金寧，王慶揚

工程與應(yīng)用

基于聚類算法的6G典型應(yīng)用場景研究

金寧，王慶揚

（中國電信股份有限公司研究院，廣東 廣州 510630）

相比5G三大經(jīng)典應(yīng)用場景，6G典型應(yīng)用場景的內(nèi)容和種類將更為豐富與繁多，如何客觀高效地提煉6G應(yīng)用場景成為一大挑戰(zhàn)?；诖?，采用聚類算法研究6G應(yīng)用場景，首先考慮6G業(yè)務(wù)及性能指標(biāo)，然后對6G業(yè)務(wù)進行指標(biāo)需求數(shù)值收集和各指標(biāo)評分，最后利用不同聚類算法分析樣本數(shù)據(jù)。根據(jù)聚類結(jié)果提出了6G八大典型應(yīng)用場景，可為業(yè)界6G研究提供一定參考。

6G；應(yīng)用場景；聚類

0 引言

5G應(yīng)用場景概念最早由國際電信聯(lián)盟無線電通信部門（ITU-R）自IMT-2020系統(tǒng)研究階段提出，包括增強型移動寬帶（enhanced mobile broadband，eMBB）、低時延高可靠通信（ultra reliable and low latency communication，URLLC）和大連接物聯(lián)網(wǎng)（massive machine type of communication，mMTC），5G三大應(yīng)用場景如圖1所示[1]，為5G技術(shù)的研究、5G網(wǎng)絡(luò)的規(guī)劃和部署指明了方向，推動了5G移動通信的快速發(fā)展。然而，隨著新興技術(shù)的不斷涌現(xiàn)和人們對移動網(wǎng)絡(luò)更高層次的需求，三大經(jīng)典應(yīng)用場景已無法全面詮釋5G演進以及未來6G網(wǎng)絡(luò)的豐富業(yè)務(wù)應(yīng)用。2020年2月，ITU-R正式啟動IMT-2030研究工作，其中《未來技術(shù)愿景建議書》已于2021年上半年啟動，研究工作包括IMT-2030的應(yīng)用場景等內(nèi)容，計劃于2023年6月完成。

圖1 5G三大應(yīng)用場景[1]

國內(nèi)外各高校、研究單位對6G應(yīng)用場景已進行了初步的探索和展望。2020年1月，日本NTT DoCoMo發(fā)布《5G演進與6G》白皮書[2]，白皮書擴展了5G需求，并重新組合不同需求，總結(jié)6G用例為：超高速和高容量通信、極大范圍覆蓋擴展、極低功耗和低成本、極低時延、極高可靠性、超大規(guī)模連接和傳感；2020年8月，東南大學(xué)牽頭發(fā)布的6G研究白皮書《6G無線網(wǎng)絡(luò)：愿景、使能技術(shù)與新應(yīng)用范式》[3]中提到，6G場景應(yīng)包括增強的5G場景，如進一步增強的移動寬帶（further-eMBB，feMBB）、超大規(guī)模機器類通信（ultra-mMTC，umMTC）、超高可靠低時延通信（massive-URLLC，mURLLC）、移動寬帶可靠低時延通信（mobile broadband reliable low latency communications，MBRLLC）、極其可靠和低時延通信（extremely reliable and low latency communications，ERLLC），以及多種新應(yīng)用場景，包括遠距離和高移動性通信、超低功耗通信、空天地海一體化網(wǎng)絡(luò)、以人為中心的服務(wù)、分布式AI和聯(lián)邦學(xué)習(xí)應(yīng)用等；2020年11月，紫光展銳中央研究院在其6G白皮書《6G無界，有AI》[4]中認為6G將實現(xiàn)全應(yīng)用場景覆蓋，除了5G原有應(yīng)用場景的增強和演進，還催生全新應(yīng)用場景，如全息通信、沉浸式XR、數(shù)字孿生、全域無縫覆蓋及全自動駕駛。

