最新刊期
      2020年第4卷第1期

        专题：物联网与6G

      • 6G与广域物联网

        尤肖虎, 尹浩, 邬贺铨
        2020, 4(1): 3-11. DOI: 10.11959/j.issn.2096-3750.2020.00158
        摘要：6G技术尚处于研究的起步阶段，预计在未来几年，全球将就6G的发展愿景与关键技术指标逐步达成共识。围绕应用范畴的再扩展与技术性能的再提升问题，首先对未来6G无线接入可能涉及的技术领域进行了概括，包括星地融合与覆盖扩展、毫米波与太赫兹通信、数据驱动的人工智能（AI,artificial intelligence）与安全以及大规模协作与无蜂窝系统构架创新等。在此基础上，对以公众移动通信系统为基础的广域物联网亟需进一步突破的高可靠与低时延、无线资源全动态配比以及厘米级精确定位等若干重要技术进行了分析与展望，最后进行了总结概述。  
        关键词：6G移动通信;广域物联网;星地融合通信;毫米波与太赫兹;AI通信   
        3229
        |
        3478
        |
        0
        <HTML>
        <网络PDF><XML><Meta-XML>
        <引用本文> <批量引用> 59645531 false
        更新时间：2024-06-05

      • 面向航空6G的频谱认知智能管控

        刘东, 吴启晖, Tony Q.S.Quek
        2020, 4(1): 12-18. DOI: 10.11959/j.issn.2096-3750.2020.00153
        摘要：随着空天地信息网络一体化的发展，卫星网络与地面移动网络作为常态化基础网络存在，而以无人机为代表的各类空中平台组成了天地之间的机动网络。航空6G作为6G的一种重要形态将包含空—空、空—地与空—天等新型通信与组网技术，需要解决的一个重要问题是如何高效利用频谱资源。基于航空6G与电磁频谱空间所面临的挑战，提出了面向航空6G的频谱认知智能管控体系架构，阐述了体系架构中频谱云、频谱控制链、设备用频软件定义、频谱传感网4个主要模块的功能作用。分析探讨了面向航空6G的频谱认知智能管控的3个关键技术，即三维频谱空间数字孪生、3D频谱智能决策、频谱图谱化快速协同学习，以期为后续航空6G与频谱智能管控的研究提供一些指导和建议。  
        关键词：航空6G;频谱认知智能管控;频谱云;数字孪生;智能决策;快速协同学习   
        633
        |
        1327
        |
        0
        <HTML>
        <网络PDF><XML><Meta-XML>
        <引用本文> <批量引用> 59645533 false
        更新时间：2024-06-05

      • 面向6G的无线通信信道特性分析与建模

        王承祥, 黄杰, 王海明, 高西奇, 尤肖虎, 郝阳
        2020, 4(1): 19-32. DOI: 10.11959/j.issn.2096-3750.2020.00155
        摘要：针对 6G 全覆盖、全频谱、全应用的发展愿景，对面向 6G 的全频谱全场景无线信道测量、信道特性与信道模型方面的进展进行了全面概述，侧重于毫米波、太赫兹、光波段、卫星、无人机、海洋、水声、高铁、车对车、大规模/超大规模天线、轨道角动量以及工业物联网等通信信道，并展示了6G信道的相关测量与建模结果。最后，指出了6G无线信道测量与建模研究的未来挑战。  
        关键词：6G无线通信网络;信道测量;信道特性;信道建模;信道模型性能评估   
        2365
        |
        1994
        |
        0
        <HTML>
        <网络PDF><XML><Meta-XML>
        <引用本文> <批量引用> 59645532 false
        更新时间：2024-06-05

