3Gから5G、そしてその先の無線規格には、業界を発展させる具体的な目標が盛り込まれています。たとえば、4GがIPを中心とした柔軟な音声・データ・映像通信に特化したのに対し、5Gはそれを進化させたものです。6Gの目標は、よりユビキタスで、より効率的で、よりリアルなワイヤレス接続を提供することです。6Gシステムの研究開発は徐々に前進していて、私達もRuijie Wi-Fi業界が経験する技術の進歩に対してはっきりと理解し始めました。以下では、現在および将来のプロジェクトにおいて無線エンジニアが考慮すべき賦能技術について詳細に検討します。

アジア太平洋ヘルツ通信を含む新しい周波数です

7-24 GHzとアジア太平洋ヘルツ(100 GHzより大きい)の新しい周波数を使用することは、6G通信システムの一部になる可能性があります。これにより、新しいスペクトル管理方法が可能になり、データレートと速度の面での性能向上、ネットワーク容量と伝送帯域幅の増加、ネットワーク干渉の減少が可能になります。

通信センサー一体化です

将来の無線ネットワークは、その伝送を最適化するために無線装置の正確な位置を特定する必要があります。新しい周波数の導入により、無線ネットワークは高度に精度の高いセンシングと、その周辺の物理的な空間情報の把握を可能にします。6GにJCAS(通信センサー一体化)が使われる理由です。この技術は無線ネットワークの位置特定、センシング、通信機能を統合します。

JCASシステムは、より正確な室内空間、範囲、障害物、位置情報を取得してネットワークに送信することで、室内の通信シーンのパフォーマンスを向上させます。ericssonの最近の研究[1]によると、JCASの主な利点の1つは、「ほとんどのインフラストラクチャーが到達しており、送信/受信(Tx/Rx)ノードが全エリアをカバーしており、ノード間の相互接続が良好であるため、複数の静的な知覚グリッドを促進する」ことです。センシング機能が無線システムに組み込まれていれば、6Gで導入されるアジア太平洋ヘルツスペクトルの新しい周波数は、無線技術者がレーダーのような技術を使う道を開くかもしれません。しかしながら、JCASシステムを設計する上での課題は、システムを組み合わせることによる計算の複雑さと、それに伴う利用可能なリソースの競合であり、これは無線サービスを減速または中断させる可能性があります。

再構成可能な表面です

再構成可能なスマート表面(RIS)は、配備の容易さ、スペクトル効率の向上、現在の無線ネットワーク標準およびハードウェアとの互換性、および持続可能性のため、無線分野でますます注目を集めている。RISは、技術者が一連の反射ユニットを介して送信機と受信機の間の信号の伝播をプログラム的に動的に制御することを可能にする新しい媒体です。表面に入ってくる信号を能動的に反射して制御する能力は、MIMO無線システムを使用する無線技術者を必要とします。このシステムはコントロール性を高めることができますが、追加のアンテナと狭ビームが必要です。狭いビームには、ビームを狙うときのちょっとしたミスで、所定の目標に到達できなくなる可能性があるため、課題があります。

これらすべての種類の革新は、無線システムに膨大な複雑性と可変性をもたらし、宇宙探査ミッションの設計を非常に困難にしています。これらの無線システムを構築する技術者は、設計、モデル化、テスト、分析のためにMATLABとSimulinkを使用しています。彼らは結果を負担する必要がないシミュレーション環境の中で新しい周波数範囲、帯域幅、パラメータセット、MIMOの比例シミュレーションおよびより高いサンプリングレートを探索することができます。

地上ではないネットワークに無線接続をもたらします

コネクティビティの重要な進歩の1つが非地上ネットワーク(NTN)ですNTNとは、LEO衛星を含む地上以外の飛行物体を含むあらゆるネットワークのことです。無線技術者は、企業と消費者にサービスを提供するために、モバイル機器をハイブリッド地上と非地上の5Gモバイルインフラに統合しています。Appleの緊急SOS機能[2]は最も有名なアプリです。NTNの価値は、セルラー塔に依存することなく世界的な無線ネットワークを構築できることであり、特にコストがかかりすぎる地域ではそうです。

6Gシステムにはaiが重要です

6Gネットワークがますます複雑化すると、人工知能の使用が必要になる。6Gがもたらすより速い速度と複雑さに、人間だけで追いつくのは現実的ではないからです。人工知能的アプローチは、自動的かつ効率的に下位パターンを抽出することで非線形問題を解くことができ、人工的アプローチの限界を超えています。技術者は人工知能(機械学習、ディープラーニング、強化学習ワークフローなど)を応用して、6G無線通信を構成、最適化し、自分で組み上げることができます。さらに、6Gは、統合圧縮および符号化、ビームフォーミング、チャネル状態情報(CSI)圧縮、位置特定などの機能を改善するために、人工知能ベースのエアインターフェース[3]をサポートする可能性があります。人工知能はまた、シミュレーション環境をソース環境の挙動を推定することでアルゴリズムモデルに組み込むことができ、プロジェクト管理から利益を得ることができ、エンジニアは最小限の計算資源でシステムの主な効果を迅速に研究することができます。無線通信の最大の利点は、数学と物理の問題がないことです。問題はそれを効率的に実行するための必要性と技術ですどんな技術候補や要件が6G規格に含まれるかは2026年まで待たなければわかりませんが、無線技術者はこれからやってくるイノベーションについて学ぶべきでしょう。6Gの需要が決定されれば、JCAS、RIS、NTNの設計を統合し、シミュレーションでテストするために人工知能を使用する無線技術者は、より有利な競争優位性を持つことになります。