張海君，陳安琪，李亞博，隆克平

（北京科技大學(xué)計算機與通信工程學(xué)院，北京 100083）

0 引言

2019 年是5G 商用元年，同時也是6G 研發(fā)元年。不斷涌現(xiàn)的全新業(yè)務(wù)及應(yīng)用對無線網(wǎng)絡(luò)性能提出了更高的要求，需要在6G 關(guān)鍵技術(shù)取得突破，進而推動6G 發(fā)展，以應(yīng)對未來新型業(yè)務(wù)的極致化通信需求。已有一些學(xué)者分析并介紹了可能對6G有影響的關(guān)鍵技術(shù)，但其中少有綜合考慮太赫茲通信、空天地海一體化網(wǎng)絡(luò)、人工智能和語義通信的綜述，因此，本文從以下角度出發(fā)對四項關(guān)鍵技術(shù)近年來的發(fā)展現(xiàn)狀進行了調(diào)研及分析總結(jié)。

在通信頻譜方面，5G 已將頻譜資源擴展至毫米波，但是仍然不能滿足未來網(wǎng)絡(luò)超大容量和超高速率的通信需求。未來6G 將擴展至更高頻段，尚未被充分利用的太赫茲頻段得到了業(yè)界的一致認可；在網(wǎng)絡(luò)覆蓋維度方面，未來6G 將構(gòu)建跨空域、天域、地域、海域4 個維度的一體化網(wǎng)絡(luò)，以達到世界范圍內(nèi)的全域無縫覆蓋；在通信賦能方面，人工智能（AI,artificial intelligence）技術(shù)將與6G 網(wǎng)絡(luò)深度融合，支撐未來更加豐富的業(yè)務(wù)類型，保障更加極致的通信需求；在通信范式方面，語義通信將助力6G 網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)由數(shù)據(jù)驅(qū)動向語義驅(qū)動的范式轉(zhuǎn)變，真正實現(xiàn)人機物智聯(lián)，是未來6G 網(wǎng)絡(luò)中極具發(fā)展?jié)摿Φ年P(guān)鍵技術(shù)之一。

在簡要介紹了移動通信的發(fā)展歷史及社會需求后，本文圍繞上述4 個方面，對太赫茲通信、空天地海一體化網(wǎng)絡(luò)、AI 技術(shù)以及語義通信近年來的相關(guān)研究進行了分析總結(jié)。在太赫茲通信部分，針對不同通信場景，分析了相應(yīng)的信道特征，總結(jié)了典型的太赫茲信道模型；在空天地海一體化網(wǎng)絡(luò)部分，基于現(xiàn)有研究對5 種典型維度通信網(wǎng)絡(luò)進行了對比，分析了其研究側(cè)重點和相應(yīng)的技術(shù)方案；在AI 技術(shù)部分，總結(jié)了基于AI 技術(shù)的資源管理方案，分析了AI 技術(shù)的遷移適用性；在語義通信部分，考慮到不同信源及研究內(nèi)容，對現(xiàn)有語義通信研究中的幾種典型方案進行了總結(jié)對比。

1 移動通信網(wǎng)絡(luò)發(fā)展歷史及需求

自20 世紀80 年代第一代模擬通信系統(tǒng)被推出后，基本每隔10 年就會有新一代的通信系統(tǒng)被推出，每一代通信系統(tǒng)相比上一代都有質(zhì)的飛躍，能夠提供全新的服務(wù)和多元化的功能[1]。與5G 相比，6G的傳輸速率、系統(tǒng)容量等性能指標(biāo)將提升10～100 倍。

由于多樣化場景、密集化設(shè)備和應(yīng)用的海量接入，全球移動用戶數(shù)量和移動數(shù)據(jù)流量都將大幅增長。據(jù)國際電信聯(lián)盟（ITU,International Telecommunication Union）預(yù)測[2]，全球移動用戶數(shù)量在2025 年將達到138 億，之后5 年，用戶數(shù)量將持續(xù)增長至171 億。隨著便捷高性能的智能化設(shè)備在全球的廣泛使用，每個用戶消耗的移動流量也將不斷增加。預(yù)計到2025 年，每個用戶平均月數(shù)據(jù)流量消耗為39 GB，到2030 年，該數(shù)據(jù)將達到257 GB[2]。

用戶數(shù)量及數(shù)據(jù)流量的激增給未來通信服務(wù)帶來了更大的挑戰(zhàn)，目前已開發(fā)的頻譜資源無法滿足未來6G 網(wǎng)絡(luò)極致化的性能需求，亟須探索新的頻段。處于0.1～10 THz的太赫茲頻段得到了業(yè)界的一致認可，它有著豐富的頻率資源且能實現(xiàn)更高的傳輸速率，可以滿足未來6G的超大帶寬、超高速率的通信需求，6G 將進入太赫茲時代。

雖然目前全球已有大量移動用戶，但在一些偏遠的山區(qū)村落、沙漠和海洋等地區(qū)仍有很多用戶未接入互聯(lián)網(wǎng)。受自然環(huán)境和經(jīng)濟成本等因素影響，在這些地區(qū)建設(shè)地面基站較為困難，因此未來6G需在地面通信基礎(chǔ)上利用衛(wèi)星、空中設(shè)備等建立跨天、空、地、海的一體化網(wǎng)絡(luò)，實現(xiàn)全球范圍內(nèi)的全域無縫覆蓋，為自然空間中的用戶提供隨時隨地泛在連續(xù)的通信服務(wù)。

