L'imprendibile arrivo di sistemi wireless di sesta generazione (6G) promette di rimodellare la connettività operando a frequenze più elevate, comprese le bande di terahertz, e di fornire tassi di dati nella gamma di teraLDbit al secondo. Tuttavia, raggiungere questi obiettivi ambiziosi richiede approcci fondamentali per la codifica dei canali.

Comprensione dei sistemi wireless 6G

6G ha previsto di avere successo 5G intorno al 2030, sostenendo casi di utilizzo trasformativo come le comunicazioni olografiche, i gemelli digitali, i sistemi autonomi e l'intelligenza artificiale pervasiva. Operando nel sub-terahertz (100 GHz a 300 GHz) e le bande di terahertz (300 GHz a 3 THz paradigma) 6G raggiungerà tassi di dati senza precedenti, potenzialmente superiori a 1 Tbps, riducendo i livelli di fine di stringa di fine fine fine fine fine fine fine

  • Extreme throughput:[] I codici devono supportare i tassi di dati molto elevati con una sovraccarica computazionale minima.
  • Comunicazione a bassa latenza affidabile all'interno dell'unità (URLLC):[ Applicazioni come chirurgia remota e domanda di guida autonoma di decodifica quasi istantanea.
  • Connettività principale:[ 6G puÃ2 collegare milioni di dispositivi per chilometro quadrato, ciascuno con budget limitati.
  • Efficienza in ambienti diversi:[ I canali Terahertz sono altamente sensibili all'assorbimento e al blocco, richiedendo codici che possono adattarsi alle condizioni in rapida evoluzione.

Rispondendo a queste sfide, è necessario andare oltre i sistemi di codifica ereditati da 5G (principalmente LDPC per i dati e i codici polari per il controllo) e sviluppare nuove famiglie di codici che possono essere adattati per l'interfaccia aerea 6G.

Evoluzione da 5G Coding a 6G Requisiti

5G NR (Nuova Radio) ha introdotto due pilastri di codifica del canale: codici LDPC per il canale di dati e codici polari per il canale di controllo. Mentre queste scelte hanno fornito guadagni significativi rispetto ai codici turbo 4G, 6G richiede ancora più flessibilità.

Le sfide chiave di codifica in 6G

Sviluppare tecniche di codifica di prossima generazione per 6G comporta sormontare diversi ostacoli intercorrelati:

  • I tassi di dati ad alta velocità con una perfetta affidabilità:[ A velocità superiori a 100 Gbps, anche le inefficienze di decodifica minore diventano costose. I codici devono offrire prestazioni quasi-Shannon-limit con architetture parallele hardware-friendly.
  • Latenza di livello di microsecondo:[ I loop di controllo in tempo reale richiedono codici che possono essere decodificati in pochi microsecondi.
  • Efficienza energetica per l'IoT massiccio:[ Le fatture di dispositivi a bassa potenza si basano su semplici encoder e decoder. I codici devono ridurre al minimo i circuiti attivi e il funzionamento del duty-cycled.
  • Multixing multifunzionale:[ 6G servirà simultaneamente eMBB (banda mobile avanzata), URLLC, e mMTC (comunicazioni di tipo macchina massiva) con requisiti di qualità-di-servizio eterogenei (QoS).
  • Variabilità del canale:[ I segnali di Terahertz sono influenzati dall'assorbimento atmosferico, dalla pioggia, dal fogliame e persino dal blocco dei gesti delle mani.

Queste sfide spingono l'esplorazione di nuovi paradigmi di codifica, molti dei quali sono descritti di seguito.

Tecniche di codifica di prossima generazione

I ricercatori di tutto il mondo stanno studiando una varietà di strategie di codifica avanzate su misura per 6G. Le seguenti sezioni dettagliano gli approcci più promettenti, attingendo alle pubblicazioni recenti e alle discussioni di standardizzazione in corso.

Codici polari: oltre la linea di base 5G

I codici polari, inventati da Erdal Arıkan nel 2008, sono stati adottati per i canali di controllo 5G a causa della loro proprietà di capacità-ottenimento e della bassa complessità di codifica.

  • Codici polari ad alta velocità:[] Nuovi algoritmi di costruzione (ad esempio, codici polari convoluzionali, codici convoluzionali convoluzionali (PAC) regolati dalla polarizzazione) migliorano le prestazioni a brevi lunghezze di blocco, critici per l'URLLC.
  • decodifica lista con risoluzione anticipata:[[] I decodificatori SCL avanzati possono ridurre la la latenza media fermando una volta che vengono rilevate le cornici corrette, rispettando le scadenze dei microsecondi sub-100.
  • Codici polari compatibili con il colore:[ I metodi di progettazione che permettono la punttura e il accorciamento consentono un supporto senza interruzioni per più velocità di codice senza cambiare la struttura dell'encoder, essenziali per la modulazione e la codifica adattiva (AMC).
  • I decoder di propagazione del belief (BP):[] I decodificatori BP paralleli possono essere implementati in hardware per raggiungere un elevato throughput, anche se con un gap di prestazione a SCL.