綜合各單位預(yù)測結(jié)果可知，相比于5G經(jīng)典應(yīng)用場景，6G典型應(yīng)用場景的內(nèi)容和種類更為豐富與繁多，因各單位總結(jié)角度不同、觀點不一致，6G場景差異性較大，如何高效提煉形成統(tǒng)一的6G應(yīng)用場景成為了一大挑戰(zhàn)。之前的研究已對6G應(yīng)用場景進行初步探索，但由于業(yè)務(wù)種類較少、指標(biāo)不夠豐富，只提煉出四大類應(yīng)用場景[5]。針對上述問題，本文采用聚類算法分析6G業(yè)務(wù)、提煉6G應(yīng)用場景。聚類作為一種重要的數(shù)據(jù)分析方法，已成功應(yīng)用于眾多領(lǐng)域，如市場研究、圖像處理、數(shù)據(jù)分析等[6]。本文基于聚類算法總結(jié)6G應(yīng)用場景，旨在提高研究工作的全面性、合理性、客觀性以及高效性。

1 聚類方法及流程

1.1 聚類介紹

聚類，即將一個數(shù)據(jù)集按特定規(guī)則分割成不同類，同一類里的數(shù)據(jù)對象相似度較大，而不同類里的對象差異度較大。聚類技術(shù)日益發(fā)展，算法種類豐富，包括基于代表的聚類、層次聚類、密度聚類、譜聚類、模糊聚類等[7]，根據(jù)聚類目的、樣本類型、算法特點選取合適的聚類方法。文獻[5]的研究中利用層次聚類方法提煉5G典型應(yīng)用場景，結(jié)果充分證明了層次聚類方法用于場景提煉的合理性，故本文研究首先選用層次聚類法提煉6G典型應(yīng)用場景。

層次聚類法為傳統(tǒng)硬聚類方法，具有非此即彼的特性，即將樣本嚴格劃分到某一類中，而有時樣本間無嚴格劃分界限，故引入“隸屬度”概念，推廣為模糊聚類算法。本文研究同時采用模糊C均值（fuzzy C-means，F(xiàn)CM）算法，聚類分析6G應(yīng)用場景。

1.2 層次聚類

層次聚類首先將每個樣品各自看作一類，個樣品即類，并指定樣品間的距離規(guī)則和類與類之間距離規(guī)則；其次，將距離最近的兩類聚合成一個新類，計算新類與其他類之間的距離；重復(fù)進行上述兩個最近類的聚合和距離計算過程，依次減少一類，最后將所有子類聚合成一個大類，形成聚類樹狀圖[8]。

本文研究采用常用的歐氏距離作為樣品間距離規(guī)則，類與類間不同距離規(guī)則產(chǎn)生了不同的層次聚類方法，不同層次聚類方法的類與類間距定義見表1。

表1 不同層次聚類方法的類與類間距定義[8]

以上不同層次聚類方法可通過計算cophenetic相關(guān)系數(shù)評判，cophenetic相關(guān)系數(shù)越接近于1，表明聚類效果越好。通常情況下，類平均法因靈敏度適中，既不使空間過于濃縮，也不過于擴張，被認為是效果較好的方法。

聚類具體個數(shù)可參考不一致系數(shù)的變化情況，每次并類得到的不一致系數(shù)由inconsistent函數(shù)計算。當(dāng)不一致系數(shù)增加時，表明此次聚類效果不好，而上一次并類效果較好，且增加幅度越大，說明上一次的效果越好。

1.3 FCM

FCM算法遵循不同概率屬于某個類的原則，根據(jù)隸屬度確定樣本的聚類程度，即通過隸屬度值的大小進行樣本的歸類。FCM目標(biāo)函數(shù)為[8]：

FCM聚類首先需確定類的個數(shù)，其次通過取[0,1]內(nèi)的隨機數(shù)初始化隸屬度矩陣，接著迭代FCM算法并設(shè)定迭代終止條件，不斷修正矩陣、計算目標(biāo)函數(shù)值，直至目標(biāo)函數(shù)收斂到最小，此時得到最終的隸屬度矩陣，根據(jù)中取值可確定樣品聚類結(jié)果[8]。