此外，隨著各式各樣新興智能設(shè)備在全球的日益普及，智能體間的通信需求不斷增長，各類新興業(yè)務(wù)及應(yīng)用對速率、時延等性能的要求更加極致化，對未來6G 無線網(wǎng)絡(luò)的智能化程度和性能提出了更高的要求[3]。未來6G 網(wǎng)絡(luò)期望具備語義感知、識別、分析、理解和推理能力，提高用戶體驗質(zhì)量，實現(xiàn)真正的萬物智聯(lián)。

2 新頻段——太赫茲無線通信

電磁頻譜及各個頻段典型應(yīng)用如圖1 所示。從圖1 可以看出，太赫茲頻段的頻率資源極其豐富，其具有100 Gbit/s 以上的大容量傳輸能力，是未來6G 網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵技術(shù)之一。此外，太赫茲頻段還具有低光子能量、安全性高、定向性好等特點[4]，獨特的性質(zhì)和巨大的應(yīng)用前景使太赫茲技術(shù)得到了各國的高度關(guān)注和重視。從2004 年開始，美國、日本、歐盟就相繼開展了對太赫茲技術(shù)的研究，我國也在2005 年制定了太赫茲技術(shù)的發(fā)展方向及規(guī)劃，并于2019 年將其列為未來6G 通信的重要候選技術(shù)之一，成立了太赫茲通信任務(wù)組，積極推進太赫茲通信研究工作進展[5]。

圖1 電磁頻譜及各個頻段典型應(yīng)用

2.1 信道特性

太赫茲波長和一些分子尺寸較近，因此大氣中的許多分子都會在太赫茲頻段產(chǎn)生共振，造成分子吸收現(xiàn)象，進而導(dǎo)致頻率選擇性衰減，也給信道帶來了附加噪聲。ITU-R P.676[6]和ITU-R P.838[7]分別報告了1 THz的代表性大氣衰減和雨衰模型。Jornet等[8]的研究表明水蒸氣分子的吸收是影響太赫茲通信信道的主要因素，因此雨和云霧也會對太赫茲信道造成無法忽略的衰減[9]。

太赫茲的高頻特性及分子吸收特性使其在大氣中傳輸時衰減較嚴重，進而影響太赫茲通信的實際應(yīng)用，其主要適用于空間通信及地面短距離通信，包括微觀尺度的通信場景。太赫茲在高空及大氣層以外的太空環(huán)境中傳播時，不會受到大氣分子吸收衰減的影響，因此，太赫茲無線通信將在衛(wèi)星集群間、星地間及星間高速無線通信等多個場景具有重要的應(yīng)用前景[10]。針對地面通信，IEEE 802.15[11]中給出了典型太赫茲通信場景，包括無線前傳和回傳、近距離無線下載站、數(shù)據(jù)中心通信、交換式點對點通信和設(shè)備內(nèi)通信場景，如片上/片間通信。在微觀尺度通信中，太赫茲也發(fā)揮著重要的作用，典型應(yīng)用場景包括智慧醫(yī)療中可穿戴或植入式健康監(jiān)測設(shè)備和納米級傳感器網(wǎng)絡(luò)等，實現(xiàn)6G 網(wǎng)絡(luò)微觀層面的通信覆蓋。

此外，由于同一材料對于不同頻段的粗糙程度不同，太赫茲頻段的反射、散射和衍射情況與低頻段也有很大不同[12]。已有一些學(xué)者對木材、石膏、混凝土、塑料、玻璃或金屬等材料的反射和散射情況進行了測量并將其考慮進太赫茲信道模型[13-17]中。Jansen 等[14]在100～500 GHz 頻段下對室內(nèi)常見的雙層玻璃窗和石膏涂料的角度和頻率相關(guān)反射系數(shù)進行了測量和傳輸矩陣模擬，并在350 GHz下對室內(nèi)通信場景進行了射線追蹤（RT,ray tracing）模擬。

對于具有粗糙表面的材料，漫散射會降低鏡面反射方向的反射功率，因此Piesiewicz 等[15]通過RT模擬研究了墻壁和天花板的粗糙度對未來室內(nèi)THz場景傳播的影響。Ma 等[16]研究了表面粗糙度對100～400 GHz 下非視距（NLoS,non line of sight）鏈路的影響。Jansen 等[17]研究了在300 GHz 下，漫散射對通信信道特性的影響及其對NLoS 鏈路的影響，并通過在光纖耦合太赫茲時域光譜系統(tǒng)中對角度和頻率進行測量，進而驗證了基爾霍夫理論對室內(nèi)環(huán)境中粗糙表面的太赫茲漫散射的有效性。Sheikh 等[18]研究了在300 GHz和350 GHz 頻率下，漫散射對室內(nèi)大規(guī)模多輸入多輸出（MIMO,multiple-input multiple-output）信道容量的影響并利用貝克曼?基爾霍夫（B-K,Beckmann-Kirchhoff）模型對不同表面粗糙度的室內(nèi)大規(guī)模MIMO 信道在視線線路（LoS,line of sight）和NLoS 下的信道容量進行了計算，實驗結(jié)果表明，材料的散射特性可用于最大化空間復(fù)用增益。

2.2 信道建模

由太赫茲信道特性可知，一方面，太赫茲信道會出現(xiàn)分子吸收現(xiàn)象，限制實際可用帶寬[19]；另一方面，在低頻段通信中可視作光滑的材料在太赫茲頻段則是粗糙的，因此，太赫茲通信與已開發(fā)頻段（如微波和可見光）通信在傳播方面有著很大的區(qū)別，針對太赫茲頻段的信道建模對于太赫茲通信的發(fā)展至關(guān)重要[20]。