Un vantaggio significativo dei codici polari è la loro struttura deterministica, che permette un'efficace implementazione hardware. Tuttavia, la loro latenza a lunghezze di blocco molto lunghe rimane una preoccupazione, come la successiva decodifica di cancellazione è intrinsecamente seriale.

Codici LDPC: Evoluzione per il massiccio MIMO e Terahertz

I codici a parità di densità (LDPC) già i cavalletti da lavoro dei 5G data channel, vengono raffinati per 6G. La loro struttura quasi-ciclica (QC) facilita i decodificatori ad alta velocità utilizzando il messaggio iterativo passante, supportando i throughput di 100 Gbps e oltre.

  • Le distribuzioni di gradi ottimizzate per i canali di terahertz: Gli ensemble LDPC possono essere progettati per soddisfare i rapporti di segnale-rumore fluttuanti (SNR) tipici dei collegamenti di terahertz a banda larga, minimizzando i piani di errore.
  • Codici basati sul protografo:[ I codici LDPC protografici offrono una rappresentazione compatta e possono essere scalati per tassi di codice molto elevati (ad esempio, R > 0.9) con perdita minima delle prestazioni, utili per i collegamenti ad alto livello SNR.
  • Codici LDPC (SC) per lo spazio (Spatial Paird) Questi codici si avvicinano alla capacità di Shannon e mostrano soglie eccellenti, rendendoli attraenti per applicazioni a bassa latenza quando combinato con decodifica finestrata.
  • I disegni di Hardware-aware:[] Per ridurre il consumo di energia nelle stazioni di base MIMO, i decoder LDPC sono stati co-disegnati con la catena del ricevitore per condividere le risorse di pipelining e memoria.

Una sfida per LDPC in 6G è la necessità di tassi flessibili e lunghezze di blocco. Mentre 5G LDPC supporta un gran numero di grafici di base, 6G può richiedere una granulosità ancora più fine. Tecniche come il sollevamento e l'estensione del grafico di base possono fornire la compatibilità dei tassi senza eccessiva complessità.

Codici senza tariffa: Fontana e Raptor Codici per Canali Dinamici

I codici senza tariffa, noti anche come codici fontane, sono ideali per scenari in cui le condizioni dei canali sono imprevedibili o dove un singolo trasmettitore deve servire più ricevitori con SNR variabili. A differenza dei codici a tasso fisso, i codici a tasso generano un flusso potenzialmente infinito di simboli codificati; un ricevitore può decodificare una volta che ha raccolto abbastanza simboli, indipendentemente da quali sono stati persi.

  • Tassi aggiuntivi senza feedback:[] In scenari ad alta mobilità (ad esempio, veicolo-tutto), i loop di feedback possono essere troppo lenti.
  • Efficiente trasmissione/multicast:[] Un singolo flusso codificato può servire gli utenti con diverse qualità di canale, come ogni ricevitore si ferma quando ha abbastanza simboli, ideale per la distribuzione dei contenuti su 6G multicast.
  • Combinato con HARQ:[] Ibridi schemi di ripetizione automatica (HARQ) che utilizzano codici senza tasso possono ridurre la sovraccarica di retransmissione trasmettendo ridondanza incrementale fino alla decodifica di successo.

Per 6G, la ricerca si concentra sulla riduzione della loro complessità di decodifica—attualmente O(K log K) per RaptorQ—per soddisfare le velocità di terahertz. Inoltre, l'integrazione con i codici polari e LDPC come codici esterni viene esplorato per creare schemi di traffico ibridi senza tasso/fisso-ra.

Imparare la macchina-Codici basati: Adattativo e imparato

L'aumento dell'apprendimento approfondito ha aperto la porta alla codifica e decodifica della rete neurale, dove la struttura del codice tradizionale viene sostituita o aumentata da componenti appresi. I codici di apprendimento automatico (ML) per 6G sono particolarmente promettenti per la loro capacità di adattarsi alle statistiche dei canali che sono difficili da modellare analiticamente.

