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推荐序：憧憬6G，共同定义6G
译者序
前言
第一部分 简介
第1章 2030年及以后的移动通信 2
1.1 移动通信的演进 2
1.2 关键驱动力 3
1.3 总体愿景 8
1.3.1 关键技术趋势 12
1.3.2 典型应用场景 16
1.3.3 关键性能指标的预期目标 18
1.4 本书结构 20
参考文献 21
第二部分 应用场景及目标KPI
第2章 以人为中心的极致沉浸式体验 24
2.1 极致的沉浸式云VR 24
2.1.1 传输时延要求 25
2.1.2 吞吐率要求 28
2.1.3 极致VR需求总结 28
2.2 触觉与多感官通信 29
2.2.1 高动态环境下的远程操控 30
2.2.2 高动态远程操控的主要要求 31
2.3 裸眼3D全息显示 31
2.3.1 裸眼3D显示简介 32
2.3.2 裸眼3D图像重建技术 32
2.3.3 分辨率和时延要求 32
2.3.4 裸眼3D显示的传输速率要求 33
参考文献 33
第3章 感知、定位与成像 35
3.1 高精度定位 35
3.1.1 绝对定位 36
3.1.2 相对定位 37
3.1.3 语义定位 37
3.2 同步成像、制图与定位 38
3.2.1 同步定位与制图 38
3.2.2 室内成像与制图 39
3.2.3 室外成像与制图 39
3.3 人类感知增强 40
3.3.1 超越人眼：超高分辨率 40
3.3.2 超越人眼：见所未见 41
3.3.3 超越人眼：谱识别 41
3.4 手势和动作识别 42
3.4.1 非接触式控制：大动作识别 42
3.4.2 非接触式控制：微动作识别 43
参考文献 44
第4章 全功能工业4.0及其演进 45
4.1 未来工厂 46
4.2 动作控制 47
4.3 机器人群组协同 48
4.4 从智能协作机器人到电子人 48
参考文献 49
第5章 智慧城市与智慧生活 50
5.1 智慧交通 50
5.2 智慧楼宇 51
5.3 智慧医疗 52
5.4 UAV使能智能服务 53
参考文献 55
第6章 移动服务全球覆盖 56
6.1 未连接区域的无线宽带接入 57
6.1.1 偏远地区的移动宽带 57
6.1.2 移动平台的无线宽带 58
6.1.3 应急通信与救灾 58
6.2 延伸到未覆盖地区的广域物联网业务 59
6.3 高精度定位与导航 59
6.4 实时地球观测与保护 60
参考文献 61
第7章 分布式机器学习与互联AI 62
7.1 AI增强的6G业务与运维 63
7.1.1 AI增强的网络性能 63
7.1.2 AI增强的网络运维 64
7.2 6G使能的AI业务 64
7.2.1 6G协同智能和实时控制 64
7.2.2 6G实现大规模智能 65
参考文献 66
第二部分小结 66
第三部分 理论基础
第8章 原生AI和机器学习的理论基础 71
8.1 AI基础理论 71
8.1.1 定义 71
8.1.2 机器学习分类 72
8.1.3 DNN信息论原理 74
8.1.4 DNN实现 76
8.2 分布式AI理论 77
8.3 动态贝叶斯网络理论 79
参考文献 83
第9章 大容量和大连接的理论基础 85
9.1 电磁信息论 85
9.2 大规模通信理论 88
参考文献 91
第10章 未来机器类通信的理论基础 96
10.1 语义通信理论 96
10.2 超分辨率理论 99
参考文献 101
第11章 高能效系统理论基础 103
11.1 能量有效的通信与计算理论 103
11.2 绿色AI理论 104
参考文献 106
第三部分小结 107
第四部分 新元素
第12章 新频谱 110
12.1 2020年前全球5G频谱分配 111
12.2 6G频谱需求 112
12.3 中频段仍是实现广覆盖最经济的方式 113
12.4 毫米波频段在6G时代逐渐成熟 115
12.5 太赫兹频段为感知和通信开辟了新的可能性 117
参考文献 119
第13章 新信道 121
13.1 6G信道建模新要求 121
13.2 6G信道测量 124
13.2.1 新频谱下的信道测量 124
13.2.2 新场景的信道测量 126
参考文献 127
第14章 新材料 129
14.1 硅的发展历程 129
14.2 异构III-V材料平台 130
14.3 可重构材料 130
14.4 光子晶体 131
14.5 光伏材料与光电探测器 132
14.6 等离子体材料 132
参考文献 133
第15章 新天线 136
15.1 光电导透镜天线 136
15.2 反射阵列和发射阵列 137
15.3 超表面 138
15.4 纳米光电探测器 139
15.5 片上天线和封装天线 139