Jornet 等[8]在太赫茲信道模型中同時考慮分子吸收引起的衰減和噪聲，針對納米設(shè)備太赫茲通信，基于輻射傳輸理論對分子吸收導(dǎo)致的衰減建模，并模擬了分子吸收對系統(tǒng)噪聲的影響，提出了一種能夠表征來自不同類型和不同濃度分子權(quán)重的太赫茲信道模型，只要確定了介質(zhì)的組成，該模型就能應(yīng)用在納米通信的不同場景中。Llatser 等[21]在此基礎(chǔ)上從時域和頻域?qū)Χ叹嚯x太赫茲通信中的分子吸收現(xiàn)象進行了理論分析，并從脈沖響應(yīng)和傳輸可用帶寬方面對太赫茲信道進行了評估。Kokkoniemi 等[22]在分子吸收基礎(chǔ)上考慮了粒子散射對信道的LoS 分量造成的衰減，利用瑞利散射理論對LoS 分量中的粒子散射損失進行建模。對于多重散射，Kokkoniemi 等[22]建立了一種用于太赫茲頻段的寬帶多重散射信道模型，并從時延擴展和相干帶寬方面對信道性能進行了評估。

當(dāng)納米設(shè)備作為醫(yī)療器件放置在人體內(nèi)部時，介質(zhì)變得更復(fù)雜，文獻[8]中的信道模型也將更復(fù)雜。因此，Javed 等[23]將分子吸收衰減建模為對數(shù)正態(tài)分布衰減，提出了一種針對空氣和人體等復(fù)雜介質(zhì)的太赫茲信道模型。

對于室內(nèi)場景的短距離通信，Chen 等[24]對130～143 GHz 頻段進行了無線信道測量，根據(jù)測量結(jié)果，對THz 室內(nèi)信道的物理參數(shù)進行了綜合分析，包括LoS 路徑損耗、功率分布、時空特征以及THz 多徑特征之間的相關(guān)性等，為THz 室內(nèi)通信建立了一個結(jié)合RT和統(tǒng)計方法的混合信道模型。Priebe 等[25]針對2 種不同的室內(nèi)場景，對300 GHz下的信道進行了測量，即臺式機上設(shè)備的點對點鏈路以及筆記本電腦與辦公室間接入點的連接，并在最大可實現(xiàn)符號率方面研究了時間信道特性。Khalid 等[26]則對260～400 GHz 頻段的室內(nèi)太赫茲無線鏈路的寬帶信道進行了測量。Han 等[27]在0.06～10 THz 頻段基于RT 技術(shù)提出了一種結(jié)合了LoS、反射、散射和衍射路徑的多徑信道模型，并通過實驗在0.06～1 THz 頻段進行了驗證。Priebe等[28]從解決超寬帶太赫茲信道的顯著頻率色散角度出發(fā)，提出了一種通用隨機太赫茲室內(nèi)信道模型，并在辦公環(huán)境中應(yīng)用RT 進行了模擬驗證。Wang等[29]提出了一種新穎的基于幾何三維時空頻率非平穩(wěn)隨機模型，所提THz 信道模型能夠在多個應(yīng)用場景中捕獲不同的信道特征，如室內(nèi)場景、設(shè)備到設(shè)備通信場景、超大規(guī)模MIMO 通信場景等，即根據(jù)不同的場景調(diào)整所提THz 信道模型中的參數(shù)以得到適用于該場景的簡化信道模型。

表1對不同太赫茲場景下的典型信道模型進行了分析總結(jié)。雖然太赫茲在通信性能方面具有不可比擬的優(yōu)點，具備超大帶寬，能夠提供超高速率等，但在實際應(yīng)用方面則面臨諸多挑戰(zhàn)，存在路徑損耗大、易被遮擋、穿透性差等缺點。因此，克服太赫茲通信現(xiàn)存難點，推動適應(yīng)太赫茲傳播特性的應(yīng)用，以提高太赫茲通信技術(shù)與未來多樣化通信場景的適配度，是未來太赫茲通信技術(shù)研究中需面對的關(guān)鍵問題。

表1 不同太赫茲場景下的典型信道模型

3 新維度——空天地海一體化網(wǎng)絡(luò)

在通信維度方面，5G的側(cè)重點仍是傳統(tǒng)的陸地通信，隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，人類探索的空間將涵蓋沙漠、高山、海洋和太空等更廣闊的區(qū)域，傳統(tǒng)的陸地通信已不能滿足人類生產(chǎn)、生活空間不斷擴大帶來的通信需求。同時，地基網(wǎng)絡(luò)難以全面覆蓋偏遠的山村、海洋、高山和沙漠等地區(qū)，空中的設(shè)備如飛機、熱氣球、飛艇和無人機（UAV,unmanned aerial vehicle）等也有連接入網(wǎng)的通信需求，僅依靠地基網(wǎng)絡(luò)難以滿足網(wǎng)絡(luò)空間極大擴展的泛在通信需求。雖然空基、天基、地基、?；ㄐ乓苍诓粩喟l(fā)展，但是各通信網(wǎng)絡(luò)間相互獨立演進，在技術(shù)體制、網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、網(wǎng)絡(luò)帶寬、時延、抖動等方面存在較大差異，在業(yè)務(wù)運行中進行網(wǎng)絡(luò)間切換可能會導(dǎo)致業(yè)務(wù)出現(xiàn)中斷等現(xiàn)象，網(wǎng)絡(luò)間信息交互能力差且不同維度的網(wǎng)絡(luò)發(fā)展現(xiàn)狀差距大。因此，建設(shè)空天地海一體化網(wǎng)絡(luò)，深度融合天基、空基、地基、?；W(wǎng)絡(luò)是非常有必要的，空天地海一體化網(wǎng)絡(luò)能夠充分利用不同維度網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)勢，發(fā)揮各自所長，實現(xiàn)不同維度網(wǎng)絡(luò)間信息數(shù)據(jù)的互通互享和6G 網(wǎng)絡(luò)的廣域全覆蓋，為自然空間里的不同用戶提供針對性的通信服務(wù)。

