摘要：ITU提出了6g网络“沉浸式通信、极高可靠低时延通信、极大规模通信、泛在连接、通信智能一体化、通信感知一体化”六大场景,带来了新的安全需求和挑战,需要融合新的安全关键技术来保障6g网络和业务的安全可靠。分析了ITU六大场景的安全需求,对物理层安全、隐私保护、轻量化接入认证、分布式认证、新型密码、安全智能编排、AI内生安全、AI赋能安全等可能应用到6g网络中的安全关键技术进行了探讨,并对后续6g网络安全研究工作给出了建议。

摘要：为提高5g-A/6g网络建设质量,针对基于智能超表面的5g-A/6g网络建设开展研究。概述智能超表面的基本原理及应用优势,深入分析智能超表面在5g-A/6g网络建设中的基本应用,包括系统结构与调控设计、加强物理维度安全防护、提高多流传输强度、优化网络边缘覆盖、提高物联网无线传输质量、保证室内信号覆盖质量、改造收发信机设施、支持设备到设备(device to device,D2D)大规模通信、消除信号覆盖盲区、基带信号处理,并提出了基于智能超表面的配套系统建设,以期为相关人员提供参考。

摘要：面对6g网络中用户密集化分布、频谱资源有限和分布式决策等挑战,提出了一种基于多维超图博弈的频谱资源共享方法。首先,根据6g网络太赫兹通信特点,设计了多维超图干扰模型,包括同频直接干扰、累计干扰和邻频干扰,通过降低多维干扰值以提升网络吞吐量。为实现分布式决策,将问题建模为超图博弈,并证明该博弈为势能博弈,至少存在一个纳什均衡点。然后,设计了基于同步最优响应的分布式频谱决策方法,求解频谱分配策略。仿真表明,所提的多维超图博弈实现了6g环境下分布式的频谱共享,与传统超图博弈方法相比,进一步降低了用户间的干扰水平,网络吞吐量大幅提升。

摘要：基于内生人工智能(AI,artificial intelligence)在大规模复杂异构网络中实现万物智联是6g的重要特征之一。联邦学习(FL,federated learning)因其数据处理本地化这一特有的机器学习架构,被认为是在6g场景中实现分布式泛在智联的重要途径,已成为6g的重要研究方向。为此,首先分析了在未来6g,特别是物联网(IoT,internet of things)场景中引入分布式AI的必要性,以此为基础论述了FL在满足相关6g指标要求的潜力,并从架构设计、资源利用、数据传输、隐私保护、服务提供角度综述了FL如何赋能6g网络,最后给出了FL赋能6g研究存在的一些关键挑战和未来有价值的研究方向。

摘要：5g牌照的发放标志着6g技术研发的开始,文章结合各类研究资料,预测6g的商用时间,对5g和6g主要性能指标进行对比,重点论述了6g采用的太赫兹通信、可见光通信、空天地海一体化系统、人工智能等关键技术,并针对6g的典型愿景进行了总结。

摘要：第6代(6g)移动通信在满足人类智能通信需求的同时,也给用户数据的安全与隐私保护带来了极大挑战。为此,基于联邦学习的分布式机器学习架构应运而生。然而,在联邦的模型训练过程中,移动设备会产生大量计算和通信开销。自私的移动设备不愿意参与模型训练,这将降低联邦学习性能。本文基于迭代双边拍卖设计了一种有效的联邦学习资源协作激励机制,任务计算终端作为卖方,任务请求终端作为买方,本地接入点根据买卖双方的出价做出模型训练时延和相应定价决策,在买卖双方信息非对称情况下最大化联邦学习市场总效用。仿真实验表明,所提机制具有良好的收敛性,可显著提高联邦学习的准确率,同时降低训练损失。

摘要：卫星网络因具备弥补地面网络覆盖盲区的特性,成为6g网络实现泛在连接应用场景的关键技术之一。为了实现卫星网络和地面网络间高效的资源融合管理,首先简要介绍了星地融合网络的发展现状,总结了星地融合网络资源管理技术的研究现状以及面临的挑战。其次,对6g星地融合网络下的移动性管理、跨域多维资源管理和统一的空口协议设计等关键技术进行分析,并基于对现有研究的探讨给出解决方案。最后,对未来面向6g的星地融合网络资源管理的发展提出了新的展望。

摘要：阐述构建一个由6g技术支持的虚拟现实生态系统,包括高速网络基础架构、高效内容分发处理、端到端延迟优化、直观的界面与互动设计,以及坚固的安全与隐私保护机制,并设计相应的体系架构。

摘要：通信感知一体化设计具有频谱复用、软硬件复用、低成本、高效率等多种优势,因此被视为6g网络的关键技术之一。在6g网络中利用参考信号来实现通感一体化可最大程度地实现对现有OFDM通信波形的兼容。本文将对面向6g通感一体化网络的参考信号设计进行探讨和研究。首先对利用参考信号实现通感一体化的原理进行介绍。然后讨论了针对通感一体化系统的参考信号设计准则,包括通信信道估计的影响、码间串扰和载波间串扰的影响、感知模糊函数的影响、功率分配与峰均比的影响等。基于上述设计准则,进一步介绍参考信号在结构设计和功率分配上的优化策略。最后将通过仿真来验证参考信号的设计性能。仿真分析了均匀参考信号结构的模糊距离和模糊速度,并提出了一种可根据实际情况灵活选择不模糊检测范围的机制;验证了参考信号和数据的功率分配可以提高通感一体化系统的能量利用效率,但会使得实际系统的峰均功率比有所上升。

摘要：针对6g赋能的智能时代下低时延、超高速、万物互联的海量机器类通信要求,基于物理层的安全防范技术已经成为传统信息安全机制的有效补充保障技术。基于多阶迭代干扰对齐(multi-phase iterative interference alignment, MPIIA)算法,利用反馈信道状态信息,提出了一种抵御被动式恶意攻击的物理层安全防范方案。算法依据全双工通信特点,首先,在反向阶段,利用反向信道对接收信号进行线性组合反馈给发送端;其次,在前向阶段,将反馈信号迭代与发送信号进行线性组合形成发送方案;通过设计编码矩阵,实现了全双工的多阶干扰对消,并极大地恶化了恶意用户的性能,从而保障物理层的安全。仿真结果表明,与传统的半双工D2D(device-to-device)通信相比,所提算法可以实现2倍的系统容量,同时保证智能D2D通信网络的最优自由度。