      • 基于深度学习的大规模MIMO信道状态信息反馈

        陈慕涵, 郭佳佳, 李潇, 金石
        2020, 4(1): 33-44. DOI: 10.11959/j.issn.2096-3750.2020.00157
        摘要：大规模多输入多输出（MIMO,multiple-input multiple output）技术被认为是下一代移动通信的核心技术之一，其系统增益建立在基站能够精确获知信道状态信息（CSI,channel state information）的基础上。由于天线数量显著增长，传统基于码本或矢量量化的反馈方案面临较大的技术挑战，而深度学习（DL,deep learning）为解决大规模MIMO系统的CSI反馈问题提供了新思路。围绕大规模MIMO系统CSI反馈关键技术展开调研，首先阐述了CSI反馈的研究背景和意义，接着构建大规模MIMO系统模型并分析CSI的稀疏特性，然后详细介绍和比较了国内外将DL技术引入CSI反馈机制中的方案，最后对基于DL的CSI反馈的未来发展趋势做了进一步展望。  
        关键词：大规模MIMO;深度学习;CSI反馈   
        1618
        |
        2360
        |
        0
        <HTML>
        <网络PDF><XML><Meta-XML>
        <引用本文> <批量引用> 59645534 false
        更新时间：2024-06-05

      • 面向6G物联网的主被动互惠传输关键技术

        伍明江, 类先富, 李里, 唐小虎
        2020, 4(1): 45-51. DOI: 10.11959/j.issn.2096-3750.2020.00152
        摘要：大规模机器类通信（mMTC,massive machine-type communication）被列为5G网络的三大应用场景之一，但真正成熟的万物互联需要到未来6G网络才能实现。6G物联网将同时提供高速率、低时延、高可靠、大连接等全方位服务，实现深度沉浸式泛在连接。首先，展望了 6G 技术和 6G 物联网的技术挑战，总结了现有物联网的物理层传输技术。然后，重点介绍和讨论了一类新型的面向 6G 物联网的主被动互惠传输技术，为 6G 物联网传输提供一种新的解决方案和实现途径。最后，讨论了在6G物联网主被动互惠传输方面具有重要意义的研究方向。  
        关键词：6G;物联网;环境反向散射技术;智能反射面通信;互惠传输   
        746
        |
        1575
        |
        0
        <HTML>
        <网络PDF><XML><Meta-XML>
        <引用本文> <批量引用> 59645535 false
        更新时间：2024-06-05

      • 面向认知物联网的隐蔽通信智能功率控制

        李赞, 廖晓闽, 石嘉, 肖培
        2020, 4(1): 52-58. DOI: 10.11959/j.issn.2096-3750.2020.00148
        摘要：针对认知物联网的安全问题，提出了一种基于生成对抗网络的认知物联网隐蔽通信智能功率控制算法。首先将认知物联网隐蔽通信问题转化为认知物联网用户和窃听者之间的动态博弈问题，然后利用生成器模仿认知物联网用户，利用鉴别器模仿窃听者，两者分别采用3层神经网络构建，并通过二人零和博弈实现学习优化过程，最终达到纳什均衡，获得隐蔽功率控制方案。仿真结果表明，所提出的算法收敛速度快，不仅可以获得近似最优的隐蔽功率控制方案，而且在未来认知物联网中更具有实用性。  
        关键词：认知物联网;隐蔽通信;生成对抗网络;功率控制   
        557
        |
        674
        |
        0
        <HTML>
        <网络PDF><XML><Meta-XML>
        <引用本文> <批量引用> 59645636 false
        更新时间：2024-06-05

      • 面向6G的智能机器通信与网络

        陈旭, 尉志青, 冯志勇, 潘淼
        2020, 4(1): 59-71. DOI: 10.11959/j.issn.2096-3750.2020.00156
        摘要：随着智慧城市、智能制造等产业的快速发展，机器类通信得到学术界和产业界的广泛关注。机器类通信网络的功能集成化、智能化程度越来越高，对网络的时延、可靠性、连接设备数、峰值速率、安全性和可扩展性等指标提出了更严苛的要求。总结分析了4G、5G至未来6G时代的机器类通信网络需求的变化以及相应网络架构与关键技术的演化，在此基础上提出了面向6G机器类通信网络的感传算一体化智能机器通信网络架构。  
        关键词：机器类通信;智能通信网络;感传算一体化   
        1132
        |
        1299
        |
        0
        <HTML>
        <网络PDF><XML><Meta-XML>
        <引用本文> <批量引用> 59645635 false
        更新时间：2024-06-05

