特邀策劃人

費澤松北京理工大學信息與電子學院教授,博士生導師。工信部重點學科實驗室副主任，IEEE、中國電子學會和中國通信學會高級會員。長期從事4G/5G/6G移動通信與多媒體信號處理領域的教學和科學研究工作，先后主持和參加了包括國家科技重大專項、國家自然科學基金、國家863計劃課題等20多項重點科研任務，發(fā)表SCI檢索論文60余篇，曾4次榮獲國際會議最佳論文獎；授權(quán)中國發(fā)明專利30余項。榮獲中國電子學會2019年自然科學二等獎(排名1)1項。

內(nèi)容導讀

隨著5G網(wǎng)絡的商用及其在垂直行業(yè)應用的探索和發(fā)展，B5G及下一代無線通信6G網(wǎng)絡的愿景逐漸進入學者的研究視野。B5G將持續(xù)提高通信速率，通過采用更高頻段作為信號載體，以實現(xiàn)太比特每秒量級的數(shù)據(jù)速率。同時，伴隨網(wǎng)絡性能的增強拓展，B5G的適用空間將進一步拓展至海、空、天等跨維度區(qū)域。此外，基于人工智能這一載體，并與探測技術(shù)相結(jié)合以形成通信探測一體化的多功能智能化系統(tǒng)是B5G未來的重要研究方向之一。B5G技術(shù)將在多維度上不斷完善，最終演變?yōu)榉涸谥悄苋诤闲畔⒕W(wǎng)絡。

由于當前對于B5G仍屬于探索階段，存在著諸多影響B(tài)5G發(fā)展的重大問題，包括如何保證其傳輸速度、時延以及穩(wěn)定性等性能指標，如何融合地面蜂窩網(wǎng)與衛(wèi)星通信以實現(xiàn)全球無縫覆蓋，如何完成人工智能在通信系統(tǒng)中的實際部署，如何在復雜網(wǎng)絡架構(gòu)中實現(xiàn)探測功能和通信功能的高性能有機結(jié)合等。為了解決這些問題，需要從網(wǎng)絡架構(gòu)、網(wǎng)絡組網(wǎng)技術(shù)、物理層接入技術(shù)以及信號新載體等多個角度對B5G通信技術(shù)進行探索。鑒于此，我們組織了本專題，主要討論B5G物理層增強技術(shù)、非地面接入網(wǎng)、智能信號處理技術(shù)以及網(wǎng)絡與智能計算融合等多個方面。

論文《面向空天地一體化網(wǎng)絡的移動邊緣計算技術(shù)》對空天地一體化網(wǎng)絡中的天基網(wǎng)絡、空基網(wǎng)絡、地基網(wǎng)絡以及移動邊緣計算技術(shù)(MEC)分別進行了概述，并討論了引入MEC技術(shù)對空天地一體化網(wǎng)絡帶來的優(yōu)勢。其次，分別對低軌衛(wèi)星-MEC融合網(wǎng)絡架構(gòu)、高空平臺-MEC融合網(wǎng)絡架構(gòu)、無人機-MEC融合網(wǎng)絡架構(gòu)以及空天地一體化網(wǎng)絡-MEC融合網(wǎng)絡架構(gòu)進行了介紹，并討論了這4種架構(gòu)的應用場景。最后，探討了空天地一體化網(wǎng)絡架構(gòu)中安全性、移動性管理等關(guān)鍵性挑戰(zhàn)問題。

智能反射面是一種全新的革命性技術(shù)，它可以通過在平面上集成大量低成本的無源反射元件，智能地重新配置無線傳播環(huán)境，從而顯著提高無線通信網(wǎng)絡的性能?！吨悄芊瓷浔砻鏌o線通信的信道估計與幀結(jié)構(gòu)設計》概述了智能反射表面的研究背景，總結(jié)了面向智能無線環(huán)境應用的智能反射表面研究現(xiàn)狀，包括硬件參數(shù)、算法實現(xiàn)及在物理層安全方向的應用，指出了現(xiàn)有工作尚未考慮的問題。其次，在分析基于反射面無線通信系統(tǒng)結(jié)構(gòu)的基礎上，提出了一種基于智能反射面無線通信的幀結(jié)構(gòu)及信道估計方法。

地面移動通信、互聯(lián)網(wǎng)與航天技術(shù)等的高速發(fā)展使得太赫茲通信系統(tǒng)備受關(guān)注，其中太赫茲調(diào)制器負責將基帶信號調(diào)制到太赫茲頻段，是太赫茲通信系統(tǒng)的關(guān)鍵組件，也是近年來太赫茲通信硬件系統(tǒng)的研究熱點。《面向通信系統(tǒng)的太赫茲調(diào)制技術(shù)進展現(xiàn)狀》介紹了太赫茲調(diào)制器的電子學實現(xiàn)手段，通過介紹不同方案實現(xiàn)的太赫茲調(diào)制器以及使用這幾種太赫茲調(diào)制方案的典型通信系統(tǒng)，分析比較了不同實現(xiàn)方法的優(yōu)勢和存在的問題。雖然，太赫茲無線個域網(wǎng)可以支持上Gbit/s的傳輸速率，但是目前對于太赫茲無線個域網(wǎng)的MAC層研究較少，如何用現(xiàn)有的條件實現(xiàn)太赫茲無線個域網(wǎng)MAC層協(xié)議是亟待解決的問題?！痘贔PGA的太赫茲高速MAC協(xié)議設計與實現(xiàn)》借助FPGA實現(xiàn)了太赫茲無線個域網(wǎng)MAC層基本功能，并采用波束賦形新機制，減少了節(jié)點發(fā)送的等待時間，加快了端到端的數(shù)據(jù)傳輸，提高了端到端的網(wǎng)絡吞吐量。