3.1 網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)

空天地海一體化網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)如圖2 所示，該架構(gòu)主要由天基網(wǎng)絡(luò)、空基網(wǎng)絡(luò)、地基網(wǎng)絡(luò)和?；W(wǎng)絡(luò)四部分組成。其中，天基網(wǎng)絡(luò)由各種軌道衛(wèi)星，包括高軌道地球衛(wèi)星、中軌道地球衛(wèi)星和低軌道地球衛(wèi)星組成；空基網(wǎng)絡(luò)由各種飛行器，如飛機、飛艇、熱氣球、UAV 等空中平臺構(gòu)成；衛(wèi)星地面固定站、地面蜂窩無線網(wǎng)絡(luò)等共同構(gòu)成了地基網(wǎng)絡(luò)；?；W(wǎng)絡(luò)則由海上浮標(biāo)、水面船舶等組成[30]。

圖2 空天地海一體化網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)

空天地海一體化網(wǎng)絡(luò)可以全面覆蓋空、天、地、?？臻g，不受地型限制和影響，適用于海洋通信、空中設(shè)備通信、陸地上極偏遠區(qū)域通信以及應(yīng)急通信場景。在陸地通信場景中，極偏遠地區(qū)（如深山等區(qū)域）地面基站搭建較為困難，且基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)和后期維護都需要高昂的成本，采用衛(wèi)星方案可以提供性價比更高、覆蓋更廣的通信網(wǎng)絡(luò)。

此外，當(dāng)出現(xiàn)自然災(zāi)害使地面通信設(shè)備損壞時，可以通過衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)承載基站的傳輸備份等任務(wù)，利用UAV 等空中設(shè)備實現(xiàn)受災(zāi)區(qū)域的應(yīng)急通信等?？仗斓睾Ｒ惑w化網(wǎng)絡(luò)能為自然空間中各類用戶的不同業(yè)務(wù)需求提供通信保障，真正實現(xiàn)全球的無縫覆蓋通信[31]。但衛(wèi)星成功用于通信前的研制發(fā)射和組網(wǎng)等工作投資大，周期長且風(fēng)險大。而空中平臺如UAV 也存在續(xù)航能力差、滯空時間短、飛行距離近等問題。此外，空天地海一體化網(wǎng)絡(luò)由多種異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)融合而成，導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)更加復(fù)雜，其中部分接入節(jié)點還具有很強的移動性，組網(wǎng)更加動態(tài)，給空天地海一體化網(wǎng)絡(luò)的布局、架構(gòu)和接口的設(shè)計、多維度信息業(yè)務(wù)服務(wù)質(zhì)量的保障等帶來很大的挑戰(zhàn)。

3.2 研究現(xiàn)狀

空天地海一體化網(wǎng)絡(luò)是未來6G 網(wǎng)絡(luò)發(fā)展的重要方向，也是真正實現(xiàn)全球無縫覆蓋的重要手段。其中，每個網(wǎng)絡(luò)都扮演著非常重要的角色。地基網(wǎng)絡(luò)覆蓋大部分陸地，為地面上大部分用戶提供了可靠的通信服務(wù)，起到基礎(chǔ)性作用。天基網(wǎng)絡(luò)則是地基網(wǎng)絡(luò)強有力的延伸和補充，能有效解決地基網(wǎng)絡(luò)無法抵達沙漠、山區(qū)、海洋等基站建設(shè)困難地區(qū)的問題，不受自然環(huán)境和地理位置的限制，是實現(xiàn)全球通信無縫覆蓋中不可或缺的一環(huán)。

衛(wèi)星通信發(fā)展已久，傳統(tǒng)的衛(wèi)星通信和地面通信的研究是相互獨立的。但從5G 開始，業(yè)界就已經(jīng)展開了衛(wèi)星與地面通信融合的研究，3GPP R14 標(biāo)準關(guān)于5G的接入技術(shù)中明確提到了衛(wèi)星接入，同時其也在積極推進衛(wèi)星接入地面網(wǎng)絡(luò)的標(biāo)準化工作。ITU 在一系列報告與建議書中制定了衛(wèi)星無線接口的要求與詳細指標(biāo)。許多學(xué)者也對衛(wèi)星與地面融合網(wǎng)絡(luò)展開了一系列的研究，包括系統(tǒng)模型[32]、誤差分析[33-34]、網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)[35-36]以及資源分配[37-42]等。一系列標(biāo)準化的制定工作以及相關(guān)理論的研究有助于推進天地通信更快更好的融合。

相較于天基和地基網(wǎng)絡(luò)大覆蓋范圍的通信，空基網(wǎng)絡(luò)更適用于某一特定區(qū)域的臨時性通信。空中設(shè)備的機動性、靈巧性、便利性和實用性有目共睹，業(yè)界也對其輔助地面通信和天地通信展開了大量研究，包括UAV 能效優(yōu)化[43]、二維到三維的路徑軌跡設(shè)計[44-45]、懸停和飛行時的功耗問題[46]、資源分配[47-48]、安全問題[49]和中斷性能分析[50]等。