1.4 聚類分析步驟

本文基于層次聚類法和FCM算法提煉6G典型應(yīng)用場景，具體步驟如下：

步驟1 選取6G典型業(yè)務(wù)及應(yīng)考慮的業(yè)務(wù)關(guān)鍵性能指標(biāo)；

步驟2 收集選取業(yè)務(wù)的各項關(guān)鍵能力指標(biāo)詳細信息；

步驟3 根據(jù)不同性能指標(biāo)各自特點進行指標(biāo)等級標(biāo)準(zhǔn)劃分；

步驟4 結(jié)合步驟2、步驟3，對6G業(yè)務(wù)的各項關(guān)鍵性能指標(biāo)進行數(shù)值收集和等級評分，形成樣本數(shù)據(jù)；

步驟5 利用不同聚類法對樣本數(shù)據(jù)進行聚類分析，得到聚類結(jié)果；

步驟6 分析聚類結(jié)果提煉6G典型應(yīng)用場景。

2 6G業(yè)務(wù)樣本

2.1 6G業(yè)務(wù)及性能指標(biāo)選擇

“4G改變生活，5G改變社會”，未來6G時代將包羅萬象，提供種類更為豐富的通信業(yè)務(wù)。一方面，現(xiàn)有業(yè)務(wù)如視頻監(jiān)控、遠程手術(shù)、環(huán)境監(jiān)測等，需要6G網(wǎng)絡(luò)提供更卓越的通信性能，如對傳輸速率、可靠性、連接密度等指標(biāo)的要求較5G提升數(shù)倍、數(shù)十倍，甚至上百倍；另一方面，用戶對6G更高層次的需求加速了現(xiàn)有技術(shù)的發(fā)展、催生了全新的通信技術(shù)，如全息技術(shù)、數(shù)字孿生、沉浸式XR、通感融合及衛(wèi)星技術(shù)等，創(chuàng)新應(yīng)用隨之涌現(xiàn)，包括全息視頻會議、孿生城市、虛實結(jié)合游戲、衛(wèi)星通信、產(chǎn)品缺陷檢測感知等典型業(yè)務(wù)。

6G“一念天地，萬物隨心”的整體愿景[9]表明全感知通信[10]的重要性，涉及聽覺、視覺、味覺、嗅覺及觸覺等多態(tài)感官的交互。典型應(yīng)用如工業(yè)自動化中，通過機器觸覺反饋實時獲取現(xiàn)場信息，使生產(chǎn)任務(wù)高效可靠的進行；又如身臨其境旅游，人們不需要親臨現(xiàn)場，就可以賞美景、聞花香、聽音律、品美食。

另外，無線與有線融合在未來6G時代具有重大意義。無線與有線融合可增效減排、節(jié)約算力開銷、增強移動通信網(wǎng)絡(luò)的通信性能，將驅(qū)動6G向更高能效、更綠色方向演進，助力6G智能化、健康開放和高性能發(fā)展。無線與有線融合接入包括無線接入和Wi-Fi、無源光纖網(wǎng)絡(luò)（passive optical network，PON）等固定接入方式[11]，無線接入具備靈活性與移動性，有線接入優(yōu)勢為高可靠與節(jié)能，根據(jù)不同業(yè)務(wù)需求智能選擇和協(xié)作無線、有線多個接入鏈路，可極大提升室內(nèi)外靜止場景業(yè)務(wù)的通信速率和可靠性。

未來6G移動通信將在5G基礎(chǔ)上，進一步賦能千行百業(yè)，滿足所有行業(yè)特殊需求、顛覆式創(chuàng)新傳統(tǒng)行業(yè)，故6G業(yè)務(wù)還應(yīng)考慮行業(yè)的全面性，包括醫(yī)療、工業(yè)制造、教育、媒體、交通、旅游、娛樂等。

