面向智能化切片的服务化等级保障技术增强和研究

网络切片是5G垂直行业应用的重要使能技术，可以为不同应用场景提供差异化服务，切片服务等级保障使得运营商能够准确感知和评估各类业务的服务质量，以便进行服务质量的保障，然而，在切片的应用中，由于缺乏关于业务体验的实时监控，使运营商无法有效评估各类业务的服务质量。为了让运营商可以有效地评估各类业务的服务质量，首先利用网络数据分析功能分析得到切片中某个业务的用户体验，然后借助人工智能技术，基于业务体验数据建立业务模型，评估整个切片在运行态的切片SLA，从而更新切片的资源配置和调度，实现SLA的增强。

2021-11-30
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面向6G的编码调制和波形技术

针对未来6G对更高的频谱与功率效率，以及更高的可靠性与更低时延的技术指标需求，研究了基于LDPC码的混合多层编码（MLC）和比特交织编码调制（BICM）方案，与传统的BICM方案相比，所提方案能达到更好的误码率性能与更低的复杂度。在此基础上，面向未来6G移动通信中的高频段、高速移动场景，对新型波形技术——正交时频空（OTFS）调制技术的基本原理与性能进行了详细的讨论和分析。结果表明，与正交频分复用（OFDM）相比，OTFS具有更好的鲁棒性、更低的峰均比，并且具有得到全分集增益的潜力。

2021-11-29
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基于深度学习的语义通信系统

语义通信利用传输内容的语义信息进行编码，可以去除冗余数据，减少传输数据量，满足6G时代的智能通信需求。探究一种以文本为传输内容的语义通信系统，利用深度学习模型进行语义挖掘与特征提取，加入信道编解码层、信道层与量化层，构建端到端的深度神经网络。仿真结果表明，与传统的通信编解码方式相比，所提模型在传输时所需的数据量更少，传输的准确率更高。

2021-11-29
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面向6G的语义通信

6G移动通信的高可靠、高频谱效率传输需求对于经典信息论指导下的传统通信技术构成了挑战，提取信源语义特征进行编码传输的语义通信技术，为6G移动通信提供了新型解决方案。首先简述了语义信息论基本观点，探讨了语义信息的度量——语义熵，然后提出了语义通信的系统框架，针对文本与图像信源，分别设计了语义编码方案，并与传统编码方案进行对比分析。语义通信方案能够显著提高传输可靠性与链路频谱效率，在未来6G数据传输中有重要的应用前景。

2021-11-29
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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。

2021-11-29
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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。

2021-11-29
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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。

2021-11-29
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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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