?；W(wǎng)絡(luò)的發(fā)展相對滯后，目前海洋通信主要是窄帶通信與衛(wèi)星輔助相結(jié)合。Fu 等[51]針對天海網(wǎng)絡(luò)的容量進行了優(yōu)化，但傳統(tǒng)的天海網(wǎng)絡(luò)適用于業(yè)務(wù)單一且時延較大的場景，為了解決海上通信的局限性，Pang 等[52]提出了一種基于移動邊緣計算的空天地一體化網(wǎng)絡(luò)輔助海洋通信網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)。在未來空天地海一體化的大環(huán)境下，?；W(wǎng)絡(luò)以海上浮標(biāo)、水面船舶等作為中繼接收來自沿岸基站、空中設(shè)備和衛(wèi)星的信號，覆蓋沿岸基站無法抵達的區(qū)域，支撐海上全時全域的通信業(yè)務(wù)[53]。

由于海洋環(huán)境復(fù)雜多變，極易影響海上通信的質(zhì)量，海洋信道也需要考慮海洋環(huán)境的特殊性，雖然地基通信現(xiàn)有很多成熟技術(shù)，但也不能直接套用在?；W(wǎng)絡(luò)中，還需解決針對海洋環(huán)境的信道特性、路徑損耗、通信鏈路的穩(wěn)定性、聯(lián)合通信時的組網(wǎng)機制和資源管控等問題，因此未來?；W(wǎng)絡(luò)的發(fā)展還面臨許多問題。

空天地海一體化網(wǎng)絡(luò)能為用戶提供按需連接、無縫覆蓋的通信服務(wù)，天基網(wǎng)絡(luò)、空基網(wǎng)絡(luò)、地基網(wǎng)絡(luò)和海基網(wǎng)絡(luò)各有其擅長的通信領(lǐng)域，但基于上述分析可知，目前地基、天基和空基網(wǎng)絡(luò)發(fā)展相對較快，?；W(wǎng)絡(luò)則相對滯后。本文基于現(xiàn)有不同維度通信系統(tǒng)的研究，選擇幾種典型維度對其研究內(nèi)容和技術(shù)方案進行了總結(jié)，如表2 所示，包括天地、空地、天海、空天地以及空天地海通信。

由表2 可以看出，現(xiàn)有研究較多集中于2 個網(wǎng)絡(luò)的聯(lián)合通信，如天地通信、空地通信和天海通信等以天基、空基來輔助地面或海上通信，且主要針對輔助網(wǎng)絡(luò)中的某一具體問題來展開研究。此外，有文獻著手于空天地一體化框架的研究，但忽略了?；W(wǎng)絡(luò)；有文獻涉及空天地海一體化網(wǎng)絡(luò)，利用空天地來輔助增強海上通信。綜合現(xiàn)有研究可知，不同網(wǎng)絡(luò)的融合度較低，而全球覆蓋、無縫銜接的未來6G 網(wǎng)絡(luò)需要不同網(wǎng)絡(luò)的深度融合和相輔相成，根據(jù)不同的環(huán)境和業(yè)務(wù)需求進行智能連接。因此，如何將發(fā)展較快的地面通信技術(shù)擴展應(yīng)用于天基、空基和?；W(wǎng)絡(luò)，并實現(xiàn)不同網(wǎng)絡(luò)的深度融合以滿足未來全場景各用戶全業(yè)務(wù)的多樣化、精細化需求是未來空天地海一體化通信面臨的一大挑戰(zhàn)。

表2 現(xiàn)有的不同維度通信方案總結(jié)

4 新賦能——人工智能技術(shù)

5G 推動人類進入萬物互聯(lián)的時代，6G的目標(biāo)則是萬物智聯(lián)，基于AI 技術(shù)致力于推進人機物高效智能互聯(lián)、虛擬與現(xiàn)實深度融合的智能化時代的建設(shè)。

4.1 AI 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

AI 技術(shù)的底層模型是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，AI 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的功能結(jié)構(gòu)類似于生物體內(nèi)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其由很多神經(jīng)元按照層的形式構(gòu)成。AI 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DNN,deep neural network）模型如圖3 所示，信號輸入后經(jīng)過神經(jīng)元處理（即各種函數(shù)運算）后輸出，并傳遞到下一層神經(jīng)元處理運算，最后進行輸出，完成對該信號的決策和處理。通過輸入大量數(shù)據(jù)對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行訓(xùn)練，利用不同的算法使其從大量數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)特征而不是已經(jīng)建立好的固定規(guī)則，讓神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)擁有判斷預(yù)測能力，進而能夠?qū)κ录M行決策，自適應(yīng)和預(yù)測的AI 算法可以建立自我意識和智能網(wǎng)絡(luò)[53]。

圖3 AI 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

神經(jīng)元之間的連接方式具有靈活多樣性，進而可以得到多種網(wǎng)絡(luò)模型。深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一類具有多個隱藏層的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，適用于大部分分類任務(wù)，如數(shù)字識別等。循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN,recurrent neural network）可以根據(jù)先前狀態(tài)的輸出計算當(dāng)前狀態(tài)的輸出，類似于記憶的特性，RNN 可以模擬數(shù)據(jù)間的依賴關(guān)系。為了加強這種記憶能力，研究者開發(fā)了不同變體，如長短期記憶（LSTM,long short-term memory）網(wǎng)絡(luò)，可以解決長期及遠距離的依賴關(guān)系。此外，RNN 著重于由過去狀態(tài)推導(dǎo)當(dāng)前狀態(tài)，無法對未來的依賴性有效建模，而雙向循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中的當(dāng)前狀態(tài)則由先前狀態(tài)和未來狀態(tài)一起決定，是自然語言處理和語音分析中的重要模型。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN,convolutional neural network）主要用于數(shù)據(jù)集中，需要訓(xùn)練的節(jié)點和參數(shù)的數(shù)量都比較大，如圖像分析等。此外，還有自編碼器（AE,auto-encoder）、玻爾茲曼機（BM,Boltzmann machine）、深度信念網(wǎng)絡(luò)（DBN,deep belief network）等模型。

