L'arrivée imminente de systèmes sans fil de sixième génération (6G) promet de remodeler la connectivité en utilisant des fréquences plus élevées, y compris des bandes de térahertz, et en fournissant des taux de données dans la gamme de térabits par seconde. Toutefois, pour atteindre ces objectifs ambitieux, il faut des approches fondamentalement nouvelles pour le codage des canaux. Les techniques de codage de la prochaine génération sont l'épine dorsale de 6G, permettant une correction d'erreur robuste, une latence ultra-faible et une efficacité énergétique sur les réseaux de dispositifs massifs.

Comprendre les systèmes sans fil 6G

6G devrait réussir la 5G vers 2030, soutenant des cas d'utilisation transformatrice tels que les communications holographiques, les jumeaux numériques, les systèmes autonomes et l'intelligence artificielle omniprésente. En fonctionnant dans les bandes de sous-terahertz (100 GHz à 300 GHz) et de térahertz (300 GHz à 3 THz), 6G obtiendra des taux de données sans précédent – dépassant potentiellement 1 Tbps – tout en réduisant la latence de bout en bout aux niveaux de sous-milliseconde.

  • Profondeur extrême: Les codes doivent supporter des taux de données très élevés avec des frais généraux de calcul minimes.
  • Communication à faible latence fiable (URLLC):[ Applications comme la chirurgie à distance et la demande de conduite autonome, décodage quasi instantané.
  • 6G peut connecter des millions de dispositifs par kilomètre carré, chacun avec des budgets d'énergie limités.
  • Efficacité dans divers environnements : Les canaux Térahertz sont très sensibles à l'absorption et au blocage, exigeant des codes qui peuvent s'adapter à des conditions en évolution rapide.

Pour relever ces défis, il faut dépasser les schémas de codage hérités de la 5G (principalement la LDPC pour les données et les codes polaires pour le contrôle) et développer de nouvelles familles de codes qui peuvent être adaptés à l'interface 6G air.

Évolution du codage 5G aux exigences 6G

5G NR (Nouvelle Radio) a introduit deux piliers de codage de canal : les codes LDPC pour le canal de données et les codes polaires pour le canal de contrôle. Bien que ces choix aient fourni des gains significatifs sur les codes turbo 4G, 6G demande encore plus de flexibilité. Par exemple, les codes LDPC 5G sont optimisés pour des taux de code autour de 1/3 à 8/9 et des longueurs de blocs jusqu'à 8448 bits, mais les cas d'utilisation 6G peuvent impliquer des blocs extrêmement courts ou très longs. De même, les codes polaires en 5G reposent sur le décodage successif de la liste d'annulation (SCL), qui offre une excellente performance à une complexité modérée mais peut ne pas s'étendre bien à des bandes de bande térahertz.

Principaux défis en matière de codification dans la 6G

Le développement de techniques de codage de la prochaine génération pour la 6G implique le surmontage de plusieurs obstacles interdépendants :

  • Les taux de données ultra-hauts avec une fiabilité parfaite: À des vitesses supérieures à 100 Gbps, même les inefficacités mineures de décodage deviennent coûteuses.
  • Latence de niveau microseconde:[ Les boucles de contrôle en temps réel nécessitent des codes qui peuvent être décodés en quelques microsecondes. Cela motive les décodeurs à faible complexité et la terminaison précoce itérative.
  • Efficacité énergétique pour les IoT massifs: Des milliards de dispositifs de faible puissance seront basés sur des encodeurs et des décodeurs simples.
  • Multiplexage multi-services:[ 6G servira simultanément eMBB (haut débit mobile amélioré), URLLC et mMTC (communications de type machine volumétrique) avec des exigences hétérogènes de qualité de service (QoS). Un cadre de codage unifié qui peut s'ajuster dynamiquement est hautement souhaitable.
  • Variabilité du canal :[ Les signaux de Térahertz sont affectés par l'absorption atmosphérique, la pluie, le feuillage et même le blocage des gestes manuels.

