6G空中接口的设计旨在为所有人释放更多的频谱价值

您应当了解的情况：

• 千兆多输入多输出​ (Giga-MIMO) ​技术解锁了中上频段的宽带信道，实现了具有高吞吐量的广域覆盖。
• 子带全双工 (SBFD) 提高了上行占空比，降低了上行、下行通信时延，并提高了用户感知吞吐量和覆盖范围。
• 这些技术协同发挥作用，共同构建起支持全天候在线的 AI、沉浸式 XR、自动驾驶以及一体化感知等应用场景的 6G 网络，为下一代应用的基础设施部署、产品研发、频谱规划及更多关键决策提供方向指引。

关于6G网络的讨论始于熟悉的构建模块：多输入多输出 (MIMO) 以及全双工技术。

通过在发射机和接收机处使用多个天线，MIMO 运行可提高容量和可靠性。在5G网络中，大规模MIMO利用基站中多达数百个天线单元的密集阵列，同时为诸多用户服务，且大幅度提高了频谱效率和整体性能。展望6G网络，千兆多输入多输出技术将数千个天线和先进信号处理技术结合在一起，进一步推动了这一技术演进。这种方法为6G广域覆盖解锁了中上频段的宽带信道，实现了6G网络的快速、共址部署，从而在吞吐量以及一致、高质量的用户体验方面取得了远超过前几代技术的巨大进步。

全双工通信可以在同一信道上实现同时发送和接收，从而提高了频谱效率。子带全双工 (SBFD) 技术将全双工限制为在单个时分双工 (TDD) 载波范围内的独立下行和上行子带中。千兆多输入多输出技术解决了容量方面的问题，而子带全双工技术则解决了上行覆盖和延迟问题。标准配置可能分配400MHz的总带宽，其中100MHz专用于上行，300MHz专用于下行。在这些基本要素就位的前提下，让我们考虑6G网络必须解决的新需求。

附图1：通过千兆多输入多输出和子带全双工技术提高容量、覆盖范围并改进上行延迟。

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处理未来用例和需求

能够持续创建、分析和共享数据的下一代人工智能 (AI) 用户体验，将推动对更高上行链路 (UL) 和下行链路容量的需求。沉浸式扩展现实、联网汽车和移动机器人同样依赖广域、低延迟的连接来传输传感器数据、控制信号和协同智能信息。此外，具有全双工功能的6G网络还将打开支持集成传感和通信 (ISAC) 的大门，确保无线基础设施不仅可以连接各种设备，还可以感知和解释周围环境。这种功能将为自主系统的环境测绘、目标检测和实时态势感知等高级应用提供动力。

通过大幅扩展网络容量并降低延迟，特别是对于上行流量，千兆MIMO和子带全双工技术可以为新兴用例实现响应性可靠网络连接和感知。与此同时，这些技术保持了部署的实用性和成本效益，确保运营商能够支持新的应用程序，同时不会带来过高的复杂性或费用。

实现这些功能取决于能够解锁新的频谱资源和部署先进的天线技术，从而为真正智能和以用户为中心的6G网络时代奠定基础。

利用技术解锁频谱

高性能移动连接和高分辨率感知，均依赖于对宽带频谱的访问。在第三代合作伙伴计划生态系统中，7至15GHz之间的频谱（称为第3频段 (FR3)）可提供相当大的连续带宽，以满足6G网络的要求。虽然较高的频率增加了传播损耗，但其也有更短的波长，从而确保可以将更多的天线安装在用于中低频段的相同天线面板形状因子中。第3频段中的千兆多输入多输出在不增加整体面板尺寸的情况下显著增加了天线数量，而其原型具有数千个天线元件和数百个收发链。

对于相同的传导功下，千兆多输入多输出阵列通过较窄的波束提高了有效的各向同性辐射功率 (EIRP)，并可以补偿较高频率的额外传播损耗。这使广域覆盖范围可以与中低频段覆盖范围相媲美，同时由于更好的空间复用而实现更高的吞吐量。

全双工操作受到干扰的挑战：基站 (gNB) 的自干扰，相同或不同站点gNB之间的交叉链路干扰 (CLI)，而用户设备间的交叉链路干扰会降低上行/下行信号噪声干扰比，如果没有适当减轻，则会造成可测量的吞吐量和覆盖范围损失。

为减轻信号噪声干扰比操作产生的各种干扰源，已经制定了多种解决方案：

• 使用单独发射和接收面板，并通过电磁空间双工器增强的大空间隔离。
• 射频子带滤波提高接收机的选择性。
• 模拟消除保护低噪声放大器 (LNA)。
• 数字消除模型，并减去非线性泄漏；数字预失真 (DPD) 减少排放。
• 波束成形产生空间零值，以抑制干扰。
• 调度器协调避免有害配对；较高频段的波束对选择进一步减少了耦合。

附图2：使用千兆多输入多输出和子带全双工技术实现中上频段6G网络和中下频段5G网络的共定位。

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为成功推出6G网络做好准备

6G 部署可具备实用性：新建 6G 站点可与现有 5G 基站同址部署 (co-located)，既能加快部署进程，又能充分利用当前在站点选址、回传链路和供电方面的投资。千兆多输入多输出技术非常适合混合波束形成，将灵活的数字处理与高效的模拟控制相结合，以限制复杂性和功耗。

