6G技术轮廓：传感、深度学习、Massive MIMO

尽管距离业界人士普遍认为，6G最快要到2030年才会商用，更何况目前何谓6G都尚未有明确定义，但业界已陆续开始展开相关技术测试、逐渐描绘出6G技术轮廓。据专家们评估，虽然目前仍难定义6G技术全貌，但相信例如传感技术、深度学习(deep learning)、Massive MIMO和全双工(full duplex)等将成为定义6G的潜在技术。

据Light Reading报导，德州大学奥斯汀分校(University of Texas at Austin)6G主任Jeffrey Andrews表示，5G技术可解决大量的数据负载，但6G的巨大广度和覆盖面意谓着可能以涵盖着数个不同运作模式系统的一个大系统运作。

Andrews认为，对于自驾技术和机器人使用案例至关重要的传感技术将会是6G的重要组成部分。自驾车技术要能成功必须要能够察觉并理解到在视线外有哪些物件，这就必须动用到网络，无论是蒐集设备的传感器数据或是自我传感都是。

至于密集部署在高塔上的6G基站，将是雷达和激光雷达(LiDAR)理想的设置地点。6G网络除提供通讯服务外，也能提供传感即服务(sensing-as-a-service)。为此，同时也需要深度学习技术用以协助设计并运行6G网络。

为控制密度更高的6G网络成本，预期基础设施共建共享将成为主流，但要在不同营运商和供应商间无缝切换、管理，高复杂度将需要某种人工智能(AI)技术的协助。深度学习也可协助解决6G基站优化问题，因每个基站都有独特的传播环境，同时为具有各自独特行为模式的用户提供服务，因此大量订制化效率不彰；反观深度学习将对特定地点基站优化起到大作用。

Andrews也指出，德州大学正致力于改善高频段Massive MIMO天线效能，以期能够最大化6G潜能。目前狭窄光束定位用户设备的技术并不实用，将是毫米波(mmWave)和6G技术必须解决的关键挑战；快速对准、追踪光束是小区域传播环境的成功关键，精准找到用户设备就不用花费时间和资源将光束送往无设备方向。

Samsung Research America副总裁Charlie Zhang指出，该公司正专注于开发支持6G网络的分散式Massive MIMO技术，以进一步提升容量和覆盖范围，目前已可将容量提升至230Mbps。

Zhang也提到了XDD双工技术的发展，能够在FDD和TDD模式下结合上链(uplink)和下链(downlink)流量。该技术已被纳入5G Advanced标准，但有可能进一步转向全双工，即在同一时间或频率的间隙中，同时支持上链和下链。

NTT Docomo副总裁Takehiro Nakamura表示，覆盖率和频谱将是6G技术的关键挑战；未来不仅要为用户手中的智能手机提供移动网络服务，更要为无所不在的物联网(IoT)装置提供网络服务，因此6G网络部署不再仅限于都会区人口密集处，甚至要在高山、海洋、天空甚至外太空上提供服务，100%覆盖地球；为此，除地面基础设施部署外，也必须要动用到通讯卫星。

责任编辑：朱原弘