王亞峰 金婧 王啟星

摘要：超奈奎斯特技術(shù)是未來6G的關(guān)鍵技術(shù)之一。簡要介紹超奈奎斯特技術(shù)的技術(shù)原理、實現(xiàn)方案和技術(shù)應(yīng)用。結(jié)合目前的研究進展，探尋超奈奎斯特技術(shù)在未來6G中的應(yīng)用前景，并對該技術(shù)的發(fā)展做出展望。

關(guān)鍵詞：超奈奎斯特技術(shù)；符號間干擾；6G

Abstract： Faster-than-Nyquist （FTN） technology is regarded as one of the key technologies of 6G in the future. The technical principle， implementation scheme， and application of the FTN technology are briefly introduced. Combined with the current research progress， the application prospect of FTN technology in 6G era is explored， and the future development of FTN technology is predicted.

Keywords： faster-than-Nyquist technology； inter-symbol interference； 6G

自從5G大規(guī)模商用以來，以超大規(guī)模物聯(lián)網(wǎng)、智慧交通和遠程醫(yī)療為代表的新型業(yè)務(wù)在各大行業(yè)產(chǎn)生了深遠的影響。在產(chǎn)業(yè)升級和行業(yè)變革的飛速發(fā)展中，海量的數(shù)據(jù)傳輸需求對現(xiàn)有的通信體系提出巨大挑戰(zhàn)，這勢必會促進未來6G網(wǎng)絡(luò)的研發(fā)。6G[1]將會在5G的基礎(chǔ)上融合更多領(lǐng)域的技術(shù)，能夠提供更高的傳輸速率、更低的傳輸時延、更深更廣的覆蓋，從而有更廣泛、更多樣化的應(yīng)用場景。

更高的傳輸速率是6G的關(guān)鍵性能指標之一，這對現(xiàn)有技術(shù)提出新挑戰(zhàn)。由于毫米波、太赫茲和可見光等在實際應(yīng)用中存在諸多限制，同時超大規(guī)模天線無論是在實現(xiàn)上還是在能效方面都面臨著嚴峻挑戰(zhàn)，加之傳統(tǒng)的星座調(diào)制方案很難實現(xiàn)較高的頻譜效率，因此，以高頻譜利用率為優(yōu)勢的超奈奎斯特（FTN）技術(shù)有望成為6G的潛在關(guān)鍵技術(shù)。FTN技術(shù)通過人為引入符號間干擾（ISI）來實現(xiàn)符號間距壓縮，可以在相同帶寬下傳輸更多的符號。通過采樣技術(shù)和信號設(shè)計，F(xiàn)TN技術(shù)可以極大地提升系統(tǒng)容量。FTN技術(shù)憑借高頻譜效率和大容量的技術(shù)優(yōu)勢，可以滿足6G對高傳輸速率業(yè)務(wù)的需求。

1 FTN系統(tǒng)

傳統(tǒng)通信技術(shù)都盡量避免ISI，而 FTN技術(shù)卻能夠利用ISI。FTN技術(shù)打破符號間正交特性，使得相鄰符號混疊，從而獲得在有限帶寬下傳輸更多比特信息的能力。FTN采樣系統(tǒng)包括FTN傳輸[2]、高頻譜效率頻分復(fù)用（SEFDM）[3]和重疊X域復(fù)用（OVX？ DM）[4]。本節(jié)就FTN系統(tǒng)展開相應(yīng)的介紹。

1.1 FTN技術(shù)

FTN技術(shù)是一種非正交傳輸方式，它通過人為地引入更加復(fù)雜的ISI來實現(xiàn)更快的傳輸速率。奈奎斯特研究結(jié)果表明，帶寬限于1/2T赫茲的脈沖不能以比1/T Baud更快的碼元速率傳輸。研究普遍假定，更快的傳