4.2 AI 賦能的智能網(wǎng)絡(luò)

隨著AI 技術(shù)的飛速發(fā)展，未來6G的智能化程度將遠超4G和5G 時代，AI 將融入人類的日常生活。在網(wǎng)絡(luò)資源如節(jié)點、設(shè)備、頻譜、功率等給定的情況下，網(wǎng)絡(luò)運行的優(yōu)化是一個受一系列復(fù)雜約束的多目標(biāo)性能優(yōu)化問題[53]，如何以有限的資源來滿足用戶多樣化、極致的性能需求是未來6G 網(wǎng)絡(luò)發(fā)展中的重要問題。如果可以提前預(yù)測網(wǎng)絡(luò)狀況如流量波動、用戶的需求、位置等信息，就能在資源管理時根據(jù)預(yù)測信息對資源進行智能按需調(diào)整分配，避免資源被分配卻閑置或資源分配不足的情況，有效提高資源利用率，這也是AI 技術(shù)用來解決資源分配問題時的巨大優(yōu)勢。

表3列舉了目前幾種基于AI 技術(shù)的資源管理方案，從其類別、學(xué)習(xí)算法/模型、面向問題、函數(shù)模型等方面進行了總結(jié)。針對動態(tài)頻譜接入策略，考慮到Q 學(xué)習(xí)在狀態(tài)空間較大時收斂速度較慢，訓(xùn)練RNN的難度較大，Chang 等[54]引入了一種基于深度Q 網(wǎng)絡(luò)（DQN,deep Q-network）和儲層計算（RC,reservoir computing）結(jié)合的新動態(tài)頻譜接入策略，以應(yīng)用在大狀態(tài)空間并縮短收斂時間。Chu 等[55]應(yīng)用基于LSTM DQN的方法來設(shè)計用戶上行鏈路接入控制；然后，通過將訪問控制策略固定為循環(huán)，提出了一種基于深度LSTM 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電池預(yù)測方案，以最大限度地減少預(yù)測損失。Zhang 等[56]針對非正交多址接入（NOMA,non-orthogonal multiple access）網(wǎng)絡(luò)中的資源分配問題，提出了一種協(xié)同訓(xùn)練半監(jiān)督學(xué)習(xí)方法用于解決子信道分配問題，進一步基于DNN 對功率進行優(yōu)化以提高系統(tǒng)能效。

表3 基于AI 技術(shù)的資源管理方案

此外，部分非AI 算法計算復(fù)雜度高且用時較長，并不適用于時延要求較高的業(yè)務(wù)，如自動駕駛、空中設(shè)備的控制、智慧工廠機器的操作等，通過合理訓(xùn)練DNN，可以代替非AI 算法實現(xiàn)在較低的計算時間內(nèi)完成運算[57]。

具體而言，將非AI 算法視為未知的非線性映射，利用輸入和輸出對DNN 進行訓(xùn)練，使其學(xué)習(xí)二者關(guān)系，便可實現(xiàn)對非AI 算法的近似，在不明確解決復(fù)雜最優(yōu)控制策略問題的情況下求解，減少計算量，縮短計算時間，有效降低計算復(fù)雜度[58-59]。Sun 等[60]基于該方法解決了干擾信道中的資源分配問題。

AI 技術(shù)已被廣泛用于無線通信中的資源管理[61]，但未來6G 網(wǎng)絡(luò)中多樣化的應(yīng)用場景、復(fù)雜化的通信環(huán)境和極致化的用戶體驗對無線資源的管理和調(diào)度提出了更高的要求，需要為6G 網(wǎng)絡(luò)尋求更加智能且可以根據(jù)環(huán)境變化和潛在動作而主動調(diào)整策略的資源管理方案。

除了資源分配問題，AI 技術(shù)也被廣泛用于解決無線通信中的其他問題，包括波束空間信道估計[62-65]、編解碼模型[66-68]、任務(wù)卸載[69-71]、緩存問題[72-74]、最佳負載問題[75]等。但目前的AI 技術(shù)一般面向特定場景，只能解決特定問題，不具有通用性，實際通信時環(huán)境復(fù)雜多變，針對特定場景構(gòu)造的模型可能不再適用，因此需應(yīng)用遷移學(xué)習(xí)以使AI 解決方案能夠廣泛用于無線通信。

遷移學(xué)習(xí)主要是指將已有領(lǐng)域即源域的知識遷移應(yīng)用于新的場景即目標(biāo)域的過程，以輔助目標(biāo)域快速有效地學(xué)習(xí)。因此進行遷移學(xué)習(xí)時需要考慮從哪進行遷移，如某個源域、某個神經(jīng)元等，以及要遷移什么知識，如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值、特征變化矩陣中的參數(shù)等，在此基礎(chǔ)上根據(jù)具體問題實際分析選擇適合的學(xué)習(xí)方法，如基于實例、特征、模型或關(guān)系的學(xué)習(xí)方法，實現(xiàn)有效的遷移學(xué)習(xí)，推動AI 技術(shù)在無線通信中的全面應(yīng)用。

通用智能是AI 未來發(fā)展的必然趨勢，遷移學(xué)習(xí)將助力面向特定任務(wù)的AI 走向更具通用性的通用AI。除了解決現(xiàn)有網(wǎng)絡(luò)中的相關(guān)問題，對于未來6G 網(wǎng)絡(luò)，構(gòu)建極簡智能的一體化網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)、尋求更加智能的解決方案等，都離不開AI 技術(shù)的支撐，AI 為6G 賦能，二者的深度融合能夠支撐未來更加豐富的業(yè)務(wù)類型，保障更加極致的通信需求。

