6G潜在关键技术（下册）

　　在下一代移动通信网络中，对频谱、网络架构、人工智能与大数据、应用层和安全等方向的关键技术研究将推动6G网络稳步发展。下册一共包含8章：第1章和第2章介绍了太赫兹与可见光通信；第3章介绍了全双工的频谱利用技术；第4章介绍了非正交多址接入技术；第5章介绍了6G网络架构；第6章介绍了人工智能、边缘智能和区块链等技术在6G网络中的应用；第7章介绍了应用层技术，包括语义通信、MTC、感知通信计算一体化与动态频谱；第8章介绍了6G网络的安全技术。本书对6G潜在关键技术进行了详细介绍，可供在无线通信、计算机科学等相关领域开展6G关键技术研究的学术界、教育界、产业界等相关人员阅读、参考。

　　郑凤：主要从事宽带无线通信和下一代网络及信息处理的研究，主要研究方向包括OAM-MIMO、IRS、人工智能技术在通信领域中的应用等。发表SCI/EI论文32篇，其中以作者身份发表论文共计18篇。授权专利7项。计算机软件著作权6项。主持/参与科研项目30余项。出版专著2部。

第1章 THz通信 001
1.1 THz定义与特性 001
1.1.1 频段定义 001
1.1.2 通信特性 002
1.2　THz通信场景 006
1.2.1 地面通信 006
1.2.2 空间通信 006
1.2.3　纳米网络通信 007
1.3　THz通信器件 007
1.3.1　半导体器件 007
1.3.2　天线 010
1.3.3　放大器 011
1.3.4　收发器 012
1.3.5　调制器 013
1.4　THz信道 013
1.4.1　信道建模 013
1.4.2 信道测量 019
1.4.3 信道估计 022
1.5 THz无线技术 025
1.5.1 调制 025
1.5.2 编码 027
1.5.3 多天线 027
1.6 THz与其他技术结合 032
1.6.1 THz与RIS 032
1.6.2 THz与OAM 036
1.7 THz通信的安全 040
1.7.1 安全优势 041
1.7.2 安全隐患 042
参考文献 043
第2章 可见光通信 049
2.1 VLC概念与特点 049
2.1.1 定义 049
2.1.2 特点 050
2.1.3 应用场景 050
2.1.4 VLC与RF系统的对比 052
2.2 VLC关键器件 052
2.2.1 发射器件 053
2.2.2 接收器件 053
2.3 VLC信道建模 054
2.3.1 光通量 055
2.3.2 发射功率 055
2.3.3 信道损耗 056
2.3.4　接收功率 056
2.3.5　接收机噪声与信噪比 057
2.3.6　阴影 057
2.4　VLC物理层关键技术 057
2.4.1　物理层模型 057
2.4.2 调制 058
2.4.3 MIMO 062
2.4.4 多址方案 064
2.5 VLC混合系统 064
2.5.1 双跳混合RF/VLC系统 064
2.5.2 机会分离网络 065
2.5.3 具有集中单元的异构网络 066
2.6 未来挑战 066
参考文献 068
第3章 全双工 071
3.1 全双工系统概况 071
3.2 连续干扰消除 073
3.2.1 物理隔离方向 073
3.2.2 空间隔离方向 080
3.3 全双工研究机遇和挑战 085
3.3.1 天线和电路设计 085
3.3.2 物理层算法设计 086
3.3.3 网络基础和协议设计 087
参考文献 089
第4章 非正交多址接入技术 090
4.1 多址接入技术的发展 090
4.2 非正交多址接入技术研究现状 091
4.3 6G中的非正交多址接入技术 092
4.4 速率分裂技术 095
4.4.1 速率分裂多址接入 095
4.4.2 速率分裂与使能技术 096
4.5 非正交多址接入技术面临的挑战 099
参考文献 101
第5章 6G网络架构 103
5.1 网络架构的发展 103
5.2 基本特征 104
5.3 DOICT融合 106
5.4 6G网络逻辑架构 107
5.5 网络使能技术 108
5.5.1 端到端强制驱动架构 108
5.5.2 智慧感知网络 110