輸速率將增加檢測器的錯誤率。而J. B. ANDERSON等卻發(fā)現(xiàn)，即使脈沖傳輸速率提升25%，檢測器的錯誤率也不一定增加[2]。

引入ISI使得FTN相關(guān)的信號檢測變得非常困難，因此在接收端對FTN信號進行均衡處理變得十分重要。圖2是一種FTN信號的收發(fā)流程方案。

1.2 SEFDM技術(shù)

圖4展示了一種SEFDM信號的收發(fā)過程。SEFDM信號的非正交特性引入了嚴重的載波間干擾，這使得SEFDM信號的檢測變得非常復(fù)雜。 1.3 OVXDM技術(shù)

OVXDM編碼其實是一種波形卷積過程，其模型如圖6所示。在OVX？ DM編碼中，由于移位間隔遠小于復(fù)用波形的寬度，OVXDM編碼的輸出序列之間會產(chǎn)生嚴重的重疊。重疊重數(shù)越多，頻譜效率越高，相應(yīng)的譯碼狀態(tài)數(shù)越多，譯碼算法的復(fù)雜度也就越高。這種編碼的實質(zhì)是以犧牲復(fù)雜度為代價來換取系統(tǒng)容量的提升。一般來說，OVXDM中的X可以是T，即重疊時域復(fù)用（OVTDM），也可以是F，即重疊頻域復(fù)用（OVFDM）。

1.3.1 OVTDM

2檢測方案

在FTN系統(tǒng)中，人為引入ISI使得信號檢測變得非常復(fù)雜。傳統(tǒng)適用于奈奎斯特系統(tǒng)的檢測算法將很難再適用。為了獲得最佳檢測效果，人們一般采用最大似然序列檢測（MLSD）算法。雖然這類算法能獲得最優(yōu)的譯碼性能，但是這類算法的計算復(fù)雜度會隨著編碼約束長度的增加呈指數(shù)增長。這限制了MLSD在實際工程中的應(yīng)用。因此，開發(fā)快速檢測算法是FTN信號檢測的關(guān)鍵。

由于ISI矩陣H 的結(jié)構(gòu)滿足To？ eplitz矩陣要求，因此可以采用正交三角（QR）分解等方式來構(gòu)造預(yù)編碼矩陣，以滿足信號檢測的要求。結(jié)合FTN信號的特點，該矩陣也可以等效為準多輸入多輸出（MIMO）系統(tǒng)模型，并利用相應(yīng)的MIMO檢測算法來消除ISI。這些用于MIMO的線性算法也可以用于FTN系統(tǒng)的信號檢測。然而，這些算法在使用時會暴露出缺點：矩陣運算復(fù)雜度會隨著檢測數(shù)據(jù)規(guī)模的增大而急劇增大。因此，結(jié)合實際情況來選擇合適的算法是非常重要的。

在現(xiàn)有檢測算法的基礎(chǔ)上對MLSD進行改良，并對結(jié)構(gòu)進行優(yōu)化，可使系統(tǒng)復(fù)雜度得到進一步降低。例如，在對SEFDM信號檢測時，使用基于排序QR分解的最小均方誤差（MMSE-SQRD）就可以實現(xiàn)很好的檢測效果[6]。

在OVXDM的快速檢測算法方面，研究者們在原有Fano算法、Stack算法的基礎(chǔ)上提出了新的快速檢測算法。文獻[7]提出了一種基于遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）的OVTDM次優(yōu)快速譯碼算法。該算法結(jié)合OVTDM系統(tǒng)編碼過程的數(shù)學模型，推導(dǎo)出了基于梯度下降法的譯碼算法，并設(shè)計了基于梯度更新規(guī)則的RNN解碼器。仿真結(jié)果表明，該算法具有較好的性能。文獻[8]提出了一種基于雙向序列譯碼的OVTDM雙向Viterbi算法。該算法在進行解碼操作時，可以從相應(yīng)網(wǎng)格的兩端同時開始，并在網(wǎng)格的中間停止。仿真結(jié)果表明，與Viterbi算法相比，雙向維特比譯碼（BVA）算法的譯碼時間可減少一半左右。此外，多比特滑動堆棧譯碼（SSD）算法[9]、多信號聯(lián)合檢測（MSJD）算法[10]等新型檢測算法在OVXDM快速檢測方面均取得了不錯的效果。此外，F(xiàn)TN技術(shù)也可以和深度學習相結(jié)合，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)來擬合其信號特點，以有效降低檢測的復(fù)雜度。

