6G蜂窝物联网的大规模接入技术.docx

6G 蜂窝物联网的大规模接入技术

摘要

为了实现万物互联，6G 蜂窝物联网需要提供低功耗、巨连接和广覆盖的无线

接入。通过对 6G 物联网中大规模接入技术的分析和研究，特别是结合物联网

业务的偶发特性，设计了一个基于免授权随机接入协议的新型接入架构，以促

进在有限频谱资源内实现高效的大规模接入。所提接入架构包括两个阶段，即

联合激活检测与信道估计、数据传输。根据数据传输方向的不同，可以分为上

行数据传输和下行数据传输两种方案。由于大规模免授权随机接入情况下基站

To realize Internet of everything (IoE),the 6G cellular Internet of things

(IoT) network need to provide wireless access with low power,massive

connectivity and wide coverage.Through the analysis and research on

the massive access technology in 6G cellular IoT network,especially in

combination with the sporadic characteristics of IoT applications,a new

access framework based on the grant-free random access protocol was

designed to facilitate efficient massive access with limited spectrum

resources.The proposed framework consisted of two phases.One was

joint activity detection and channel estimation.The other was data

transmission,which was divided into two categories,uplink data

validate the effectiveness and robustness of the proposed algorithm.

Keywords ： •6G;cellular Internet of things;massive access;energy

efficiency;low power;massive connectivity;wide coverage

1 引言

随着 5G 通信系统的商用，我国部分信息技术公司、高校以及国外部分国家

的研究人员已开启了下一代移动通信网络 6G 技术的研发。国际电信联盟成立了

“网络 2030”焦点组，旨在探索 2030 年以及未来的新兴网络需求和 5G 系统的预

期进展。5G 网络把移动互联、大数据和智能学习等进行融合，初步实现了人与

人 、 人 与 物 以 及 物 与 物 之 间 的 万 物 互 联 ， 即 物 联 网 （ IoT,Internet of

things）。6G 将会在 5G 的基础上进一步体现大规模、广覆盖、高速率和低功

[11]

频谱效率更高、连接容量更大、传输速率更快、网络时延更低、保密性更好、

抗干扰能力更强、覆盖范围更广以及能量损耗更少等优势。然而，未来通信网

络也面临着各种各样的技术挑战。新频段频谱的采用、虚拟现实、增强现实和

全息体验等大流量应用的需求、上千亿部移动设备的互联、空天地海一体化的

空间延伸等都将促使•6G 移动网络面临的难题发展为超高峰值速率、超海量设

备接入、超广泛范围覆盖的需求和超高能耗的问题

低功耗的角度出发，对 6G 蜂窝物联网的接入技术进行分析和研究。

继续沿用免授权的随机接入方案，一般来说，免授权随机接入是指用户设备无

需与基站建立连接即可接入无线网络。因此，检测某一时刻哪些设备需要接入

无线网络成为免授权随机接入的关键

情况下是偶发的，即在一个特定时隙内所有的潜在设备只有少部分处于激活状

态，设备的激活信息是稀疏的。因此，采用基于稀疏理论的 CS 技术来检测激活

设 备 成 为 必 然

。 其 中 ， 近 似 消 息 传 递 （ AMP,approximate message

之后利用获得的无线信道统计特性来分析错误检测和遗漏检测的概率。然而，

由于导频序列的长度有限，基站不可避免地存在信道估计误差，为了缓解信道

估计误差对系统性能的影响，应根据估计误差的特性设计具有稳健性的技术方

案

[21]

