1.2　6G的相关应用场景和关键性能指标

1.2.1　相关应用场景

随着5G标准化工作趋于稳定和5G的大规模商用，全世界各主要国家和地区逐渐将目光投向下一代移动通信系统的研究探索。从2018年起，中国、美国、欧盟、日本、韩国等开始了6G相关的科研计划，从未来的应用场景、社会影响、潜在的使能技术、频谱分配等方面开展相应的工作。

从宏观角度看，6G发展的驱动力包含4个方面：

一是经济可持续发展驱动力；

二是社会可持续发展驱动力；

三是环境可持续发展驱动力；

四是技术创新发展驱动力，包括新兴无线技术和网络技术、ICDT融合技术（无线和网络）以及新材料（纳米材料、信息功能材料等）。

网络运营的发展需求体现在7个方面：

（1）能力极致融合，提供通信、计算、感知等融合的能力体系，满足6G需求；

（2）智慧内生泛在，提供无处不在的算力、算法、模型与数据，支撑无处不在的人工智能（Artificial Intelligence，AI）应用；

（3）网络分布至简，提供即插即用、按需部署的网络功能与服务；

（4）运营孪生自治，实现网络规划、建设、维护、优化的高水平自治，降低网络运营成本；

（5）安全内生可信，提供主动免疫、弹性自治、虚实共生、安全泛在的服务能力；

（6）全域立体覆盖，空天地海融合覆盖，保证业务无缝体验；

（7）生态绿色低碳，实现从网络建设到运行维护等多个环节的节能减排，助力可持续发展。

通过对6G发展的宏观驱动力和网络运营的发展需求，可以梳理出以下9大潜在业务应用 [1] ：

（1）沉浸式云XR业务；

（2）全息通信业务；

（3）感官互联业务；

（4）智慧交互业务；

（5）通信感知业务；

（6）普惠智能业务；

（7）数字孪生业务；

（8）机器控制和协同业务；

（9）全域覆盖业务。

从6G潜在的9大业务应用中可以看到，未来移动网络的总体性能需要支持：

（1）吉比特每秒（Gbps）级的体验速率；

（2）海量连接；

（3）99.99999%的高可靠性；

（4）亚毫秒级的传输时延；

（5）厘米级的感知精度；

（6）超90%的智能精度。

综合这6项总体性能，大致可以推演出6G的5大典型场景：

（1）超级无线宽带；

（2）超大规模连接；

（3）极其可靠通信；

（4）通信感知融合；

（5）普惠智能服务。

如图1-1所示，这5大典型场景环环相扣，体现了场景之间的交叉与融合。相比5G的三大典型场景：增强移动宽带、海量物联网通信和超可靠低时延通信，6G对这三个场景提出了更高的要求，并且增添了与感知的融合，将智能服务渗透到各个场景之中。

为了对6G关键性能指标进行测算，这里选择了以下几种部署场景。

（1）室内热点：需要同时满足超高峰值速率、高体验速率和低时延。峰值速率在太比特每秒（Tbps）级，用户体验速率在吉比特每秒（Gbps）级，频谱效率是5G的1.5～3倍，流量密度为0.5～10 Gbps/m 2 ，空口时延在毫秒级。

（2）智慧城市：同时满足高连接数密度、高传输速率和网络容量。连接数密度需要达到10 7 个/ km 2 ，流量密度达到0.1～10 Gbps/m 2 。

（3）工厂生产线：需同时满足极低时延、低抖动和超高可靠性。用户体验速率在百兆比特每秒级，空口时延小于0.1 ms，抖动在秒级，可靠性达99.99999%，定位精度在厘米级。