為全面評估上述6G典型業(yè)務(wù)特性，除了考慮傳統(tǒng)通信性能指標(biāo)，還需要引入全新的能力特性。本文從業(yè)務(wù)相關(guān)特性的角度出發(fā)，主要通過帶寬、時延、時延抖動、連接密度、能耗、可靠性、移動性、定位精度、覆蓋范圍、安全需求、通感融合能力11個指標(biāo)分析6G業(yè)務(wù)，并展望了部分可量化指標(biāo)的最大能力，見表2。

表2 6G關(guān)鍵性能指標(biāo)

2.2 6G業(yè)務(wù)樣本

本文選取的11個業(yè)務(wù)特性能力指標(biāo)特點豐富，包括可量化和不可量化指標(biāo)，可量化指標(biāo)之間絕對值差異性較大，且目前6G處于預(yù)測和展望階段，部分業(yè)務(wù)指標(biāo)的具體數(shù)值較難收集。為全面合理評估業(yè)務(wù)特性，綜合考慮上述情況，本研究聯(lián)合使用真實數(shù)值和5分制評分法建立業(yè)務(wù)樣本列表。

帶寬、時延和可靠性3個指標(biāo)，給出樣本的真實需求值，其余指標(biāo)因量化難度大和真實數(shù)值較難確定，采用5分制對業(yè)務(wù)進行評分。其中對于時延抖動、能耗指標(biāo)，等級劃分依據(jù)最大能力數(shù)值依次減小評定，分數(shù)越高說明業(yè)務(wù)對該特性的要求越苛刻，如5分代表最低時延抖動、最低能耗等；連接密度、覆蓋范圍指標(biāo)，雖可數(shù)值量化，但以具體參照物為標(biāo)準(zhǔn)進行評分可更直觀、高效，如連接性的參照物包括衛(wèi)星、人、機器，覆蓋范圍的參照物為地面、空等；對于定性指標(biāo)（如安全需求、通感融合能力），只劃分1、3、5或1、5兩至三個等級，僅代表需求的有無和高低即可，如1代表不需要通感融合能力，5代表需要相關(guān)技術(shù)與能力。移動性指標(biāo)為通信雙方的相對運動速度，因衛(wèi)星通信業(yè)務(wù)的具體移動性數(shù)值計算難度大，故采用5分制標(biāo)準(zhǔn)：5為涉及衛(wèi)星、飛機、無人機等移動性為600 km/h以上的業(yè)務(wù)；3為普通車速，約為100 km/h；1為人步行或跑動速度，小于10 km/h；0則為靜止場景，移動性為0 km/h。部分指標(biāo)5分制等級評分標(biāo)準(zhǔn)見表3。

本研究充分調(diào)研5G、5G-advanced、6G的技術(shù)發(fā)展及業(yè)務(wù)特性[2-4,9-22]，基于業(yè)界當(dāng)前研究進展，并根據(jù)上述介紹的等級評分標(biāo)準(zhǔn)，6G典型業(yè)務(wù)樣本數(shù)據(jù)見表4。

表3 部分指標(biāo)5分制等級評分標(biāo)準(zhǔn)

表4 6G典型業(yè)務(wù)樣本數(shù)據(jù)

表5 不同層次聚類方法的cophenetic相關(guān)系數(shù)數(shù)值

各類別的相對距離圖2 層次聚類結(jié)果樹狀圖

3 6G典型應(yīng)用場景提煉

3.1 層次聚類法提煉6G應(yīng)用場景

利用層次聚類法對表4內(nèi)樣本數(shù)據(jù)進行聚類分析。需要首先對樣本進行標(biāo)準(zhǔn)化處理（減均值，除以標(biāo)準(zhǔn)差），可使不同量綱的數(shù)據(jù)同時存在于一個矩陣中。利用cophenetic相關(guān)系數(shù)接近于1原則選擇層次聚類方法。不同層次聚類方法的cophenetic相關(guān)系數(shù)數(shù)值見表5，可見類平均法的cophenetic相關(guān)系數(shù)數(shù)值最接近于1，表明類平均法的聚類效果最優(yōu)，最適用于本文聚類特點，故本研究采用類平均法進行聚類分析。層次聚類結(jié)果樹狀圖如圖2所示，橫坐標(biāo)各序號對應(yīng)表4中不同6G業(yè)務(wù)。