Ces défis conduisent à l'exploration de nouveaux paradigmes de codage, dont beaucoup sont décrits ci-dessous.

Techniques de codage de la prochaine génération

Les chercheurs du monde entier étudient diverses stratégies de codage avancées adaptées à la 6G. Les sections suivantes décrivent les approches les plus prometteuses, en s'appuyant sur des publications récentes et des discussions en cours sur la normalisation.

Codes polaires : Au-delà de la base de 5G

Les codes polaires, inventés par Erdal Arıkan en 2008, ont été adoptés pour les canaux de contrôle 5G en raison de leur capacité d'atteindre la propriété et de la faible complexité de codage.

  • Les nouveaux algorithmes de construction (p. ex., les codes polaires convolutionnels, les codes convolutionnels ajustés à la polarisation (PAC)) améliorent les performances à courte longueur de blocs, critiques pour l'URLLC.
  • Décodage de la liste avec terminaison anticipée: Les décodeurs SCL avancés peuvent réduire la latence moyenne en s'arrêtant une fois que les cadres corrects sont détectés, respectant les délais de sous-100 microsecondes.
  • Les méthodes de conception qui permettent de ponctuer et de raccourcir permettent un support sans faille pour plusieurs taux de code sans modifier la structure de l'encodeur, essentielle pour la modulation et le codage adaptatifs (CMA).
  • Décodeurs de propagation de la croyance (BP) :[ Des décodeurs BP parallèles peuvent être mis en place dans le matériel pour obtenir un débit élevé, bien qu'avec un écart de performance pour SCL.

Un avantage important des codes polaires est leur structure déterministe, qui permet une mise en œuvre efficace du matériel. Cependant, leur latence à très longue longueur de blocs demeure une préoccupation, car le décodage d'annulations successives est intrinsèquement sérial. Les modèles émergents, tels que l'amélioration de la programmation BP et la BP basée sur des listes, visent à surmonter cette limitation.

Codes LDPC: Evolution pour le MIMO massif et le Térahertz

Les codes de contrôle de la parité de faible densité (LDPC), déjà le cheval de bataille des canaux de données 5G, sont en cours de perfectionnement pour 6G. Leur structure quasi cyclique (QC) facilite les décodeurs à grande vitesse en utilisant le message itératif de passage, supportant les débits de 100 Gbps et au-delà.

  • Distributions de degrés optimisées pour les canaux de térahertz: Les ensembles LDPC peuvent être conçus pour correspondre aux rapports de signal fluctuants (RSN) typiques des liaisons de térahertz à large bande, minimisant les planchers d'erreur.
  • Les codes LDPC de protographe offrent une représentation compacte et peuvent être gradués pour des taux de code très élevés (p. ex. R > 0,9) avec une perte de performance minimale, utile pour les liaisons à haute-SNR.
  • Les codes LDPC couplés (SC) : Ces codes approchent la capacité Shannon de plus près et affichent d'excellents seuils, ce qui les rend attrayants pour les applications à faible latence lorsqu'ils sont combinés au décodage à fenêtre.
  • Des conceptions de logiciels d'arrêt:[ Pour réduire la consommation d'énergie dans les stations de base MIMO massives, les décodeurs LDPC sont co-conçus avec la chaîne de récepteurs pour partager les ressources en pipeline et en mémoire.

Bien que le LDPC 5G supporte un grand nombre de graphiques de base, le 6G peut exiger une granularité encore plus fine. Des techniques telles que le levage et l'extension du graphique de base peuvent fournir une compatibilité de vitesse sans complexité excessive. Des travaux récents de Qualcomm soulignent comment les codes LDPC peuvent être étendus pour supporter la latence inférieure à 100 μs tout en maintenant des cibles BLER (taux d'erreur de bloc strictes).