5 新范式——語義通信

從初始的1G 到如今的5G，實現(xiàn)的傳輸速率提升了數(shù)萬倍，系統(tǒng)容量逐漸逼近香農(nóng)極限[76]。未來各式各樣的全新應(yīng)用以及海量密集化智能設(shè)備的接入對6G 網(wǎng)絡(luò)的需求已不僅是單純的準確傳輸和高傳輸速率，6G 網(wǎng)絡(luò)期望具備語義感知、識別、分析、理解和推理能力，打通人機物互聯(lián)之間的壁壘，實現(xiàn)真正的萬物智聯(lián)。作為一種全新的通信范式，語義通信技術(shù)將助力6G 網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)由數(shù)據(jù)驅(qū)動向語義驅(qū)動的范式轉(zhuǎn)變。

5.1 基本理論

香農(nóng)提出經(jīng)典信息理論（CIT,classical information theory）后不久，業(yè)界就開始對語義通信展開研究。Carnap和Bar-Hillel[77]于1952 年首次提出語義信息理論（SIT,semantic information theory），該理論也被稱為經(jīng)典語義信息理論（CSIT,classical semantic information theory）。其核心思想為根據(jù)內(nèi)容范圍內(nèi)的邏輯概率（與CIT 中使用的統(tǒng)計概率相反）來衡量所給句子的信息量，即內(nèi)容為真的邏輯概率越大，該句子所包含的信息量就越小。Bao 等[78]在此基礎(chǔ)上對SIT 進行了擴展，提出了語義通信的通用模型（GMSC,generic model of semantic communication），首次給出了語義噪聲和語義信道的概念。

但CSIT 存在一個悖論：矛盾具有無窮大的信息量，即Bar-Hillel-Carnap 悖論，為解決該悖論，F(xiàn)loridi 等[79]提出了強語義信息理論（TSSI,theory of strongly semantic information），其基本思想是所給句子的信息量是由語義距離或偏離真實的正負程度來衡量的，即所給句子的信息量是由其與真實事件之間的距離來度量的。這些工作為語義通信的發(fā)展奠定了理論基礎(chǔ)。

通過將語義作為衡量通信性能的主要指標(biāo)，在語義層面中對數(shù)據(jù)進行處理，提取數(shù)據(jù)的含義，過濾無用、不相關(guān)和不重要的信息，在保留含義的同時進一步壓縮數(shù)據(jù)，減少數(shù)據(jù)量，進而大幅提高通信效率，減少語義傳輸和理解時延、降低語義失真度并顯著提高用戶體驗質(zhì)量。語義通信技術(shù)將為人機共生網(wǎng)絡(luò)、情感識別與計算網(wǎng)絡(luò)等新興應(yīng)用提供有力支撐，是未來6G 網(wǎng)絡(luò)中極具競爭力的關(guān)鍵技術(shù)之一[80]。

5.2 研究現(xiàn)狀

學(xué)術(shù)界對語義通信已經(jīng)進行了一些研究。語義通信系統(tǒng)與傳統(tǒng)通信系統(tǒng)的主要區(qū)別在于發(fā)送端和接收端的語義與信道編解碼方式[81]?，F(xiàn)有的典型語義通信研究方案對比如表4 所示。在語義通信編解碼方面，對于文本信源，F(xiàn)arsad 等[82]開發(fā)了一種用于文本的聯(lián)合信源和信道編碼的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，利用該架構(gòu)訓(xùn)練一個聯(lián)合的信源和信道編碼器和解碼器，其中解碼器的輸出可以保留其語義信息內(nèi)容。

表4 現(xiàn)有的典型語義通信研究方案對比

針對圖像信源，Bourtsoulatze 等[83]提出了一種用于無線圖像傳輸?shù)穆?lián)合信源和信道編碼技術(shù)，該技術(shù)不依賴于顯式編碼進行壓縮或糾錯，而是將輸入圖像像素直接映射到信道輸入符號，通過2 個聯(lián)合訓(xùn)練的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對編碼器和解碼器函數(shù)進行參數(shù)化。傳統(tǒng)系統(tǒng)對查詢圖像進行有損壓縮以減少必須通過帶寬和功率有限的無線鏈路傳輸?shù)臄?shù)據(jù)，而圖像檢索任務(wù)不需要重建原始圖像，因此，針對圖像檢索任務(wù)，Jankowski 等[84]提出了一種基于DNN的通信方案，直接將特征向量映射到信道輸入，即聯(lián)合信源和信道編碼，該方法不僅能提高端到端的準確性，還能簡化和加速編碼操作。Kurka 等[85]在文獻[83-84]的基礎(chǔ)上考慮將無噪聲或有噪聲的信道輸出反饋納入傳輸系統(tǒng)，以提高接收器的圖片重構(gòu)質(zhì)量，為此提出了一種基于自動編碼器的聯(lián)合信源和信道編碼方案，其利用了信道輸出反饋，在固定長度傳輸?shù)亩说蕉酥貥?gòu)質(zhì)量方面，或在可變長度傳輸?shù)钠骄鶗r延方面，提供了較大改進。

也有學(xué)者將語義應(yīng)用在視頻中進行研究，如手語識別[86]、語義分析[87]及在監(jiān)控視頻中進行語義檢索[88]等。Mitrica 等[89]針對飛機駕駛艙屏幕生成的視頻進行編碼的問題，提出了一種編碼方案，其中文本信息根據(jù)相對語義而不是像素域進行編碼，可以在非常低的比特率下實現(xiàn)準確無誤的字符識別。