（4）工业制造区：需同时满足超大规模连接和低速率传输，连接数密度要求达到10 7 ～10 8 个/ km 2 。

（5）医院：需同时满足超大智能体终端数的低时延训练和推理。AI推理精度要求大于90%（取决于具体场景），可靠性为99.99999%，空口时延小于1 ms。

（6）街道：需要同时满足高感知精确度和分辨率。感知精度在厘米级，感知分辨率在厘米级。

（7）偏远区域：需要满足～100%覆盖率，移动性支持1000 km/h，覆盖范围超过1000 km。

1.2.2　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1-2所示 [2] 。

相比5G，未来6G在关键性能指标上有更高的要求，例如，峰值速率从5G的10～20 Gbps提高到太比特每秒（Tbps）级，用户体验速率从5G的50～100 Mbps提高到10～100 Gbps，频谱效率较5G提升2～3倍，网络能效较5G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1ms，用户面时延从4 ms/0.5 ms缩短到0.1 ms，流量密度从5G的10 Mbps/m 2 提高到0.1～10 Gbps/m 2 ，可靠性从99.999%提高到99.99999%，连接数密度从1个/m 2 增加到10～100个/m 2 。6G还有一些5G没有做明确要求的新指标，例如，超高定位精度、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。

对以上6G的关键性能指标有望通过哪些技术来实现呢？下面我们简单分析一下。

1 ．太比特每秒（Tbps ） 级峰值速率指标

峰值速率直接由系统带宽、码率、调制阶数、数据流数、控制/导频开销等来决定。毫米波带宽的上限大约是4 GHz，要达到1 Tbps的峰值速率，需采用1024 QAM调制和 40 个数据流，由于高频器件的相位噪声和非线性特性，波形质量很难支持1024 QAM的高阶调制；另外，由于波长较短，毫米波信道具有较强的直射径特性（信道稀疏），形成富散射的概率很小，很多流传输的可能性极小。对于太赫兹频段，由于带宽有可能达到100 GHz，通过采用256 QAM和2个数据流就可以实现1 Tbps的峰值速率。新型调制编码可以使峰值速率的传输更加健壮，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 Tbps，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调制频带宽度，以及发光器件的集成度上有重大的突破。

2. 10 ～100 Gbps 的用户体验速率指标

中低频段的系统带宽有限，如在200 MHz带宽条件下，采用64发天线×4收天线的多用户多输入多输出（Multi-User Multiple-Input Multiple-Output，MU-MIMO，也称多用户MIMO），下行用DDDSU（D代表下行子帧，U代表上行子帧，S代表特殊子帧）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 Mbps；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 Mbps。需要指出的是，在中低频段部署时，即使增加系统带宽，如加到1 GHz，上行体验速率一般不会随频带变宽而线性增加，其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，无法占满/利用更宽的频带。而对于高频段部署，由于路径损耗严重，小区半径通常设得很小，在这种情况下，终端反倒有可能占用较宽的频带，但又不超过最大发射功率，此时有可能达到10 Gbps以上的用户体验速率。因此，实现超过10 Gbps用户体验速率指标的最有可能的方式是太赫兹通信和无线光通信，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. 重建服务体系，提供多层次精度服务

控制面时延较长的原因主要是由于需要多个步骤才能完成连接建立过程。对于传统的基于调度的系统，多步接入过程能够保证不同用户在建立过程中的传输减少资源碰撞的概率，提高随机接入的成功率，但存在时延问题。为降低控制面时延，一个比较有效的方式是对多步接入过程进行精简，只要有数据则立刻进行发送，无须多步握手过程，但这样会带来碰撞引起的干扰，需要通过新型多址等技术来解决。此外，无蜂窝小区、智能超表面、超大规模天线、新型编码调制、AI空口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、数据传输时延三部分组成。其中，帧对齐时延、数据传输时延可通过帧结构/参数配置来降低，如采用补充下行链路（Supplementary Down Link，SDL）+补充上行链路（Supplementary Up Link，SUL）、120 kHz子载波间隔、短时隙调度等技术，传输时间间隔（Transmission Time Interval，TTI）的时长大约是9 μ s（2个OFDM符号），帧对齐+数据传输时延将缩小至30 μ s。5G空口中最高的终端能力为最小处理时延214 μ s，为达到0.1 ms单向空口时延要求，基站或终端处理时延不应超过70 μ s。因此，缩短单向空口时延到0.1 ms，瓶颈主要还是处理时延，需要比现有的基带处理能力提升3～4倍。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级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健壮性，以支持更多的超低时延用户接入系统，进行传输。