接下來由inconsistent函數(shù)計算每次并類得到的不一致系數(shù)，基于MATLAB得到的不一致系數(shù)變化如圖3所示，最后一列為不一致系數(shù)數(shù)值?？紤]最后幾次并類的不一致系數(shù)變化，可見倒數(shù)第2次和第7次并類增量較高，分別為0.595 5和0.484 7，兩類分類數(shù)目較少，故認為分成7類效果較好。為充分分析聚類結(jié)果，7類、8類層次聚類結(jié)果見表6。

圖3 不一致系數(shù)變化

3.2 FCM聚類算法提煉6G應(yīng)用場景

與層次聚類法相同，需對數(shù)據(jù)進行標(biāo)準(zhǔn)化處理，隨后進行聚類分析。參考上述聚類數(shù)目，7類、8類FCM聚類結(jié)果見表7。

表6 層次聚類結(jié)果

3.3 不同聚類結(jié)果分析與對比

首先分析層次聚類7類結(jié)果（表6），第1類業(yè)務(wù)多利用XR、AR、全息、觸覺互聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)，強調(diào)低時延和大帶寬；第2類包括機器控制、醫(yī)療手術(shù)、自動駕駛等業(yè)務(wù)，對時延和可靠性有極苛刻要求；第3類業(yè)務(wù)皆需要通感融合能力；第4類涉及無人機、衛(wèi)星技術(shù)，覆蓋空天地海廣域范圍；第5類遠程抄表、環(huán)境監(jiān)測等業(yè)務(wù)突出大規(guī)模機器通信，速率、時延要求低，功耗消耗較?。坏?類孿生城市業(yè)務(wù)連接密度較大，強調(diào)多連接下的高數(shù)據(jù)速率；第7類移動/固定高清視頻直播、商客PON接入、家庭光纖接入業(yè)務(wù)帶寬需求較大，包含無線、有線接入等技術(shù)。層次聚類8類結(jié)果將上述第7類進一步分開，固定高清視頻直播、商客PON接入、家庭光纖接入的移動速度皆為0，即為固定靜止場景的寬帶需求，而移動高清視頻直播需要高移動速度下的高數(shù)據(jù)速率覆蓋。

表7 FCM聚類結(jié)果

FCM結(jié)果與層次聚類結(jié)果區(qū)別在于表7中的第5、第6類。第6類業(yè)務(wù)的帶寬皆為Tbit/s級別，較第5類業(yè)務(wù)的帶寬至少高一個量級，可見FCM聚類突出帶寬差異，而層次聚類更注重連接密度的差異性，將大連接業(yè)務(wù)孿生城市單獨歸為一類。FCM 7類結(jié)果依據(jù)移動性需求將移動高清視頻直播與無人機、衛(wèi)星通信業(yè)務(wù)歸為一類，8類結(jié)果將移動高清視頻直播業(yè)務(wù)分離出來。