在語義通信系統(tǒng)設(shè)計方面，Xie 等[90]將自然語言處理中的機器翻譯技術(shù)應(yīng)用到物理層通信中，考慮聯(lián)合信源和信道編碼，提出了一個支持深度學(xué)習(xí)（DL,deep learning）的語義通信系統(tǒng)（DeepSC,deep learning based semantic communication system），以從文本中提取語義信息，并采用深度遷移學(xué)習(xí)來加速模型的重新訓(xùn)練，使該系統(tǒng)可以識別各種知識輸入并從失真中恢復(fù)語義信息。Xie 等[91]將DeepSC擴展到更實際的物聯(lián)網(wǎng)場景，提出了一個基于DL的精簡分布式語義通信系統(tǒng)（L-DeepSC,Lite-DeepSC），用于低復(fù)雜度的文本傳輸。在此基礎(chǔ)上，Weng 等[92]面向語音信號提出了一種語音信號語義通信系統(tǒng)（DeepSC-S,DeepSC for speech signal），共同設(shè)計語音編碼和信道編碼，利用擠壓和激發(fā)（SE,squeeze-and-excitation）網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)并提取基本語音語義信息，提高了信號恢復(fù)的準確性。

總之，語義通信不同于傳統(tǒng)通信方式，它是在語義層面中對數(shù)據(jù)進行處理，提取數(shù)據(jù)的含義，過濾無用、不相關(guān)和不重要的信息，因此通信中的語義表達方式及語義知識庫的建立等也極其重要，但現(xiàn)有研究大多是探索系統(tǒng)設(shè)計及語義編解碼方案以適應(yīng)研究場景，因此對于語義通信的研究尚不充分，語義通信的應(yīng)用還需找到合適的語義表達方式及編解碼方案，以正確提取數(shù)據(jù)的含義，過濾無用、不相關(guān)和不重要的信息，在保留含義的同時進一步壓縮數(shù)據(jù)，提高通信效率。

6 結(jié)束語

為加快6G 研究進程及其在各行業(yè)的早日應(yīng)用，必須在6G 潛在關(guān)鍵技術(shù)上實現(xiàn)突破，因此本文提出了6G 潛在的4 種關(guān)鍵技術(shù)，并對其近年來的發(fā)展現(xiàn)狀進行了調(diào)研總結(jié)。

在通信頻譜方面，未來6G 將擴展至太赫茲頻段，針對不同太赫茲通信場景，考慮相應(yīng)的信道特征，總結(jié)了相應(yīng)的典型太赫茲信道模型；在網(wǎng)絡(luò)覆蓋維度方面，未來6G 將構(gòu)建空天地海一體化網(wǎng)絡(luò)，以達到世界范圍內(nèi)的全域無縫覆蓋，基于現(xiàn)有研究對5 種典型維度通信系統(tǒng)進行了對比，展示了其研究側(cè)重點和相應(yīng)的技術(shù)方案；在通信賦能方面，AI技術(shù)為6G 網(wǎng)絡(luò)賦能，總結(jié)了基于AI 技術(shù)的資源管理方案以及AI 技術(shù)的遷移適用性問題；在通信范式方面，語義通信將助力6G 網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)由數(shù)據(jù)驅(qū)動向語義驅(qū)動的范式轉(zhuǎn)變，基于近年來語義通信的相關(guān)研究對幾種典型研究方案進行了總結(jié)對比。最后，在總結(jié)分析的基礎(chǔ)上提出了各技術(shù)未來發(fā)展中要解決的問題。

同時，通信感知一體化、智能超表面與新材料、區(qū)塊鏈、數(shù)字孿生、確定性網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)正飛速發(fā)展，與6G的結(jié)合日趨緊密。其中，通信感知一體化將賦予無線通信系統(tǒng)互聯(lián)感知能力，利用感知功能可以獲取周邊環(huán)境、業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)和內(nèi)容以及網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)等信息，實現(xiàn)未來網(wǎng)絡(luò)通信性能的提升和6G“數(shù)字孿生”的美好愿景；智能超表面技術(shù)采用了可編程新型亞波長二維超材料，能實現(xiàn)信號傳播方向調(diào)控、信號增強和干擾抑制，可顯著提升6G 網(wǎng)絡(luò)傳輸速率、信號覆蓋率以及能量效率；區(qū)塊鏈是多方協(xié)作維護的分布式共享數(shù)據(jù)庫，能支撐數(shù)據(jù)信息的高效流通并解決數(shù)據(jù)安全問題，是解決未來6G 數(shù)據(jù)安全、隱私保護等問題的關(guān)鍵技術(shù)之一；數(shù)字孿生綜合運用感知、計算、建模、仿真、通信等技術(shù)，可以實現(xiàn)物理世界的數(shù)字化映射與智能交互，進而實現(xiàn)6G 虛擬與現(xiàn)實結(jié)合的“數(shù)字孿生”元宇宙美好愿景；確定性網(wǎng)絡(luò)可為工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、自動駕駛、遠程醫(yī)療等對時延要求較高的應(yīng)用場景提供確定性網(wǎng)絡(luò)保障能力。

在多種信息技術(shù)的交叉融合支撐下，6G 將實現(xiàn)從萬物互聯(lián)向萬物智聯(lián)的轉(zhuǎn)變，充分利用低中高全頻譜資源，深度融合不同維度通信網(wǎng)絡(luò)，實現(xiàn)空天地海一體化，通過時間、頻率、空間等資源的利用和復(fù)用，隨時隨地滿足高效可靠的人機物無限連接需求，實現(xiàn)全方位無線通信性能的提升，走向人機物智能互聯(lián)、多維感知、智慧涌現(xiàn)的泛在至簡網(wǎng)絡(luò)。