5. 7 个9 的可靠性指标

5G空口已支持99.999%～99.9999%的可靠性 [3] ，为了对抗信道的频选特性，需要分配较大的带宽，以增加频率分集。对于4 GHz的载频带宽为100 MHz，对于700 MHz的载频带宽为40 MHz，如果需提升到99.99999%的可靠性，可以考虑如下方式：

（1）增加时域重复传输次数，其代价是增加传输时延；

（2）增加频域资源，其代价是占用更大的带宽；

（3）增加天线数或站点部署密度，其代价是增加部署成本。

可靠性指标在多用户场景中更具有挑战性，当每个用户占用了很大的带宽时，势必会降低系统能够同时支持的高可靠用户。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。对空口技术而言，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. 1000 km/h 的移动性

移动性的定义是在满足服务质量（Quality of Service，QoS）要求的前提下，当给定数据传输速率或频谱效率时，终端所能支持的最大移动速度。在高移动速度下（速度在 500 km/h以上），发送端信道状态信息（Channel State Information at the Transmitter，CSIT）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较高的多普勒频移，在具有散射的传播环境下，还会造成多普勒域的信道弥散，很难通过简单的频率补偿方法来克服。在这种情况下，如果还是打算采用多载波波形，则可以考虑变换域波形，以降低高速移动情形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，变换域波形相对于传统OFDM方案，有1～3.5 dB链路性能增益，具体的增益与所允许的接收机方案有关。此外，通过无蜂窝小区、空天地一体化技术，能够有效加大小区的半径，减少小区切换频度，并且实现更广地理范围下的高速移动性。

7. 定位精度指标

3GPP的5G Release 16（Rel-16）的定位精度要求是80%的用户室内水平定位精度在3 m以内，室外水平定位精度在10 m以内 [4] 。在Release 17（Rel-17）中，对定位精度的要求有一定提升，对于工业物联网（Industrial Internet of Things，IIoT），90%的用户水平定位精度在0.2 m以内，垂直定位精度在1 m以内；对于一般的商用网络，90%的用户水平定位精度在1 m以内，垂直定位精度在3 m以内。6G的定位精度指标在室外要达到亚米级，在室内要达到厘米级。在室外场景下，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。具体地讲，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 ～10 Gbps/m 2 的流量密度

流量密度提升的最有效方式是增加基站密度，其次是采用更大的带宽，再次就是提升频谱效率。随着基站密度的增加，站间干扰会变得越来越严重，当基站密度达到一定的水平后，流量密度的增加会逐渐趋于饱和。如果是高频部署，则因为路径损耗加大，站间干扰相对于低频段情形不是十分严重，所以基站密度增加的空间更大。而且高频往往与大带宽相辅相成，流量密度的提升更容易在高频实现。值得一提的是，在中低频段，基站间的干扰可以通过无蜂窝小区或多点协作处理（Coordinated Multi-point Processing，CoMP）来降低。以32发天线×4收天线的多用户MIMO（MU-MIMO）为例，假设上下行信道具有互易性，采用4个天线端口（Antenna Port）的上行探测参考信号（Sounding Reference Signal，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（D代表下行子帧，S代表特殊子帧，U代表上行子帧），当可用带宽为600 MHz时，用12个相邻基站参与CoMP。经过计算，流量密度约为10.7 Mbps/m 2 ；当采用64发天线×8收天线的MU-MIMO时，假设上下行信道具有互易性，采用4个天线端口的上行探测参考信号（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，当带宽为400 MHz时，用36个相邻基站参与CoMP。经过计算，此时流量密度约为22.8 Mbps/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，在高频段，可用带宽增加到4 GHz，用36个相邻基站参与CoMP，流量密度可达到0.23 Gbps/m 2 。

