大的飞跃。例如，可以用一组智能预测期（例如发射器参数和传播环境的物理和几何特征）来训练接收信号强度预测模型。因此，基于 AI 的实时光线追踪有望成为实现未来数字孪生的关键基石。返回目录27 返回目录iv)集成传感和通信集成传感和通信(ISAC)是 6G 的关键支柱之一。在 ISAC 中，传感功能被添加到通信系统中，以便将网络用作传感器。ISAC 41、将允许通信网络中的雷达运营测量无源对象的角度、延迟、多普勒参数，以便进行检测，并估计目标的位置/速度。预计 ISAC 将支持 XR、自动驾驶汽车/无人机和医疗保健监控等诸多应用。3GPP 正在积极致力于 ISAC 的用例定义、系统架构和信道建模。3GPP TS 22.137 已经优先考虑了几种用例，重点关注 UAV、人类（室内和室外）、汽车（室外）、自动引导车（室内工厂）、在公路/铁路上造成危险的物体的传感，并指定了六种传感模式，包括具有不同作用的基站(BS)和用户设备(UE)的单站和双站传感。每种模式都有其优缺点。单站模式会受到干扰的影响，而双站模式在接收器节点处缺少瞬时传输数据信息。一般来42、说，更加可行的做法是在 BS 部署大型天线阵列，使 BS 成为传感接收器的天然候选。另一方面，如果 UE 旨在收集关于附近物体的信息，则 UE 作为传感接收器会更有利。目前 3GPP 的兴趣在于信道建模，其中正在研究的包括基于几何的随机模型、光线追踪和基于地图的混合模型。大家一致认为，目标反射路径的视距组件建模需要更多的确定性，而现有模型尚未完全支持这一点。VIAVI 正致力于设计和演示发射器和接收器 ISAC 算法。其中一个示例演示案例是厘米波频段中的 gNB 双站模式。1.gNB 单站2.gNB 双站3.gNB 到 UE 双站6.UE 双站5.UE 单站4.UE 到 gNB 双站1842.43、900.072428 返回目录拥有专利的发射器算法在 JCAS 发射器节点设计了一个专门的传输预编码器，以共同优化通信和传感性能。在波束扫频操作中使用了两种波束码型（传感感知波束成形、SABF 和传感感知波束校零，SABN）来消除环境反射。拥有专利的接收器算法能检测周围目标并准确定位它们。该系统能为多个 UE 提供完全可控的数据速率，并同时检测/定位多个目标，且无需使用任何传感特定的信令。901001101201301401501601708070605040302010151050-5-10-15-20SABFSABN具有 SABF 和 SABN 操作的 Tx 波束图案1840.900.0744、24JCAS TxUE-1UE-2路径 1路径 0路径 2UE-3带有 NT 天线的 Tx 阵列目标 1目标 2带有 NR 天线的 Rx 阵列路径 1路径 2遥感 Rx1841.900.072429 返回目录国际协作 30 返回目录协作是 VIAVI 的 6G 开发方法的一个关键方面，公司与客户、学术界和政府密切合作，推动创新。VIAVI 致力于与学术机构协作。这从其与英国各地大学在 6G 研究项目上的合作中可见一斑。VIAVI 参与了研发项目，这凸显了其对 6G 进步的奉献精神。与行业标准化/规范机构和区域联盟合作，例如：VIAVI 不仅提供集成和测试解决方案，还积极参与并共同领导关键研究和45、创新工作。y 3GPP y 5-6 创新中心 y 6G 论坛 y 6G IA y AI RAN 联盟 y 宽带论坛 y IEEE y 无线物联网研究所 y IOWN 全球论坛 y Next G 联盟 y OAI（开放式空中接口）y OIF y 美国东北大学 Open6G 合作研究中心 y one6G y O-RAN 联盟 y TIF（电信基础设施项目）y TM 论坛 y TUDOR 研究项目，获得了英国政府的大量研究资助 y XGMF31 返回目录结论32 返回目录总之，实验室测试是 6G 开发的核心，能保障下一代网络的可靠性、安全性和可持续性。6G 时代为研究人员、行业利益相关者和政策制定者46、提供了一个独特的机会，让他们可以建立全面的测试框架，并确保这项变革性技术的成功推出。本文作为指导，强调了实验室研究和测试在未来 6G 网络中的关键作用，促进了创新，并发挥了这项尖端技术的巨大潜力。33 返回目录VIAVI 6G Forward34 返回目录6G 及其成功所必需的候选技术的开发正在顺利进行中。VIAVI 参与推动 6G 开发的多个项目和实验。VIAVI 6G 研发中心大部分位于欧洲，而欧洲仍处于无线技术开发的前沿。包括位于英国斯蒂夫尼奇的 VIAVI Marconi LabsTM(VML)，该实验室专注于下一代蜂窝技术的研发。除了研究大量的 6G 候选技术外，VIAVI 还重点关47、注了多个研究方向，并提交了多项专利。其中包括频谱和拓扑、原生 AI 端到端解决方案、扩展垂直应用、光-无线融合，以及确保 6G 网络的安全性和弹性。35 返回目录VIAVI SOLUTIONS 一百多年来，VIAVI Solutions 一直直接参与测试、保障和保护全球最大的通信网络，并为所有 1 级网络设备制造商验证网络产品。公司在 3GPP、O-RAN 联盟和 TIP 的规范制定中发挥着积极作用。VIAVI 参与了每届的全球开放式 RAN PlugFest，提供基准测试和验证，现在还提供业内最全面的测试套件，包括实验室验证、现场部署和服务保障。36 返回目录 2024 VIAVI Solutions Inc.本文档中的产品规格和描述如有更改，恕不另行通知。6gdevelopment-wp-wir-nse-zh-cn30194201 900 北京 电话：+8610 6539 1166上海 电话：+8621 6859 5260上海 电话：+8621 2028 3588（仅限 TeraVM 及 TM-500 产品查询）深圳 电话：+86 755 8869 6800网站：