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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。

  • 2021-11-29
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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。

  • 2021-11-29
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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。

  • 2021-11-29
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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。

  • 2021-11-29
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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。

  • 2021-11-29
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可定义的6G安全架构

6G将对社会生产生活进一步深入渗透，对安全提出了更高的要求。首先介绍6G网络及安全发展的驱动力和安全需求，然后提出可定义的6G安全架构模型，对模型的主要功能模块和相互关系进行阐述，最后探讨了基于软件定义的理念实现6G安全架构、能力定制与协同。

  • 2021-11-29
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6G中的卫星通信高效天基计算技术

6G在5G技术基础上进一步融合卫星通信、人工智能（AI, Artificial Intelligence）与大数据技术[3]，突破地形地表的限制，扩展到太空、空中、陆地、海洋等自然空间，真正实现全球全域的“泛在连接”[4]。但是，目前的卫星通信以透明转发为主，网络架构简单，卫星载荷的天基计算能力较弱，信息处理主要依靠地面数据中心完成，无法满足6G场景下的星地、星间互联互通、极低通信时延和高效计算能力的需求。

  • 2021-11-29
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6G网络需求、架构及技术趋势

基于5G网络应用现状及技术发展趋势分析，梳理下一代移动通信网络业务需求发展趋势，在5G网络指标体系延续性提升的基础上，结合新愿景和新需求进行全面增强，设计满足未来业务需求的6G网络指标体系，并基于“智能、融合、绿色、可信”设计理念，提出包含“垂直三层、左右三域、内生两链”的6G网络架构。最后，对6G无线使能技术和网络使能技术进行对比分析，支撑6G网络候选技术体系建立。

  • 2021-11-29
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