      • 意图驱动的6G无线接入网络

        周洋程, 闫实, 彭木根
        2020, 4(1): 72-79. DOI: 10.11959/j.issn.2096-3750.2020.00146
        摘要：为了满足未来物联网全频谱、全场景、全业务的组网需求，降低组网成本和人力投入，提升无线接入网的智能性，业界提出了意图驱动的6G无线接入网络（ID-RAN,intent-driven radio access network）。ID-RAN以人工智能、网络功能虚拟化、软件定义网络等技术为基础，能够将用户或运营商对网络期望的业务、性能和组网“意图”转化为实际组网策略，从而实现网络的高效柔性可重构。首先概述了ID-RAN的体系架构，然后对意图转译、冲突解决、配置激活、网络性能评估与优化等关键技术进行了介绍，最后通过开放式软件定义硬件平台展示了意图驱动的6G无线组网性能。  
        关键词：6G;意图驱动无线接入网;人工智能;硬件平台   
        974
        |
        1513
        |
        0
        <HTML>
        <网络PDF><XML><Meta-XML>
        <引用本文> <批量引用> 59645641 false
        更新时间：2024-06-05

      • 6G时代信息新鲜度优先的无线网络设计

        熊轲, 胡慧敏, 艾渤, 张煜, 裴丽
        2020, 4(1): 80-91. DOI: 10.11959/j.issn.2096-3750.2020.00150
        摘要：物联网的发展催生了各类实时监测系统（如智能驾驶）和状态更新系统（如工业控制）的部署与应用。对于上述系统而言，信息新鲜度至关重要。若目的端接收的是过时信息，可能会降低系统决策的准确性和可靠性，并造成巨大的安全隐患。在未来6G网络中，信息新鲜度对信息更新应用将越来越重要。为了有效地刻画信息新鲜度，学术界提出了信息年龄（AoI,age of information）的概念。目前，AoI已迅速成为无线系统新的性能指标和研究热点。首先概述了AoI的研究历程，然后分析了在不同网络模型（如单用户网络、单跳网络和多用户网络等）中引入AoI的关键问题，最后对未来的研究趋势进行了展望。  
        关键词：6G;物联网;信息新鲜度;信息年龄   
        1071
        |
        1492
        |
        0
        <HTML>
        <网络PDF><XML><Meta-XML>
        <引用本文> <批量引用> 59645660 false
        更新时间：2024-06-05

      • 6G蜂窝物联网的大规模接入技术

        田飞燕, 陈晓明, 钟财军, 张朝阳
        2020, 4(1): 92-103. DOI: 10.11959/j.issn.2096-3750.2020.00151
        摘要：为了实现万物互联，6G蜂窝物联网需要提供低功耗、巨连接和广覆盖的无线接入。通过对6G物联网中大规模接入技术的分析和研究，特别是结合物联网业务的偶发特性，设计了一个基于免授权随机接入协议的新型接入架构，以促进在有限频谱资源内实现高效的大规模接入。所提接入架构包括两个阶段，即联合激活检测与信道估计、数据传输。根据数据传输方向的不同，可以分为上行数据传输和下行数据传输两种方案。由于大规模免授权随机接入情况下基站获取的信道信息具有不确定性，同时考虑6G物联网设备的低功耗需求，因此，两种方案都以系统能量效率为优化目标，分别设计了稳健的接入算法。仿真结果证明了所提方案的有效性和稳健性。  
        关键词：6G;蜂窝物联网;大规模接入;能量效率;低功耗;巨连接;广覆盖   
        1064
        |
        1039
        |
        0
        <HTML>
        <网络PDF><XML><Meta-XML>
        <引用本文> <批量引用> 59645751 false
        更新时间：2024-06-05