9. 10 7 ～10 8 个/km 2 的连接数密度

连接数密度定义为单位面积上，当满足所需要的QoS时，系统能够接入服务的终端数量。在5G中，这个QoS的定义为32 B大小的数据包在10 s内被成功接收，所假定的包到达率很低，平均24小时只有几个。因此按照这个推算，采用窄带物联网（Narrow Band Internet of Things，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比5G的更加丰富，不仅支持低功率广覆盖（Low Power Wide Area，LPWA）式的业务，而且还包括对传输速率和传输时延要求比较高的业务，如各类监控、传感设备等，数据包的大小会超过32 B，时延要求在毫秒级以内。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，否则系统的资源大部分都消耗在控制信令上，而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，有可能涉及多用户的信道编码、交织、扰码、波形设计等数字移动通信的基础。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数密度。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，需要通过通信卫星联网，涉及空天地一体化技术。

10. 2 ～3 倍频谱效率的提升

在空口的各个关键技术指标中，频谱效率最能体现物理层技术的整体水平，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，也是极具挑战性的，尤其是对于宏小区同构。原因有二：

一是移动通信经过五代的演进，其物理层已汇聚了很多前人经过几十年研究的成果，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和技术突破不是很多，一些改进性的方案只是增量式的，“质”的飞跃并不多见；

二是4G和5G系统容量和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，但是高频通信面临器件功放效率低、路径损耗严重、传播环境缺乏散射/衍射等问题，对系统的频谱效率会产生很大的负面影响。

从传统意义上讲，频谱效率的评估主要是针对移动宽带业务或其增强移动宽带（enhanced Mobile BroadBand，eMBB），且考虑宏小区同构部署。5G频谱效率比4G频谱效率的提升主要得益于大规模多输入多输出（Massive MIMO）天线技术，在6G中，继续增加基站天线数对频谱效率的提升应该会有一定的帮助。以现有3GPP 5G空口标准作为参考，即截止到Rel-16的32发天线×4收天线的 MU-MIMO，对于中低频段（如低于6 GHz）和低速移动场景（如小于30 km/h），采用64发天线×4收天线的MU-MIMO，在基站侧有128个数字天线端口，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%。中低频段的上行频谱效率的情形与下行的类似，另外，还可以采用无蜂窝小区、多址接入、智能超表面等技术来提高系统的频谱效率。

对于高频段（高于 7 GHz），如毫米波，系统性能的主要挑战是实现宏小区内的广域覆盖，而不是频谱效率，所以在实际产品的混合型多输入多输出（Hybrid-MIMO）架构中，数字通道一般不超过4个，每个数字通道通过采用较多数量的天线单元实现较细的模拟波束，从而保证承载同步信道、系统消息和物理控制信道等的基本覆盖。如上文提到，由于毫米波器件的非理想特性，很难支持高阶调制和高码率，再加上缺乏散射和衍射条件，呈现较强的信道稀疏性，只能支持流数较少的MIMO传输。与毫米波所占的大带宽相比，毫米波传输的频谱效率一般是比较低的。尽管3GPP中对毫米波系统开展系统级仿真评估的公司很少，数据结果不全，但根据以上分析，在5G毫米波eMBB场景下，宏小区频谱效率的基线参考值应该不高。如果6G毫米波超宽带场景在宏小区的主要挑战仍然是广域覆盖，则频谱效率的提升就显得不那么必要了；但如果6G毫米波在宏小区部署中对频谱效率也有较高要求，则可以考虑用“全数字”毫米波天线架构来提升同时调度的用户数和MIMO的传输流数，但前提是能够有效地解决消息/控制类信道在宏小区中的覆盖问题，以及射频/功率放大器能耗较高的问题。

以上的6G关键性能指标（Key Performance Index，KPI）与潜在空口关键技术的对应关系如图1-3所示，可以看出智能超表面技术对满足所要求的用户体验速率、控制面时延、用户面时延、流量密度、连接数密度、频谱效率、网络能效、定位精度等性能指标起到重要的作用。