綜上討論，認為可以層次聚類的8類結(jié)果作為依據(jù)，提煉6G典型應(yīng)用場景。

3.4 6G典型應(yīng)用場景提煉

根據(jù)上述分析，本文提出6G八大典型應(yīng)用場景如圖4所示。

圖4 6G八大典型應(yīng)用場景

（1）增強的無線有線融合寬帶（enhanced wireless and wired broadband，eXBB）

該場景（表6第7類）將有線接入方式納入連接體系，實現(xiàn)室內(nèi)或局域范圍內(nèi)的大寬帶連接。當(dāng)前5G行業(yè)和家庭應(yīng)用存在5G、PON以及Wi-Fi等多種接入方式，對無線與有線接入方式的相互協(xié)同和融合形成了更高的訴求，未來多種接入方式將在6G階段融合為同一張網(wǎng)絡(luò)，支持多種連接的統(tǒng)一管理和智能調(diào)度。例如對于固定高清視頻直播、商客PON接入、家庭光纖接入等不同室內(nèi)外靜止場景應(yīng)用，根據(jù)其具體需求，智能選擇和協(xié)作合適接入方式，以實現(xiàn)更卓越的寬帶連接體驗。

（2）低時延大帶寬（low latency broadband，LLBB）

該場景（表6第1類）強調(diào)通信網(wǎng)絡(luò)時延和帶寬的重要性。如視頻檢控、遠程全息課堂、云端渲染XR、工業(yè)機器人觸覺反饋等業(yè)務(wù)，因清晰度大、圖像視野廣，傳輸信息數(shù)據(jù)量大，帶寬通常為Gbit/s～Tbit/s量級，同時信息傳送的精準(zhǔn)性和同步性要求網(wǎng)絡(luò)提供1 ms～幾十 ms的低時延。

（3）超低時延高可靠（ultra low latency and high reliability，ULLHR）

該場景（表6第2類）對時延、時延抖動和可靠性要求較高。如移動機器運動控制、遠程手術(shù)、超高壓繼電保護等業(yè)務(wù)，通常要求亞毫秒級別的時延和99.999 99%的可靠性，以保證工業(yè)制造的精準(zhǔn)性和人身的絕對安全?，F(xiàn)有技術(shù)的不斷優(yōu)化和新興技術(shù)（確定性網(wǎng)絡(luò)等）的日益涌現(xiàn)，將保障未來業(yè)務(wù)的端到端超低時延、時延抖動和超高可靠性。

（4）靈活通感（flexible communication and sensing，F(xiàn)CS）

該場景（表6第3類）同時具備無線通信和無線感知能力，感知功能的加入將極大提升網(wǎng)絡(luò)性能。通感融合可提供高精度定位、高分辨率成像等服務(wù)，廣泛應(yīng)用于車聯(lián)網(wǎng)、智慧工廠等領(lǐng)域中，如交通環(huán)境感知、產(chǎn)品缺陷監(jiān)測、來訪人員識別等。針對不同應(yīng)用，通感的靈活性將滿足定位精度、分辨率等不同業(yè)務(wù)指標(biāo)需求，更好服務(wù)于人類。

（5）低成本大連接（low cost massive connections，LCMC）

該場景（表6第5類）著重低成本的物物廣泛連接，旨在打造綠色節(jié)能的物聯(lián)通信。如遠程抄表、環(huán)境監(jiān)測、智能燈桿互聯(lián)等業(yè)務(wù)，網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)上需要支持設(shè)備的泛在連接，終端側(cè)則需要支持合適的網(wǎng)絡(luò)接入方式以及終端直通（device- to-device，D2D）等終端互聯(lián)能力，實現(xiàn)低功耗與低成本的終端數(shù)據(jù)動態(tài)交互和智能共享。

（6）高速海量連接（high rate massive connections，HRMC）

該場景（表6第6類）特色為高速率的大規(guī)模連接。典型業(yè)務(wù)如孿生城市，海量數(shù)據(jù)的采集可達到100萬/km2的連接數(shù)，同時高精度圖像的構(gòu)建、高清視頻監(jiān)控對速率提出高要求。另外，該場景對流量密度要求較高，為1 Gbit/(s.m2)。

