终端变革和6G突破：对6G终端的研究判断和发展展望

在1G到5G的移动通信系统中，终端只是通信的端点，被动接受无线网和核心网的控制，6G更苛刻的KPI指标要求，倒逼通信网体系化的变革。通过对6G终端的研究判断，指出通过突破终端的传统定位，让终端在和网络的交互中发挥更大的作用可以促进6G的突破和发展，主动式终端将成为全新一代信息通信基础设施的重要组成部分。

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面向6G时代新通信系统的内生感知

在6G网络发展的背景下，传统的碎片化、粗粒度、不可控的感知难以适应日益复杂的未来无线网络。为适应6G时代的新通信系统，首先对面向6G网络的感知需求进行分析，然后针对需求提出了内生感知的设计思想和系统架构，并且，在内生感知系统架构下给出了基于意图的分级感知和感知服务化的关键技术。所提出的内生感知系统架构和关键技术，能够使通信网络获得内生的感知能力，从而实现全面、精确、及时、高效的感知，最终达到通信效率提升和协助网络走向智简的目的。

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基于聚类算法的IMT-2030应用场景初步研究

IMT系统已进入新的研究周期，支持的业务种类将更为丰富，业务品质将更加高级，同时业务特性表现为更多的维度和更大的范围，如何对业务进行客观而高效的分析以得到典型的应用场景，对于IMT系统的标准化和产品开发具有重要的指导意义。提出了对IMT业务进行聚类处理，并根据聚类得到的若干类业务生成应用场景的初步方案，利用IMT-2020应用场景对所提方案进行了验证，并采用所提方案对IMT-2030应用场景进行了初步的探索。

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机器学习在无线信道建模中的应用现状与展望

为了适应未来6G通信系统的超宽频谱、超大规模天线阵列、高度异构化以及众多新型应用场景，信道建模成为新系统开发必不可少的技术基础。由于6G通信系统将具有典型的大数据特征，基于机器学习的数据驱动型无线信道建模方法已经将成为未来信道模型开发的重要手段。综合分析机器学习在无线信道建模中的应用现状，主要包括确定性信道模型的射线追踪法，随机性信道模型的多径分量聚类与跟踪以及模型参数估计，数据驱动型信道建模，以及信道场景识别，最后，讨论基于机器学习的无线信道建模方法面临的挑战。

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面向6G的可重构智能表面部署与应用思考

可重构智能表面是6G的潜在关键技术之一，它通过对无线信号的可控反射，可以有效提升期望区域的覆盖性能。得益于其低成本、轻体量等特性，可重构智能表面在6G网络部署中具备很大的潜力。基于可重构智能表面的技术原理以及潜在应用场景，对其在6G中的部署及应用进行了分析，着重聚焦全透明、半透明、非透明智能表面的特性及其在应用部署中的潜在问题。希望相关分析可以起到抛砖引玉的作用，使业界在研究智能表面技术的同时，更加关注它在落地应用时的痛点问题，协同促进相关产业的发展。

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6G全域融合网络展望

为了通过对6G全域融合网络的展望，说明6G的基础研究方向，首先介绍6G的网络愿景，引出6G全域融合网络的概念；随后分析6G全域融合网络的网络特征；并基于5G及5G-advanced相关研究，以演进的视角，从接入、控制、云网协同三个方面阐述潜在的技术方向和趋势。通过比对研究表明，现有基于5G网络的基础研究，已经在逐步考虑向6G全域融合网络的演进需求。

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6G智慧内生：技术挑战、架构和关键特征

人工智能技术在5G网络中的应用促进了移动通信网络和垂直行业的智能化发展，但以“打补丁”和“外挂”的应用模式阻碍了AI应用效果的发挥。同时，人工智能在各行各业的应用探索，对未来网络新的基础能力提出了需求，如分布式训练、实时协作推理、本地数据处理等，要求未来网络具有“内生智慧”。从5G网络智能化和6G“智慧泛在”愿景两方面出发探讨了6G智慧内生的需求，分析了AI生命周期工作流和云网络AIaaS存在的技术挑战，总结了当前各行业组织对AI功能架构的研究进展和欠缺之处，提出了6G智慧内生端到端功能部署架构及其三大技术特征：基于QoAIS的AI全生命周期服务编排、内生AI计算与通信的深度融合、内生AI与数字孪生的融合，并对后续研究方向进行了展望。

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新兴技术对6G网络架构的潜在影响

为了探讨6G网络架构的设计方案，基于对移动网络演进发展趋势的研究，结合新兴技术对6G潜在影响的研究，重点讨论AI技术、云网融合技术以及区块链等新兴技术对6G网络架构可能产生的影响，并提出了“三层三扇”的6G网络架构愿景，阐述了6G网络将具有全面云化设计、嵌入式分层化智能、支持按需分布式部署的技术特征。

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