。文献[2]和文献[3]考虑了服从复高斯分布的信道估计误差，为非正交多址

接入系统提供了综合的通信架构设计、性能分析和稳健性优化方案。同样，在

考虑不完美信道状态信息的前提下，文献[22]提出了一种联合的导频和数据发射

功率分配方案使得认知无线电多址接入网络上行链路的能量效率最大化；文献

[23] 从 最 大 化 系 统 权 重 和 速 率 的 角 度 出 发 ， 为 多 用 户 的 多 输 入 多 输 出

（MIMO,multiple-input multiple-output）系统设计了一个线性预编码方案。但

是，这些相关工作在设计稳健的传输方案时都没有考虑接入协议，实际上，接

入协议如免授权随机接入，对稳健接入方案的性能有很大影响。

另外，终端数量的激增和高服务质量的通信需求导致能量消耗过高

。从运

营商的角度来看，5G 系统基站端的能耗已是•4G 系统的十几倍；物联网设备端

也面对同样的问题，目前设备锂电池的容量有限，无法维持较高续航。未来• 6G

系统的超海量连接无处不在，高能耗是必须解决的一个问题，因此，基于免授

权的随机接入协议，从优化基站端和用户设备端能量效率的角度设计一个大规

量就可能发生传输中断，故在设计稳健的传输方案时应考虑这一因素

。部分文

献在设计方案时考虑了信道误差，但是没有从能效的角度出发

，或者没有考虑

免授权随机接入协议的特性

及基站端或用户端的能效，实际上两端的能耗问题都十分严峻，也就是说在设

计算法时，各种实际因素和通信场景都应当给予综合考虑。

基于此，本文将从能效的角度设计• 6G 蜂窝物联网的大规模接入框架，以

支持低功耗、巨连接和广覆盖的无缝接入需求。本文的主要贡献如下。

工作模式下基于免授权随机接入协议的•6G 蜂窝物联网小区。中心基站配备•M

根天线，利用相同的频谱资源为•N 个单天线物联网设备提供通信服务。由于物

联网业务的偶发特性，在某一特定时隙内仅有 K 个设备处于激活状态（即有数

据收发），其中，K 远小于 N。本文根据每个时隙内数据传输的方向分两种情况

讨论：1) 上行多接入，激活设备向基站发送独特的导频序列进行激活检测与信

道估计，随后激活设备发送数据给基站进行上行数据传输； 2) 下行多接入，激

CN(0

n

不变，在时隙之间独立地衰落。由于•TDD 模式下的信道具有互易性，上行信道

状态信息可以等效为下行信道状态信息，因此，基站到第 n 个设备的下行信道

用 hnHhnH 表示。

为了使基站获得设备激活信息和相应的信道状态信息，本文基于 AMP 方法

设计了一种联合激活检测与信道估计算法。一般在每个时隙的开始阶段，每个

激 活 设 备 发 送 一 段 长 度 为 L 的 特 定 导 频 序 列 •un=[un,1,⋯,un,L] Tun=[un,1,

第 n 个设备的状态标志为 α

n

=1 表示第 n 个设备处于激活状态，否则处于休

⋯,N}κ={n:αn=1,n=1,⋯,N}。此时，基站接收的导频符号 ϒ 可以表示为

Υ=∑n=1Nαnξn−−√unhTn+Π   (2)ϒ=∑n=1NαnξnunhnT+Π   (2)

其中，ξ

n

代表导频发射能量，其为导频序列长度•L 和导频发射功率 ppnpnp

的 乘 积 。 Π=[n'1,⋯,n'M]Π=[n'1,⋯,n'M]是 基 站 的 加 性 高 斯 白 噪 声

（ AWGN,additive white Gaussian noise ） ， 且 对 任 意 m ， Π=[n'1,

⋯,n'M]Π=[n'1,⋯,n'M]都服从高斯分布 CN(0,σ2I)CN(0,σ2I)。为了便于说明，

gn=αnξn−−√hn  (3)gn=αnξnhn  (3)

G=[g1,⋯,gN]T∈CN×M  (4)G=[g1,⋯,gN]T∈ℂN×M  (4)

服从如式(5)所示的伯努利高斯分布

。

其中，U=[u1,⋯,uN]U=[u1,⋯,uN]是导频序列矩阵。本文利用复杂度较低

的基于•CS 理论的•AMP 算法从噪声信号 ϒ 中恢复设备状态矩阵 GG，从而使基

站获得设备激活信息和信道状态信息。具体而言，设备状态矩阵 GG 的行向量

gt+1n=ηt,n((Rt)Hun+gtn)  (7)gnt+1=ηt,n((Rt)Hun+gnt)  (7)

其中，t=0,1,…是迭代指数，gtngtn 表示设备 n 的信息 gngn 在第 t 次迭代

的估计值，η

t,n

(·)是近似设计的非线性降噪函数，它是 gtngtn 基于有效观察(Rt) 

Hun+gtn(Rt) Hun+gtn 的一个估计值，η't,n(⋅)η't,n(·)是 ηt,n(⋅)ηt,n(⋅)的一阶导数，

R

为对应的残差。在迭代更新中，基站用每个设备的导频序列 unun 对残差•R

进行 匹配滤波 ，再 利用降噪函数• η

(·) 降噪，最后更新残差。设 置好 初始 值

和信道状态信息。一旦 AMP 迭代收敛，则第 n 个设备的状态就可以根据如下规