Codes sans vitesse: Codes de fontaine et de Raptor pour canaux dynamiques

Les codes sans fil, aussi appelés codes fontaines, sont idéaux pour les scénarios où les conditions de canal sont imprévisibles ou où un seul émetteur doit desservir plusieurs récepteurs avec des SNRs variables. Contrairement aux codes à taux fixe, les codes sans fil génèrent un flux potentiellement infini de symboles codés; un récepteur peut décoder une fois qu'il a recueilli suffisamment de symboles, peu importe ceux qui ont été perdus. Pour 6G, cette propriété offre plusieurs avantages:

  • Les taux d'adaptation sans rétroaction:[ Dans les scénarios de grande mobilité (p. ex., véhicule à tout), les boucles de rétroaction peuvent être trop lentes.
  • Diffusion/multidiffusion efficace:[ Un flux codé unique peut servir des utilisateurs ayant des qualités de canal différentes, chaque récepteur s'arrêtant lorsqu'il a suffisamment de symboles – idéal pour la distribution de contenu sur multidiffusion 6G.
  • Combiné avec HARQ:[ Les systèmes de redondance automatique hybride (HARQ) qui utilisent des codes sans taux peuvent réduire les frais généraux de retransmission en transmettant une redondance progressive jusqu'à ce que le décodage réussi.

Pour 6G, la recherche vise à réduire leur complexité de décodage, actuellement O(K log K) pour RaptorQ, afin de répondre aux vitesses de térahertz. De plus, l'intégration avec les codes polaires et LDPC comme codes extérieurs est en cours d'étude pour créer des schémas hybrides sans taux/taux fixes. Une étude approfondie réalisée par ACM[ examine comment des codes fontaines peuvent être déployés dans des réseaux au-delà de 5G, en notant leur potentiel pour une IoT massive et un trafic sporadique.

Codes basés sur l'apprentissage automatique : adaptatif et appris

La montée de l'apprentissage profond a ouvert la porte au codage et au décodage en réseau neuronal, où la structure traditionnelle du code est remplacée ou augmentée par des composants appris. Les codes d'apprentissage automatique (ML) pour 6G sont particulièrement prometteurs en raison de leur capacité à s'adapter aux statistiques de canaux difficiles à modéliser analytiquement.

  • Codage appris de bout en bout :[ Les architectures d'autoencodeur traitent toute la chaîne de communication comme un mappage appris, optimisant conjointement l'encodeur, le canal et le décodeur. Cela peut donner des codes qui surpassent les modèles classiques sur des canaux spécifiques (p. ex., canaux non linéaires ou multi-utilisateurs).
  • Décodeurs neuraux pour codes existants: Au lieu de concevoir de nouveaux codes, ML peut améliorer le décodage des codes polaires et LDPC. Par exemple, les réseaux neuronaux convolutionnels (RCN) peuvent remplacer le passage itératif des messages, offrant une convergence plus rapide au coût de la formation des frais généraux.
  • Meta-learning for rate adaptation:[ Un modèle léger peut prédire le meilleur schéma de codage (type de code, taux et modulation) basé sur des mesures de canal en temps réel, permettant le changement de code dynamique sans retour explicite.
  • Modèles de séquence basés sur l'attention:[ Les transformateurs et les transformateurs de vision ont été adaptés pour décoder des blocs courts près du maximum optimal fixé a posteriori (MAP), un exploit que les décodeurs suboptimaux traditionnels ne peuvent pas correspondre.

Cependant, le déploiement de codes ML dans la pratique comporte des défis : a) la nécessité d'une grande quantité de données de formation et de recyclage lorsque les conditions de la chaîne changent, b) le coût élevé du calcul pendant l'inférence (surtout pour les transformateurs) et c) le manque d'explication et de limites de performance garanties. Malgré ces obstacles, le rapport technique 3GPP TR 38.843 sur les études 6G indique que les composants de couches physiques basées sur l'IA/ML sont considérés comme un catalyseur clé.

Paramètres émergents de codage pour 6G

Au-delà des quatre familles principales décrites ci-dessus, plusieurs autres concepts de codage gagnent en traction dans la communauté de recherche 6G.