  • End-to-end imparato codifica:[[] Le architetture di Autoencoder trattano l'intera catena di comunicazione come una mappatura apprendente, ottimizzando congiuntamente l'encoder, il canale e il decoder.
  • Decoder neurali per i codici esistenti:[] Invece di progettare nuovi codici, ML può migliorare la decodifica dei codici polari e LDPC. Ad esempio, le reti neurali convoluzionali (CNN) possono sostituire il passaggio del messaggio iterativo, offrendo una convergenza più rapida al costo della formazione in testa.
  • Meta-learning per l'adattamento dei tassi:[ Un modello leggero può prevedere il miglior schema di codifica (tipo di codice, tasso e modulazione) basato su misurazioni dei canali in tempo reale, consentendo il commutazione del codice dinamico senza feedback esplicito.
  • Modelli di sequenza basati sull'attenzione:[ I trasformatori e i trasformatori di visione sono stati adattati per decodificare i blocchi brevi vicino al limite massimo ottimale (MAP), un'impresa che i tradizionali decodificatori subottimi non possono corrispondere.

Tuttavia, l'implementazione di codici ML in pratica viene con sfide: a) la necessità di grandi quantità di dati di formazione e di riqualifica quando le condizioni del canale cambiano, b) alto costo computazionale durante l'inferenza (soprattutto per i trasformatori), e c) la mancanza di spiegabilità e limiti garantiti delle prestazioni.

Paradigmi di codifica per 6G

Oltre alle quattro famiglie principali sopra descritte, diversi altri concetti di codifica stanno guadagnando la trazione nella comunità di ricerca 6G.

Accesso multiplo non ortogonale (NOMA) Coding

NOMA permette a più utenti di condividere le stesse risorse di frequenza temporale sovrapponendo i propri segnali nel dominio di potenza. Ciò richiede codifica e decodifica congiunti che separa gli utenti in base ai loro codebook.

Superficie di riflessione intelligente (IRS)-Aided Coding

I pannelli IRS possono controllare programmaticamente l’ambiente di propagazione, ma anche introdurre distorsioni di rumore e simboli di fase. Il lavoro di accensione tratta l’IRS come parte dell’encoder, utilizzando codifica spazio-tempo attraverso gli elementi riflettenti. Questo crea un problema di codifica e di teletrasformazione.

Il ruolo critico dell'apprendimento automatico nel design del codice

L’influenza di ML sul codificatore 6G si estende oltre i codici appresi, facilitando anche l’ottimizzazione in tempo reale dei parametri di codifica, come la lunghezza del blocco e l’ordine di modulazione, basato sul rilevamento ambientale. Ad esempio, un agente di apprendimento del rinforzo può sintonizzarsi il tasso di codifica per massimizzare il throughput, nel rispetto dei vincoli di latenza.

Inoltre, ML viene utilizzato per automatizzare la progettazione di codici LDPC protografici o per la costruzione di codici polari per canali specifici.Formando un modello generativo su un set di dati di buoni codici, i ricercatori hanno scoperto nuovi modelli LDPC compatibili con i tassi che superano i disegni ottimizzati manualmente. Tuttavia, tali codici spesso mancano di un'ottimalità teorica, rendendo la loro adozione in un processo lungo.

Prospettive future e attuazione pratica

Mentre ci avviciniamo alla pietra miliare del 2030 per la commercializzazione 6G, le tecniche di codifica qui descritte dovranno passare dai documenti accademici al silicio del mondo reale.

  • Standardization:[] 3GPP dovrebbe iniziare la fase di studio 6G intorno al 2025-2026, con schemi di codifica che sono un argomento centrale.
  • Prototipando alle frequenze Terahertz:[] I testbed che operano intorno ai 140 GHz sono già in fase di costruzione, valutando la complessità pratica del throughput e del decoder dei codici candidati.
  • Energy-aware design:[ 6G stazioni di base consumeranno enormi quantità di potenza se non ottimizzato. L'hardware Codec deve essere proporzionale all'energia, scagliando giù con il carico del traffico.
  • Integrazione con interfaccia aria auto-nativa AI:[ L'interfaccia aerea di nuova generazione può includere uno strato AI/ML che interagisce con codifica per eseguire codificazione con canali di sorgente comuni, migliorando l'affidabilità end-to-end per applicazioni come video olografico.

In sintesi, la transizione dal 5G al 6G codifica non è solo un miglioramento incrementale ma un cambiamento di paradigma. I codici diventeranno più adattativi, più strettamente integrati con il canale fisico, e in alcuni casi, appresi dai dati. Mentre i codici polari e LDPC probabilmente resteranno codici core, senza tasso e basati su ML espanderanno i loro ruoli, soprattutto in ambienti multipunto e dinamici impegnativi.

Conclusioni

Il successo di implementare sistemi wireless 6G che si occupano di sviluppare tecniche di codifica di nuova generazione in grado di gestire tassi di dati estremi, latenza ultra-bassa, la connettività massiccia e canali altamente variabili. Questo articolo ha esaminato l'evoluzione dal 5G codifica alle promettenti frontiere dei codici polari, codici LDPC, codici senza tasso e codici basati su ML. Ogni famiglia porta punti di forza unici, codici polari per il controllo di trasmissione a breve termine, LDPC per i dati ad alta