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2.3 6G性能指标要求与使能技术

2.3.1 6G关键性能指标

通过初步测算,可以大体梳理出6G关键性能指标,如图2-5所示。相比5G系统,未来6G系统在传统的关键性能指标上有更高的要求,例如,峰值速率从5G系统的10~20 Gbit/s提高到Tbit/s级,用户体验速率从5G系统的50~100 Mbit/s提高到10~100 Gbit/s,频谱效率较5G系统提升2~3倍,能耗效率相比5G系统提升10~100倍,移动性从500 km/h提高到1000 km/h,控制面时延从10 ms缩短到1 ms,用户面时延从4 ms/0.5 ms缩短到0.1 ms,流量密度从5G系统的10 Mbit/(s·m 2 )提高到0.1~10 Gbit/(s·m 2 ),可靠性从99.999%提高到99.99999%,连接密度从1个/m 2 增加到10~100个/m 2 。6G系统还有不少5G系统没有明确要求的新指标,如超高定位精度(室外亚米级,室内厘米级)、超低时延抖动、AI能力、感知能力、计算能力、立体覆盖、安全等级等。

图2-5 6G系统与5G系统的关键性能指标(KPI)对比

2.3.2 性能指标的可实现性和潜在空口使能技术

前几节中的6G系统关键性能指标基本上是根据业务需求和部署场景测算得出的,并没有充分考虑技术上的供给能力和可实现性。这一节将从供给侧来分析前面提出的性能指标能否实现,以及可能通过哪些技术实现。值得指出的是,在一个移动通信系统中,许多性能指标不是单个满足就达到要求了,挑战之处往往是几个指标需要同时满足,尤其是对于那些通过分析计算或者单用户链路级仿真就可以推算出的指标,如峰值速率、传输时延、可靠性、移动性等指标。对于需要系统级仿真来验证性能的指标,如用户体验速率、流量密度、连接密度、频谱效率等,本身已经考虑多用户资源调度/共享,且每条链路有特定的QoS要求,所以具有一定的综合意义是权衡后的结果。

1.Tbit/s级峰值速率指标

峰值速率取决于系统带宽、码率、调制阶数、数据流数、控制/导频开销等。毫米波段的带宽一般不超过4 GHz,要达到1 Tbit/s的峰值速率,必须采用1024-QAM调制和40流多天线(MIMO),而对于毫米波,由于器件噪声和非线性特性,波形质量难以支持1024-QAM;由于波长较短,毫米波的传播信道具有较强的反射/直射特性,能支持40流MIMO的富散射环境十分罕见。对于太赫兹波段,由于带宽有可能达到100 GHz,通过采用256-QAM和2流MIMO就可以实现1 Tbit/s的峰值速率。新型调制编码可以使得峰值速率更高,但要求大规模的并行译码,以实现超高速度的译码处理。除了太赫兹频段,无线光融合也有可能达到1 Tbit/s,但这在很大程度上依赖于光电子器件的发展和成熟度,需要在发光器件和光电接收机的频带宽度、发光器件的集成度上有较大的突破。

2.10~100Gbit/s的用户体验速率指标

中低频段的系统带宽有限。例如,在200 MHz带宽条件下,采用64发天线、4收天线的多用户多天线(MU-MIMO)技术,下行采用3个下行子帧+1个特殊时隙+1个上行子帧(DDDSU)的子帧配置和30 kHz的OFDM子载波间隔,通过系统级仿真,在保证一定的公平度和1%误块率的条件下,其5%边缘速率(下行体验速率)大约为124 Mbit/s;上行用DSUUD的子帧配置和15 kHz的OFDM子载波间隔,通过系统级仿真,在保证一定的公平度和1%误块率的条件下,其5%边缘速率(上行体验速率)大约为72 Mbit/s。需要指出的是,在中低频段部署时,即使增加系统带宽,如扩展到1 GHz,上行体验速率一般不会随着频带变宽而正比例增加,原因是中低频段的小区半径相对较大,而终端的发射功率有限。当用户处于小区边缘时,终端无法占满或利用更宽的频带。对于高频段部署,由于路径损耗较大,小区半径可以设定很小,在这种情况下,终端有可能占用很宽的频带,但又不超过最大发射功率,此时用户体验速率有可能达到10 Gbit/s以上。因此,使用户体验速率超过10 Gbit/s的最有可能的方式是太赫兹通信和无线光通信,进行局部部署,在较小的覆盖范围内实现超大带宽的传输。此外,通过采用智能超表面和无蜂窝小区技术,也可以提高用户体验速率。