5.5.3 数字孪生技术 111
5.5.4 确定性数据传输 112
5.6 空天海地融合组网 114
5.6.1 天基网络 115
5.6.2 空基网络 116
5.6.3 海基网络 130
5.7 未来网络研究现状 135
5.7.1 类脑神经元信号传递机理的无线异构网络 135
5.7.2 类生物免疫系统机制的网络内生安全防御 136
参考文献 139
第6章 人工智能与大数据 144
6.1 机器学习在通信中的应用 144
6.1.1 机器学习原理介绍 144
6.1.2 机器学习在物理层的应用 147
6.1.3 基于深度学习的物理层无线通信技术 163
6.1.4 人工智能在应用层的应用 165
6.1.5 6G网络安全层中的机器学习技术 167
6.2 边缘智能 171
6.2.1 边缘智能基本概念和问题 171
6.2.2 边缘智能的关键技术 174
6.2.3 边缘智能与6G的融合 185
6.2.4 未来研究方向与挑战 186
6.2.5 边缘智能未来应用愿景 187
6.3 区块链 191
6.3.1 区块链在6G发展中的优势 191
6.3.2 基于区块链的6G频谱管理和数据共享 192
6.3.3 基于区块链的6G系统具体应用 201
6.3.4 区块链在6G网络中可能的应用方向 203
6.4　终端友好型AI技术 204
参考文献 207
第7章 应用层技术 215
7.1 语义通信 215
7.1.1 语义通信的基本概念 216
7.1.2 语义与知识表示系统 220
7.1.3 语义信源和信道编码 222
7.1.4 语义通信中的反馈与跨层交互 225
7.1.5 高保真度的语义通信拟议框架 226
7.1.6 语义通信的应用实例 229
7.2　MTC 231
7.2.1　MTC概述 231
7.2.2 6G中的MTC 232
7.2.3 完整的MTC网络架构 234
7.2.4　节能型MTC设备 237
7.2.5　全球可扩展mMTC 241
7.2.6 任务关键型MTC 244
7.3　感知通信计算一体化 247
7.3.1 感知通信计算一体化的定义 247
7.3.2 信息处理的基本要素 249
7.3.3 感知通信计算一体化的技术模式 250
7.3.4 云、网络、边缘和终端一体化 251
7.3.5 AI/ML分离 252
7.3.6 关键技术 255
7.3.7　所面临的挑战 262
7.4 动态频谱共享 262
7.4.1 6G时代的频谱使用和共享 262
7.4.2 动态智能频谱共享与接入 263
7.4.3 频谱共享在6G中的定义 265
7.4.4 相关技术 266
7.4.5 存在的问题 267
7.5 同步无线信息和电力传输 267
7.5.1 物联网中的同步无线信息和电力传输 268
7.5.2 利用无蜂窝大规模MIMO实现同步无线信息和能量传输 274
7.5.3 联邦学习的同步无线信息和功率传输 277
7.5.4 未来SWIPT所面临的挑战 278
参考文献 279
第8章 6G中的安全与隐私 291
8.1 6G安全与信任网络 292
8.1.1 为什么6G需要信任网络 292
8.1.2 6G中信任网络的用例 293
8.1.3 信任网络的约束 293
8.1.4 信任网络的原理 293
8.2 6G中安全网络架构与加密技术 296
8.2.1 6G中的网络安全架构 296
8.2.2 6G体系结构中的后量子密码安全 296
8.2.3 软件和人工智能定义的安全 297
8.2.4 确保电信云的融合 298
8.3 6G中物理层安全技术 300
8.3.1 物理层的安全性促使6G连接高效可靠 301
8.3.2 适用于6G网络的分布式和协作PHY安全协议 302
8.3.3 无蜂窝大规模MIMO和智能反射面的安全性 303
8.3.4 在6G中使用可见光通信的物理层安全性 303
8.4 6G中的隐私安全保护与技术 304
8.4.1 未来超互联移动世界中的隐私保护要求 305
8.4.2 隐私保护技术 306
8.4.3 标准化和法则问题 306
参考文献 308
附录 缩写词汇表 312