3技術(shù)應(yīng)用

FTN技術(shù)不僅可以與MIMO、信道編碼等多種技術(shù)相結(jié)合，也可以同光通信、太赫茲等技術(shù)相結(jié)合。例如，F(xiàn)TN與MIMO相結(jié)合可以進一步提高頻譜效率[11]。圖9給出了MI？ MO-OVTDM的系統(tǒng)模型，它是OVT？ DM與MIMO信道的結(jié)合。

由此可見，與單一MIMO系統(tǒng)相比，MIMO-OVTDM信道容量得到了大大提升。

4結(jié)束語

FTN技術(shù)是一種極具潛力的6G關(guān)鍵技術(shù)。本文介紹了FTN技術(shù)的原理和實現(xiàn)方法，并就FTN信號的特點和檢測方案展開說明，最后探討了FTN技術(shù)在未來6G中的應(yīng)用前景，進一步闡述其性能優(yōu)勢。

致謝

本研究由北京郵電大學-中國移動研究院聯(lián)合創(chuàng)新中心資助，在此表示感謝。

參考文獻

[1]賽迪智庫無線管理研究所. 6G概念及愿景白皮書[N].中國計算機報， 2020-05-11（8）

[2] ANDERSON J B， RUSEK F，OWALL V. Faster-than-Nyquist signaling [J]. Proceedings of the IEEE， 2013， 101（8）： 1817-1830

[3] CHORTI A， KANARAS I， RODRIGUES M R D， et al. Joint channel equalization and detection of spectrally efficient FDM signals [J]. IEEE international symposium on personal indoor & mobile radio communications， 2010： 177-182. DOI： 10.1109/PIMRC.2010.5671644

[4]李道本.重疊復(fù)用原理下加性白高斯噪聲信道的容量[J].北京郵電大學學報， 2016， 39（6）： 1-10

[5] ZHANG H， CHEN Y， LI D， et al. Low-complexity sliding window block decoding using bit-flipping for OVFDM systems [J]. IEEE access， 2017， 5： 25171-25180

[6] WANG Y， ZHOU Y， GUI T， et al. Efficient MMSE-SQRD-basedMIMOdecoderfor SEFDM-based 2.4 Gbit/s-spectrum-compressed WDM VLC system [J]. IEEE photonics journal， 2016， 8（4）： 1-9

[7] HU Y， WANG Y， WANG H. A decoding method based on RNN for OvTDM [J]. China communications， 2020， 17（4）： 1-10

[8] WANG H， WANG Y， HU Y. Bidirectional viterbi decoding algorithm for OvTDM [J]. China communications， 2020， 17（7）： 183-192

[9] LIN P， WANG Y， LI D. Multi-bit sliding stack decoding algorithm for OVXDM [J]. China communications， 2018， 15（4）： 179-191

[10] LIN P， WANG Y， LI D. A low-complexity multiple-signaljointdecodingforoverlapped X domain multiplexing signaling [J]. IET communications， 2018， 12（11）： 1273-1282. DOI： 10.1049/iet-com.2017.1402

[11] MCGUIRE M， DIMOPOULOS A， SIMA M. Faster-than-Nyquist single-carrier MIMO signaling [C]//2016 IEEE Globecom Workshops （GC Wkshps）. Washington， DC， USA： IEEE，2016：1-7.DOI：10.1109/GLOCOMW.2016.7848906

作者簡介

王亞峰，北京郵電大學教授、博士生導(dǎo)師；主要研究領(lǐng)域為無線通信和信息論；主持和參與基金項目1 0余項；發(fā)表論文1 0 0余篇。

金婧，中國移動研究院高級研究員，高級工程師；主要研究方向為無線傳輸基礎(chǔ)理論、分布式M IM O技術(shù)、智能超表面等。

王啟星，中國移動研究院未來移動技術(shù)研究所副所長；長期從事4 G / 5 G /6 G無線接入關(guān)鍵技術(shù)研究；主要研究方向為協(xié)作傳輸、M IM O技術(shù)、感知通信等。