（7）稀疏廣域覆蓋（sparse wide area coverage，SWAC）

該場景（表6第4類）突出稀疏廣域的全覆蓋，主要通過衛(wèi)星、無人機、高空平臺等技術(shù)實現(xiàn)空、天、海和陸地偏遠地區(qū)的廣域覆蓋。典型應(yīng)用如偏遠地區(qū)的無人機巡檢，空中、海洋、偏遠地區(qū)的民航、客船、車載衛(wèi)星通信等。該場景對覆蓋能力提出了更高的要求，關(guān)鍵挑戰(zhàn)在于如何實現(xiàn)低成本的覆蓋。另外，該場景下部分業(yè)務(wù)（如衛(wèi)星通信），對移動性有極高要求。

（8）高移動性寬帶（high moving speed broadband，HMSBB）

該場景（表6第8類）將滿足高移動速度下的高數(shù)據(jù)速率覆蓋需求。例如對于移動高清視頻直播等業(yè)務(wù)，涉及飛機、高鐵等快速移動時的寬帶通信，需要保證用戶體驗質(zhì)量，故高運動速度下不間斷的寬帶服務(wù)為未來需解決的問題。為克服高移動性的多普勒頻移問題和保證通信質(zhì)量，未來無線空口技術(shù)的創(chuàng)新、網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的設(shè)計、業(yè)務(wù)連續(xù)性保障等皆需著重考慮。

3.5 與業(yè)界研究成果對比分析

基于業(yè)界對6G應(yīng)用場景的研究進展，分析各單位研究結(jié)果可知，6G典型應(yīng)用場景大致由5G性能提升及擴展場景與6G全新能力場景兩部分組成。5G性能提升及擴展場景囊括不同需求的多重組合，其中未來通信網(wǎng)絡(luò)需求包括超高速率、極低時延、極高可靠性、大規(guī)模連接、高移動性、低成本等性能；6G全新能力場景包括空天地海覆蓋、多維感知、全息通信、AI等全新場景。

與上述分析結(jié)果對比，本研究提煉的八大場景，是對業(yè)界提出的6G若干基礎(chǔ)特性的創(chuàng)新組合：低時延大帶寬、超低時延高可靠性、低成本大連接、高速海量連接、高移動性寬帶為對現(xiàn)有場景的進一步增強和擴展；稀疏廣域覆蓋、靈活通感為涉及6G空天地海通信能力、多維感知能力的新需求場景。另外，本研究通過聚類種類及形態(tài)豐富的6G業(yè)務(wù)提出了增強的無線有線融合寬帶場景，表明基于5G固移融合，6G時代無線有線融合的必要性和重要性，此場景目前其他研究單位并未提出。

3.6 應(yīng)用場景研究對系統(tǒng)設(shè)計的參考性分析

6G系統(tǒng)設(shè)計主要包含信道編碼、幀結(jié)構(gòu)、調(diào)制解調(diào)、多址方式、功率控制、天線技術(shù)等L1物理層設(shè)計，L2/L3高層協(xié)議以及無線網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)和接口等相關(guān)設(shè)計，ITU定義的IMT-2020性能指標(biāo)包括峰值速率、峰值譜效率、用戶體驗速率、5%邊緣用戶譜效率、平均譜效率、區(qū)域流量、能效、移動性、用戶面時延、控制面時延、移動中斷時間、可靠性、連接密度、帶寬14項[23]。本文提出的應(yīng)用場景有助于6G系統(tǒng)總體方案的制定和具體技術(shù)方案的選擇，同時將應(yīng)用場景與潛在關(guān)鍵技術(shù)結(jié)合起來考慮，有助于制定較為客觀實際的6G性能指標(biāo)。

本文提出的八大應(yīng)用場景特點鮮明，結(jié)合其各自特點及業(yè)務(wù)實際情況，首先，分析不同場景下的性能指標(biāo)需求，得到差異化的性能指標(biāo)集合；其次，根據(jù)性能指標(biāo)和技術(shù)手段的關(guān)聯(lián)關(guān)系，分別分析八大場景下的6G無線和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)需求和應(yīng)用情況；最后，總結(jié)各場景的典型業(yè)務(wù)、性能指標(biāo)、技術(shù)手段等需求特點，以此為參考，進行6G系統(tǒng)總體方案的制定和具體技術(shù)方案的選擇。