3.1毫秒内的控制面时延

对于传统的基于调度的系统,多步的接入过程能够保证不同用户在连接建立过程中的传输减少资源碰撞的概率,妥善解决冲突问题,提高随机接入的成功率。为了降低控制面时延,一个比较直接的方式是精简多步接入握手过程,每当有数据从应用层到达物理层时,则立刻进行发送,但这样做会带来碰撞,引起用户之间的干扰和无线资源的冲突,需要通过新型多址等技术来有效解决。此外,无蜂窝小区、智能超表面、超大规模天线、新型编码调制、空口AI等技术对降低控制面时延也有帮助。

4.亚毫秒级的用户面时延

单向空口时延主要由基站/终端处理时延、帧对齐时延、数据传输时延3个部分组成。其中,帧对齐时延、数据传输时延可通过帧结构/参数的优化配置来降低。例如,采用SDL+SUL、120 kHz子载波间隔、短时隙调度等技术,传输时延(TTI)大约是9μs(即2个OFDM符号),帧对齐时延+数据传输时延将缩小至30 μs。5G新空口中最高的终端能力的最小处理时延是214 μs,为达到0.1 μs单向空口时延的要求,基站或终端处理时延不应超过70 μs。因此,缩短单向空口时延到0.1 μs,瓶颈主要还是在处理时延,需要比现有的基带处理能力提升3~4倍。降低用户面时延的另一个挑战之处在于多用户场景。一个基站要在亚毫秒内同时处理多个用户的数据,这对整个小区的资源调度也会带来很大影响。通过采用智能超表面、超大规模天线、无蜂窝小区等技术,可以提高边缘用户的信道鲁棒性,以支持更多的超低时延用户。

5.99.99999%的可靠性指标

5G空口已支持99.999%~99.9999%的可靠性,为了对抗信道的频选特性,需要使用较大的带宽,以增加频率分集。对于4 GHz载频,评估时所使用带宽一般为100 MHz,对于700 MHz载频,评估时所使用带宽一般为40 MHz,如需将可靠性提升到99.99999%,可以考虑:①增加时域重复传输次数,代价是增加传输时延;②增加频域资源,代价是占用更大的带宽;③增加天线数或站点部署密度,代价是增加部署成本。可靠性指标的挑战还在于多用户场景,每个用户已经占用了很大的带宽,这势必降低系统能够同时支持的高可靠用户数。而且高可靠与低时延经常需要同时满足,在多用户的条件下更加难以实现。从空口技术而言,提升可靠性的主要技术有新型调制编码、无蜂窝小区和AI空口。

6.1000km/h的移动性

移动性是指在满足QoS要求(如给定数据传输速率或者频谱效率)的前提下,终端所能支持的最大移动速度。高移动速度(>500 km/h)下,信道状态信息(CSI)很难准确获取,可以考虑使用开环MIMO。另外,高速移动性带来的不仅是多普勒频移,在具有散射的传播环境下,还会造成多普勒域的信道弥散现象,这些问题很难通过简单的频率补偿方法来解决。在这种情况下,如果还是打算采用多载波的波形,则可以考虑变换域波形,以降低高速且包含散射场景下的子载波间的干扰。根据初步的链路级仿真评估,考虑实际信道估计,相对于传统OFDM方案,变换域波形有1~3.5 dB链路性能增益,具体的增益与所采用的接收机方案有关。此外,无蜂窝小区、空天地一体化能够有效加大小区的半径,减少小区切换频度,并实现更大地理范围下的高速移动性。

7.定位精度指标

3GPP的5G Release 16的定位精度要求是80%的用户的室内水平维度的精度在3 m以内,室外水平维度的精度在10 m以内。在Release 17,定位精度的要求有一定提升,对于工业物联网(Industry Internet of Things, IIoT),90%的用户的水平维度的精度在0.2 m以内,垂直维度的精度在1 m以内;对于一般的商用网络,90%的用户的水平定位精度在1 m以内,垂直定位精度在3 m以内。6G系统的定位精度指标在室外场景需要达到分米级,在室内场景要达到厘米级。室外场景下,可以依靠密集部署、超大规模天线、感知等技术来进一步提升定位精度。具体地,更密集的站点部署可以提升信号接收强度,增加可分辨多径;超大规模天线可以形成更细的波束,提升空间角度分辨率;基于环境感知辅助的定位能够提供更加智能的环境感知信息,包括地图、指纹库等。在室内场景下,除了以上技术,还可以考虑太赫兹通信感知,利用超高的波束分辨率和超大带宽,提升定位精度。

