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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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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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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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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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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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4G用户不换卡不换号升级5G问题探讨

蜂窝移动通信中的用户卡是网络与用户个性化信息的载体，协助用户享用运营商网络业务，而新一代5G网络对终端及用户卡提出了新的需求。如何使原4G LTE用户不换卡不换号顺利升级使用5G网络业务是运营商进行5G部署时需考虑并解决的关键问题之一。针对此问题，结合国内外运营商在5G初期采用的主流组网架构，从选网接入、鉴权与密钥协商、移动性管理、用户隐私保护、机卡接口电压等方面，重点分析了4G用户卡使用5G终端接入5G网络所面临的问题，同时从终端、网络等角度提出了解决问题的具体方案建议。

  • 2021-12-02
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