無線信道密鑰生成技術(shù)是物理層安全技術(shù)研究的重要分支，其主要利用無線信道的互易性、時變性及空間去相關(guān)性在合法方之間共享相同的密鑰，用于后續(xù)加密手段中。無線信道密鑰生成技術(shù)的優(yōu)點在于不需要一個固定的密鑰分發(fā)設施，并且安全性不依賴于算法的計算復雜性，因此在物聯(lián)網(wǎng)中的車聯(lián)網(wǎng)、移動通信及智能家居等設備資源有限的應用中更加體現(xiàn)優(yōu)勢，已經(jīng)作為一種輕量級密鑰分配工具而愈加受重視。《無線信道密鑰生成技術(shù)綜述》總結(jié)了無線信道密鑰生成技術(shù)的性能標準和步驟，以及幾種特殊環(huán)境或場景下的密鑰生成技術(shù)的發(fā)展，歸納了密鑰生成技術(shù)的應用實現(xiàn),并分析了未來值得進一步研究的方向。

LDPC碼由于具有逼近香農(nóng)限的譯碼性能而受到廣泛重視。相對于二元LDPC碼，多元LDPC碼在中短碼長上具有更高的編碼增益和更強的抗突發(fā)錯誤能力，但譯碼復雜度較高?！痘贔MS算法的多元LDPC碼的譯碼器設計》針對如何實現(xiàn)低復雜度的多元LDPC譯碼器的問題進行研究，介紹了固定路徑最小和譯碼算法，并將其與擴展最小和算法進行了復雜度與譯碼性能對比，證明FMS算法相比于EMS算法，雖然在誤碼率上略有不及，但獲得了非常高的復雜度增益。LDPC的分層譯碼策略以犧牲部分譯碼復雜度為代價，可獲得一定的譯碼性能增益，因此提出了采用FMS算法結(jié)合分層策略的譯碼器設計方案，可以在保證較低復雜度的同時獲得良好的譯碼性能。

極化碼是唯一一種被理論證明在二進制輸入無記憶對稱信道下達到香農(nóng)界的編碼方式。然而，有限碼長下，極化碼在串行抵消譯碼算法下的誤碼率性能不如低密度奇偶校驗碼和Turbo碼。為了改進極化碼的譯碼性能，《LDPC-CRC-極化碼級聯(lián)碼及其比特翻轉(zhuǎn)譯碼算法》提出了一個改進的LDPC-極化碼比特翻轉(zhuǎn)譯碼算法，通過每次對關(guān)鍵集合內(nèi)的比特進行比特翻轉(zhuǎn)，在給定的翻轉(zhuǎn)次數(shù)下，性能較LDPC-極化碼的置信傳播譯碼算法有了極大提升。通過構(gòu)造LDPC-CRC-極化碼的三級級聯(lián)碼，在比特翻轉(zhuǎn)譯碼算法下的誤塊率(BLER)性能得到了進一步的提升。

協(xié)作通信技術(shù)是通過一定規(guī)則使單天線終端能夠共享其他用戶的天線，從而達到空間分集的效果，能夠有效減輕通信系統(tǒng)中信道衰落的不良影響。RS碼在短碼且信息位一定的條件下，譯碼復雜度較低，且具有較強的應對突發(fā)錯誤的能力?；诖?，《基于聯(lián)合譯碼的RS碼中繼協(xié)作系統(tǒng)設計》提出了一種基于聯(lián)合譯碼的縮短RS碼的中繼編碼協(xié)作系統(tǒng)方案，該方案在源節(jié)點設置了碼長自由的縮短RS碼，使得在誤碼性能不受影響的情況下，系統(tǒng)等效碼率更為靈活，并在目的點設計了兩種聯(lián)合迭代譯碼算法。

多址接入技術(shù)是通信系統(tǒng)物理層空口核心技術(shù)之一，在多用戶通信系統(tǒng)中具有重要的作用?！痘赑SWFs的非正弦通信系統(tǒng)正交多址接入技術(shù)研究》針對橢圓球面波函數(shù)(PSWFs)非正弦通信系統(tǒng)多個用戶如何共享時頻資源進行通信的問題，展開了基于PSWFs的非正弦通信系統(tǒng)正交多址接入技術(shù)研究。首先，基于PSWFs的信號特性，提出了PSWFs非正弦通信系統(tǒng)頻分多址(PSWFs-FDMA)、時分多址(PSWFs-TDMA)和階分多址接入(PSWFs-ODMA)方法。其次，與循環(huán)前綴正交頻分復用(CP-OFDM)對比分析了調(diào)制信號的能量聚集性、頻譜效率和相鄰子波帶間的干擾，證明所提正交多址技術(shù)的可行性。最后，在雙選擇信道下，將PSWFs-TDMA/FDMA、PSWFs-ODMA與CP-OFDM對比分析了系統(tǒng)吞吐量，與正交頻分多址接入(OFDMA)對比了不同接入方式的誤碼性能。

綜上所述，本專題能夠反映 B5G物理層增強技術(shù)、非地面接入網(wǎng)、智能信號處理技術(shù)、網(wǎng)絡與智能計算融合等多個方面的研究狀況，希望能夠給廣大讀者提供有益的啟示和參考。衷心感謝各位作者精心撰稿！