8.0.1~10Gbit/(s·m 2 )的流量密度

提升流量密度的有效方式是增大基站的部署密度,其次是采用更大的带宽,再次是提升频谱效率。随着基站密度的提升,站间干扰会变得越来越严重,当基站密度达到一定水平后,流量密度的增加会逐渐趋于饱和。对于高频部署,因为路径损耗很大,邻区基站的干扰相对不严重,基站密度增加的空间相对更大。而且高频段往往与大带宽相辅相成,流量密度的提升更容易在高频部署中实现。值得一提的是在中低频段,邻区基站的干扰可以通过无蜂窝小区或者多点协作处理(CoMP)来降低。以32发天线、4收天线的MU-MIMO为例,假设上下行信道具有互易性,采用4个Port的上行探测导频(SRS),基站天线配置为(4,4,2,1,1; 4,4),子载波间隔为30 kHz,子帧配比为DSUUD,可用带宽为600 MHz,12个相邻基站参与CoMP,则流量密度大约为10.7 Mbit/(s·m 2 );如果采用64发天线、8收天线的MU-MIMO,假设上下行信道具有互易性,采用4个Port的上行探测导频(SRS),基站天线配置为(8,16,2,1,1; 2,16),子载波间隔为120 kHz,子帧配比为DSUUD,可用带宽为400 MHz,36个相邻基站参与CoMP,此时流量密度约为22.8 Mbit/(s·m 2 );智能超表面也有望提高系统的流量密度。当频谱效率给定时,需要更大的带宽,以及更高的站点密度来满足该指标。例如,如果在高频段,可用带宽增加到4 GHz可用带宽,36个相邻基站参与CoMP,流量密度可达到0.23 Gbit/(s·m 2 )。

9.10 7 ~10 8 个/km 2 的连接密度

连接密度是指在单位面积上,满足所需要的QoS时,所能成功接入系统并受到服务的终端数量。在5G系统,这个QoS的定义为32 Byte的数据包在10 s内被成功接收,所假定的包到达率很低,平均一天24小时只有几个。因此,按照这个推算,采用窄带物联网(NB-IoT)技术,在180 kHz的带宽内可以满足10 6 个/km 2 的该类物联网终端密度。但是,6G的超大规模连接的业务模型远比5G时的更加丰富,不仅支持低速率广覆盖(Low Power Wide Area,LPWA)式的业务,还支持对传输速率和传输时延有比较高要求的业务,数据包的大小会超过32 Byte,时延在毫秒级。而且随着连接数的增加,控制信令的开销会大幅度增加,需要采用“轻控制”的传输方式,否则系统的资源将大部分耗费在控制信令的传输上,没有足够的无线资源用于数据的传输。“轻控制”传输对多址技术的研究提出了更高要求,会涉及多用户的信道编码、波形设计等数字移动通信的基础技术。此外,无蜂窝小区、智能超表面、超大规模天线等技术有助于提升每个连接的频谱效率,从而提高整个系统的连接密度。海量连接的终端还包括远洋船只上的各类传感器和人迹罕至地区的遥感探测装置,需要借助通信卫星联网,涉及空天地一体化技术。

10.2~3倍系统频谱效率的提升

在空口的各个关键技术指标当中,系统的频谱效率最能体现物理层基础技术的整体水平,涉及波形多址、信道编码、多天线技术(包括智能超表面、无蜂窝小区、超大规模天线等)、各类物理层的控制与反馈、无线资源调度等。频谱效率的指标也是最具挑战的,尤其是对于同构宏站网。原因有二:①经过不断演进,移动通信的物理层已汇聚了前人几十年研究的成果,在基本信号处理、信道编码和多天线领域,近些年来的重大理论发现和技术突破不是很多,尽管有不少改进性的方案,但大多是增量式的革新,“质”的飞跃并不多见;②4G和5G系统容量、传输速率的提升在很大程度上来自系统带宽的增大,而大的带宽通常只有在高频段才有可能。然而,高频通信会面临器件功放效率低、传播路径损耗严重、散射/衍射现象不显著等问题,对频谱效率产生很大的不利影响。