      • 6G卫星物联网移动性管理：挑战与关键技术

        白卫岗, 盛敏, 杜盼盼
        2020, 4(1): 104-110. DOI: 10.11959/j.issn.2096-3750.2020.00149
        摘要：卫星物联网是面向6G的新一代物联网的重要构成部分，是实现“泛在连接”愿景的重要网络形态。移动卫星与终端之间的相对高速运动引起了服务连续性问题。阐述了卫星物联网移动性管理技术，分析了双移动、广域覆盖以及需求非均匀等因素给卫星物联网移动性管理带来的新挑战，从移动性管理架构、预测及增强等方面探讨了面向6G卫星物联网移动性管理的关键技术。  
        关键词：6G;卫星物联网;移动性管理   
        773
        |
        1069
        |
        0
        <HTML>
        <网络PDF><XML><Meta-XML>
        <引用本文> <批量引用> 59645756 false
        更新时间：2024-06-05

      • 区块链赋能6G

        代玥玥, 张科, 张彦
        2020, 4(1): 111-120. DOI: 10.11959/j.issn.2096-3750.2020.00154
        摘要：6G 网络在探索更高通信速率的同时，将结合云计算、边缘计算、人工智能、大数据等新兴技术，以全新的网络架构实现跨网跨域间更广泛的互联互通，为工业物联网、智慧城市和智能交通提供智能、安全、高效的技术支持。区块链技术作为一种去中心化、公开透明的分布式账本技术，将为6G提供强有力的安全保障。针对区块链技术与6G的融合展开了研究，首先给出了5G网络与6G网络的区别以及6G网络所面临的挑战，并对区块链技术在频谱管理、移动边缘计算与D2D通信方面的研究现状进行了总结。然后对区块链与6G新兴技术的融合进行了探索，分别提出了区块链与云边端协同、区块链与联邦学习、基于区块链的资源交易以及针对边缘网络的轻量级区块链所面临的技术挑战，并给出了对应的解决方案。  
        关键词：区块链;6G;数据共享;资源分配   
        1518
        |
        1706
        |
        0
        <HTML>
        <网络PDF><XML><Meta-XML>
        <引用本文> <批量引用> 59645764 false
        更新时间：2024-06-05

      • 6G异构边缘计算

        王鹏飞, 邸博雅, 宋令阳, 韩竹
        2020, 4(1): 121-130. DOI: 10.11959/j.issn.2096-3750.2020.00147
        摘要：随着物联网的发展，在未来6G通信中，将会产生众多实时性应用场景。在低时延的数据处理需求的驱动下，移动边缘计算将成为提升用户体验和降低网络成本的重要技术。然而，单一的边缘服务器计算能力有限，很难满足计算密集型应用的低时延数据处理需求。设计了一种异构的多层边缘计算（HetMEC,heterogeneous multi-layer mobile edge computing）网络架构，综合利用云计算中心和多层边缘服务器的计算和传输资源，通过合理分割卸载计算任务，共同为边缘应用提供可靠、高效的计算服务。实验证明，HetMEC网络架构可以有效降低处理时延，提升网络处理速率和稳健性。  
        关键词：物联网;异构网络;移动边缘计算;任务卸载;资源分配   
        1058
        |
        931
        |
        0
        <HTML>
        <网络PDF><XML><Meta-XML>
        <引用本文> <批量引用> 59645766 false
        更新时间：2024-06-05

      • 面向6G智能终端身份鉴别技术

        夏仕达, 徐瑨, 陶小峰
        2020, 4(1): 131-138. DOI: 10.11959/j.issn.2096-3750.2020.00159
        摘要：智能终端将极大地拓展6G的应用，也使6G面临更大的安全威胁，实现可靠的终端身份鉴别是保证6G网络安全的前提。针对 6G 网络架构与终端特点，归纳了身份鉴别技术在面向 6G 智能终端时的挑战与需求；进一步分析了面向 6G 智能终端身份鉴别的发展趋势；最后，探索了物理层认证在 6G 网络智能终端身份鉴别中的可能实现机制。  
        关键词：智能终端;6G;身份鉴别;物理层认证   
        549
        |
        1214
        |
        0
        <HTML>
        <网络PDF><XML><Meta-XML>
        <引用本文> <批量引用> 59645860 false
        更新时间：2024-06-05
      0