当子带全双工和时分双工基站共存时，即使在相邻信道中，一个基站的发射机也会干扰相邻基站的上行接收。子带全双工基站在下行时隙中引入上行子带，从而避免与相邻时分双工运营商发生较差链路干扰。将上行子带置于两个下行子带之间，可创建进一步减少相邻时分双工单元干扰耦合的频率隔离。当干扰确实发生时，可以对其进行测量和减轻。通过干扰测量可确定哪些gNB对受到的影响最大，从而引导功率回退、限制波束、和低延迟流量的保护资源。

这些技术可共同支持依赖于响应性和规模的业务模型，并重点关注重复使用和部署速度。这些策略的有效性得到了实际结果的支持。

附图3：3.5 GHz频段的子带全双工的无线性能。

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依赖经过现场验证的技术

在 3.5 GHz 频段使用两台商用设备进行的空口 (Over-the-air) 测量表明，先进的抑制技术可恢复原本因自干扰而损失的上行吞吐量。城市宏观仿真表明，子带全双工改善了上行链路占空比（在每个槽位调度上行链路，而不是在五个槽位调度上行链路），从而提高了上行用户感知吞吐量（UPT）中位数，并将上行延迟中位数降低了约50%。在理想交联干扰抑制条件下，相较于基准时分双工配置，上行 UPT 提升约 79%；即便无理想抑制效果，子带全双工的平均性能仍优于时分双工，上行 UPT 增益接近 44%。覆盖范围也得到了改进，子带全双工在1 Mbps或更高上行目标上为更高比例的用户提供服务，并采用完美缓解方案将覆盖边缘的最大耦合损耗提高了~6 dB。这些技术进步直接转化为更好的用户体验，正如我们的无线测量所证实的那样（参见附图3）。

图 4 展示了在我们圣地亚哥园区开展的、额外的空口 (Over-the-air) 测试结果，该测试以千兆 MIMO和子带全双工为核心方案。在此设置中，我们比较了两种配置之间的单元边缘性能：具有100 MHz带宽的3.5 GHz大规模多输入多输出基站和具有相同总传输功率但提供400 MHz信道带宽的13 GHz千兆多输入多输出基站。通过子带全双工将后者划分为下行300 MHz和上行100 MHz。我们在13 GHz下使用千兆多输入多输出和子带全双工技术进行的测试显示，与3.5 GHz大规模多输入多输出和时分双工相比，下行和上行设备的吞吐量提高了2.3倍至2.4倍。

附图4：经过现场验证、具有千兆多输入多输出和子带全双工技术的6G网络

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提供全新的响应性体验

使用千兆多输入多输出和子带全双工技术，用户可受益于更高的第3频段频谱容量和更好的上行覆盖范围。提升后的响应能力将为新兴应用提供支撑：低延迟上行链路将补充混合人工智能 (AI) 架构，使智能主体任务 (agentic tasks) 能在设备、边缘端与云端之间高效流转。增强现实的感觉更加流畅，车辆可以持续交换传感器数据和控制消息，而集成传感和通信可确保网络在保持活性数据流的同时分析环境反射。子带全双工通过同时发送和接收来实现这种双重能力。为确保大规模应用这些创新技术，标准和政策的一致性至关重要。

附图5：混合AI架构涵盖设备、边缘和云端

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根据规模调整标准和政策

政策和标准决定了创新技术被广泛应用的速度。3GPP 标准中已包含在密集场景下管理用户级共存的机制。子带全双工 (SBFD) 已在 3GPP R18 (Release 18) 中完成研究阶段，其在时分双工 (TDD) 频段的可行性与优势已得到认可。第19版最终制定了5G网络高级基站子带全双工操作规范，为6G网络全双工演进奠定了基础（从第20版中的研究项目开始）。重要的是，子带全双工在现有的时分双工监管框架内运行。这并不需要新的干扰保护规则或保护频带。

监管机构应继续支持允许中上频段接入时分双工频段内灵活双工的频谱框架，从而扩大可用带宽，并可与传统设备一起进行子带全双工部署。

随着网络的发展，6G网络的AI原生架构将成为保持性能可持续发展的关键。

附图6：6G网络标准化的第三代合作伙伴计划时间表

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利用机器学习提高千兆多输入多输出性能

基于机器学习的信号状态反馈 (CSF) 可实现千兆多输入多输出系统中狭窄、高精度波束所需要的准确信道信息。机器学习确保CSF能够适应所有设备的信道状况，从而提高了信道重建的保真度，同时保持了较低的反馈开销。这种更准确和高效的信道状态信息 (CSI) 使基站能够形成更紧密的波束，支持更密集的多用户操作，并在天线阵列扩展到千兆多输入多输出维度时提高吞吐量和频谱效率。

在多厂商场景中，机器学习可以在各个厂商和节点按顺序训练，从而在简化集成的同时匹配联合训练性能。实时无线机器学习根据条件变化调整参数和资源分配，这一点波束狭窄和用户分布快速变化的情况非常有必要。

共建6G网络生态

6G网络的未来取决于合作。通过汇集领导力、政策、研究、产品、工程和运营方面的专业知识，可以成功启用中上频段频谱。在千兆多输入多输出和子带全双工技术的支持下，可以设计具有大容量、低延迟和智能适应性的网络，这是移动网络演进中众所周知的、经过现场验证的技术，在覆盖范围、容量、共存和延迟方面具有优势。在通过共同努力实现这一愿景的前提下，6G网络将在未来十年乃至更长时间内实现沉浸式体验、自主系统和AI驱动的服务。

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关于作者

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