15.6 轨道角动量 140
参考文献 141
第16章 太赫兹技术 143
16.1 太赫兹器件 143
16.1.1 电子方法 144
16.1.2 混合方法和光子方法 148
16.2 太赫兹系统 148
16.2.1 太赫兹通信系统 149
16.2.2 太赫兹成像和感知系统 150
16.3 挑战 151
参考文献 152
第17章 后摩尔定律时代的计算 159
17.1 后摩尔定律时代 159
17.2 神经形态计算 160
17.3 量子计算 161
17.4 新计算架构 162
参考文献 163
第18章 新终端 165
18.1 未来的移动终端设备 165
18.2 未来的脑机接口 169
18.3 全新的可穿戴设备 171
参考文献 172
第四部分小结 173
第五部分 6G空口设计使能技术
第19章 智能空口框架 179
19.1 背景与动机 179
19.2 技术现状 179
19.2.1 NR频谱利用与能效 180
19.2.2 物理层AI/ML 180
19.2.3 MAC层AI/ML 182
19.3 设计展望和研究方向 182
19.3.1 AI使能个性化空口 183
19.3.2 端到端AI链路设计及遗留问题 188
参考文献 189
第20章 地面与非地面一体化通信 192
20.1 背景与动机 192
20.2 现有方案 193
20.3 设计展望和研究方向 195
20.3.1 一体化多层网络 195
20.3.2 增强型非地面通信 198
参考文献 200
第21章 通感一体化 202
21.1 背景与动机 202
21.2 现有方案 203
21.3 设计展望和研究方向 205
21.3.1 ISAC系统设计 205
21.3.2 无线感知设计与算法 209
参考文献 212
第22章 新型波形和调制方式 215
22.1 背景与动机 215
22.2 现有方案 216
22.2.1 多载波波形 216
22.2.2 单载波波形 221
22.2.3 调制方式 223
22.2.4 感知波形 223
22.3 设计展望和研究方向 224
参考文献 226
第23章 新型编码 230
23.1 背景与动机 230
23.2 信道编码方案 231
23.2.1 背景 231
23.2.2 6G信道编码的目标KPI 231
23.2.3 6G信道编码的设计原则 233
23.3 信源信道联合编码 236
23.3.1 研究背景 236
23.3.2 基于机器学习的JSCC 237
23.3.3 6G JSCC的设计原则 238
23.4 物理层网络编码 239
23.4.1 背景 239
23.4.2 6G物理层网络编码的设计原则 240
参考文献 241
第24章 新型多址接入 247
24.1 背景与动机 247
24.2 现有方案 248
24.2.1 正交多址接入 248
24.2.2 非正交多址接入 249
24.2.3 免授权MA 253
24.3 设计展望和研究方向 255
24.3.1 大容量URLLC业务MA 255
24.3.2 极低成本、极低功耗设备MA 255
24.3.3 超大连接MA 256
24.3.4 鲁棒波束赋形MA 256
24.3.5 AI辅助MA 257
参考文献 257
第25章 超大规模MIMO 260
25.1 背景与动机 260
25.2 现有方案 260
25.2.1 FR1上的MIMO技术 261
25.2.2 FR2上的MIMO技术 261
25.2.3 协作式MIMO 262
25.3 新兴MIMO技术 264
25.3.1 太赫兹MIMO 264
25.3.2 可重构智能表面 265
25.3.3 超大孔径天线阵列 266
25.3.4 AI辅助MIMO 267
25.3.5 其他MIMO技术 268
25.4 设计展望和研究方向 271
25.4.1 感知辅助MIMO 271
25.4.2 可控无线信道及网络拓扑 272
25.4.3 FR2和太赫兹MIMO 273
25.4.4 超大孔径阵列 274
25.4.5 AI使能MIMO 275
参考文献 276
第26章 超级侧行链路与接入链路融合通信 283
26.1 背景与动机 283
26.2 现有方案 285
26.3 设计展望和研究方向 286
26.3.1 超级侧行链路使能技术 286
26.3.2 超级侧行链路与接入链路融合设计 287
参考文献 288
第五部分小结 289
第六部分 6G网络架构
设计的新特性
第27章 网络AI架构技术 295
27.1 背景 295
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鄂公网安备 42010302001612号 