在6G系統(tǒng)設(shè)計中有兩方面的問題需要進一步探討：一方面，若僅按照預(yù)測的6G業(yè)務(wù)和提煉的應(yīng)用場景考慮6G系統(tǒng)的性能指標(biāo)，那么指標(biāo)數(shù)值虛高的可能性較大，建議統(tǒng)籌考慮6G業(yè)務(wù)、應(yīng)用場景與各項潛在關(guān)鍵技術(shù)的研究進展，以潛在關(guān)鍵技術(shù)的組合實現(xiàn)應(yīng)用場景并推導(dǎo)系統(tǒng)的性能指標(biāo)，并且持續(xù)迭代更新，以制定更為客觀實際的6G系統(tǒng)性能指標(biāo)。

另一方面，從5G的經(jīng)驗可知，差異較大的多種應(yīng)用場景難以用一套系統(tǒng)同時實現(xiàn)，因此本文建議可從應(yīng)用場景維度將6G系統(tǒng)劃分為若干子類，特點相對較為接近的場景可用一套子類系統(tǒng)實現(xiàn)。此時可利用聚類算法進一步壓縮應(yīng)用場景，形成6G系統(tǒng)的若干子類，以指導(dǎo)后續(xù)的系統(tǒng)設(shè)計和指標(biāo)確定，此方面內(nèi)容可進一步深入研究。

4 結(jié)束語

本文基于聚類算法研究6G典型應(yīng)用場景，首先考慮多種6G業(yè)務(wù)及性能指標(biāo)，其次制定評分規(guī)則并確定6G業(yè)務(wù)的指標(biāo)數(shù)值，接著利用層次聚類法和FCM法分析樣本數(shù)據(jù)，最后根據(jù)聚類結(jié)果提出6G的八大典型應(yīng)用場景，分析對比業(yè)界研究成果，認為一定程度上提高了研究的合理性、科學(xué)性和高效性。

目前6G正處于研究預(yù)測及展望階段，創(chuàng)新應(yīng)用的種類、形態(tài)日益增加，各類6G業(yè)務(wù)對6G系統(tǒng)能力的真實需求仍需要進一步探討。后續(xù)將及時對樣本數(shù)據(jù)進行迭代更新，并尋求更佳方法論，以便客觀高效地提煉6G應(yīng)用場景，為業(yè)界6G研究提供一定參考。

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Research on clustering algorithm based 6G typical usage scenarios

JIN Ning, WANG Qingyang

Research Institute of China Telecom Co., Ltd., Guangzhou 510630, China

Compared with the three classic 5G usage scenarios, the content and types of 6G typical usage scenarios will be more abundant and diverse. How to refine 6G usage scenarios objectively and efficiently has become a major challenge. Based on this, the clustering algorithm was used to study the 6G usage scenarios. Firstly, the 6G service and performance indicators were considered. Then, the demand values of 6G service were collected and the indicators were scored. Finally, the sample data were analyzed by different clustering algorithms. According to the clustering results, eight typical usage scenarios of 6G were proposed, which could provide some reference for 6G research in the industry.

6G, usage scenarios, clustering

TN929.5

A

10.11959/j.issn.1000?0801.2022013

2021?10?15；

2022?01?08

金寧，jinn@chinatelecom.cn

金寧（1995?），女，中國電信股份有限公司研究院研究員，主要研究方向為移動通信系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)、移動通信業(yè)務(wù)與應(yīng)用場景。

王慶揚（1973?），男，博士，中國電信股份有限公司研究院移動通信技術(shù)研究所所長、高級工程師，中國電信集團科學(xué)技術(shù)委員會委員、中國通信學(xué)會無線移動通信委員會副主任委員、IMT-2030（6G）推進組需求工作組組長，主要研究方向為移動通信系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)與業(yè)務(wù)、移動通信網(wǎng)絡(luò)的部署與運營。