Codage d'accès multiple non orthogonal (NOMA)

La NOMA permet à plusieurs utilisateurs de partager les mêmes ressources de fréquences horaires en superposant leurs signaux dans le domaine de puissance. Cela nécessite un codage et un décodage conjoints qui sépare les utilisateurs en fonction de leurs codes. Le code Sparse multiaccess (SCMA) et le DDS (Low Density Spreadling) sont deux techniques de codage de NOMA importantes.

Codage à l'aide d'une surface réfléchissante intelligente (IRS)

Les panneaux IRS peuvent contrôler programmatiquement l'environnement de propagation, mais ils introduisent également des distorsions de bruit de phase et de symbole. Les travaux émergents traitent l'IRS comme faisant partie de l'encodeur, en utilisant le codage espace-temps à travers les éléments réfléchissants. Cela crée un problème de codage couplé et de formage de faisceau.

Le rôle critique de l'apprentissage automatique dans la conception de codes

L'influence du ML= sur le codage 6G s'étend au-delà des codes appris. Il facilite également l'optimisation en temps réel des paramètres de codage, tels que le taux, la longueur des blocs et l'ordre de modulation, en fonction de la détection environnementale. Par exemple, un agent d'apprentissage du renforcement peut régler le taux de codage pour maximiser le débit tout en respectant les contraintes de latence.

En formant un modèle génératif sur un ensemble de bonnes données, les chercheurs ont découvert de nouveaux modèles LDPC compatibles avec les taux qui surpassent les modèles optimisés manuellement. Cependant, ces codes manquent souvent d'optimalité théorique, rendant leur adoption dans les normes un processus long. L'équilibre entre flexibilité axée sur les données et performances prouvables reste un débat actif.

Perspectives et mise en œuvre pratique

Alors que nous approchons de la date butoir de 2030 pour la commercialisation de la 6G, les techniques de codage décrites ici devront passer de la documentation académique au silicium réel.

  • Norme : On s'attend à ce que 3GPP démarre la phase d'étude 6G vers 2025-2026, les schémas de codage étant un sujet central. Il est probable qu'un cadre modulaire sera adopté, permettant différents codes pour différents cas d'utilisation (p. ex., codes de type polaire pour les paquets courts, LDPC pour la diffusion en continu, sans taux pour la diffusion).
  • Prototypage aux fréquences de Terahertz: Des bancs d'essai fonctionnant autour de 140 GHz sont déjà en cours de construction. Ils évalueront la complexité pratique du débit et du décodeur des codes candidats. Par exemple, un décodeur LDPC de 100 Gbps en 7 nm CMOS a été démontré, mais le traitement de terahertz introduit de nouveaux défis d'architecture numérique.
  • Conception de logiciels énergétiques:[ Les stations de base 6G consommeront d'énormes quantités de puissance si elles ne sont pas optimisées. Le matériel Codec doit être proportionné à l'énergie, en réduisant la charge de trafic.
  • Intégration avec interface air native AI:[ L'interface air de prochaine génération peut comprendre une couche AI/ML qui interagit avec le codage pour effectuer le codage joint canal source, améliorant la fiabilité de bout en bout pour des applications comme la vidéo holographique.

En résumé, la transition du codage 5G à 6G n'est pas seulement une amélioration progressive, mais un changement de paradigme. Les codes deviendront plus adaptatifs, plus étroitement intégrés au canal physique et, dans certains cas, appris à partir de données.

Conclusion

Le déploiement réussi des systèmes sans fil 6G repose sur le développement de techniques de codage de la prochaine génération qui peuvent traiter des taux de données extrêmes, des latences ultra-faibles, une connectivité massive et des canaux très variables. Cet article a examiné l'évolution du codage 5G aux frontières prometteuses des codes polaires, des codes LDPC, des codes sans taux et des codes ML. Chaque famille apporte des forces uniques – des codes polaires pour le contrôle à blocs courts, des codes sans taux pour les données à haut débit, des codes sans taux pour les liaisons de radiodiffusion et dynamiques et des codes ML pour les performances adaptatives.