传统意义上,频谱效率的评估主要针对移动宽带业务或其增强(eMBB),而且多考虑宏网同构部署。5G系统相比4G系统频谱效率的提升主要得益于大规模天线(Massive MIMO)技术,在6G系统中,继续增加基站天线数对频谱效率的增加会有一定帮助。以现有3GPP5G NR标准作为参考,即以Release 16的32发天线、4收天线的MU-MIMO为例,如图2-6和图2-7所示。对于中低频段(< 6 GHz)和低速移动场景(< 30 km/h),采用64发天线、4收天线MU-MIMO,基站侧有128个天线数字端口,与参考的基线相比,小区平均频谱效率大约可以提升15%,边缘用户频谱效率大约可以提升32%。需要指出的是,增加基站天线的数字通道数和总的天线单元数,会使基站的功耗大大增加,不仅是射频的功率放大器及其他元器件,而且基带处理复杂度也大大增加。

图2-6 中低频段部署下的宏小区eMBB场景的下行平均频谱效率与天线数的关系

图2-7 中低频段部署下的宏小区eMBB场景的下行边缘频谱效率与天线数的关系

中低频段的上行频谱效率的情形与下行的类似,如图2-8和图2-9所示,假设均采用单用户多天线技术(SU-MIMO)。对于中低频段,还可以采用无蜂窝小区、多址接入、智能超表面(RIS)等技术来提高系统的频谱效率。对于基站只有两根发射天线、终端只有两个接收天线的情形,当没有部署RIS时,小区内均匀随机分布的用户下行平均信干燥比(SINR)为5 dB,当在每个小区边缘部署8个RIS面板,每个面板有40×40 = 1600个无源超材料天线单元时,用户平均下行SINR增加到15 dB。从频谱效率角度看,频谱效率相当于从2.06 bit/(s·Hz)增加到5.05 bit/(s·Hz),增益约为145%。

图2-8 中低频段部署下的宏小区eMBB场景的上行平均频谱效率与天线数的关系

图2-9 中低频段部署下的宏小区eMBB场景的上行边缘频谱效率与天线数的关系

对于高频段(>7 GHz),如毫米波,由于5G系统的主要问题是保证宏小区的覆盖,而不是频谱效率,在实际的5G毫米波产品的Hybrid-MIMO架构中,数字通道只有4个,每个数字通道通过采用较多数目的天线单元来实现较细的模拟波束,从而保证小区同步信道、系统消息和物理控制信道等的基本覆盖。由于毫米波器件的非理想特性,毫米波器件很难支持高阶调制和高码率,再加上散射/衍射现象不明显,只能支持流数较少的MIMO传输。另外,考虑毫米波的大带宽,对毫米波传输的频谱效率要求一般不是很高。尽管3GPP中对毫米波系统开展系统级仿真评估的公司很少,数据结果并不全面,但根据以上分析,在5G系统毫米波eMBB场景下,宏小区频谱效率的基线参考值应该不是很有挑战性。如果6G系统毫米波超宽带场景在宏网的主要问题还是覆盖,则频谱效率提升就显得不那么必要了;但如果6G毫米波在宏网部署对频谱效率也有较高要求,则可以考虑“全数字”毫米波天线架构来提升同时调度的用户数和MIMO流数,但需要妥善解决消息/控制类信道在宏网中的覆盖问题,以及基站功耗问题。

除了超级无线宽带,超大规模连接同样有频谱效率的概念,此时计算频谱效率需要充分考虑各种控制信令的开销。虽然5G系统没有对mMTC场景下的频谱效率进行明确定义,但在6G的研究中可以考虑补上,以便对比。对于比较特定的部署或网络拓扑,如室内热点、异构网等,频谱效率的测算方式经常根据具体情况而定,不具有普遍性,可以采用的技术也有一定的专用性。

表2-5是对以上分析的总结,列举了6G网络的关键性能指标(与空口相关的)及潜在的空口技术。

表2-5 6G网络的关键性能指标及潜在的空口技术 UU4pEhwL/N8Ty1AOcbPgEmbbzwMxu/sL0Q4xetGxUGbC0L+7Yva/TrOaYuLAI7wx

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