グローバルな通信業界は、新しい時代のしきい値に立っています。 5Gネットワークは、成長し成長し続けていますが、研究者や規格機関は、6Gの第6世代のワイヤレス通信のための接地を既に配置しています。 2030年頃に到着することを期待して、6Gは、テラビットパー秒範囲、サブミリ秒レイテンシ、および10億台のデバイスをシームレスに接続するための機能でデータレートを配信することを約束します。 これらの野心的な信号を次の信号に変えるには、これらのアルゴリズムが、複雑で伝達されるアルゴリズムが、複雑に変化するアルゴリズムが、これらを伝達されると、これらは、複雑に変化します。

5G〜6Gへの進化:なぜ信号処理のマッター

信号処理は、常にワイヤレス技術のあらゆる世代で重要な有効化されています。 2Gでは、単純なマッチングフィルタとイコライザーが不足しています。 3Gは、マルチユーザー検出とCDMA処理をもたらしました。 4G LTEは、OFDMとMIMO受信機を導入しました。 5Gは、大規模なMIMOとビームフォーミングでさらに押し上げました。 しかし、6Gは、従来のアルゴリズムの能力を上回る課題を紹介します。 テラヘルツ(THz)バンド、極端な動き(対向)、および従来のアルゴリズムと、および従来のアルゴリズムの動作を1000 km に必要とします。

6G信号処理におけるコアイノベーション

AI駆動型適応アルゴリズム

人工知能と機械学習は単なる6Gの強化ではありません。それらは基礎的です。ディープニューラルネットワークは、非線形、時間分散環境におけるモデルベースのアプローチを外部に理解し、生データからチャネルの動作を学ぶことができます。AI主導のアルゴリズムは、チャネル推定、検出、デコードのために開発され、多くの場合、従来のベイジアン推定者やビタビデコーダを交換したり、拡張したりすることができます。例えば、オートエンコーダアーキテクチャは、ハードウェアの最適化を可能とし、AIの要件を最適化することができます。

大規模な MIMO と を超えて

大規模 MIMO (複数の入力複数の出力) は 5G のキーの革新でした。, 基地局の何百ものアンテナを使用して。. 6G のため, スケールは劇的に拡大します。-数千または数千のアンテナ要素の大きいインテリジェントな表面 (LIS) の形でまたは再構成可能なインテリジェントな表面 (RIS). 信号処理アルゴリズムは、効率的にビームフォーミングの巨大な計算負荷を処理する必要があります。, プリセット, チャネル推定は、このような配列の大きな変化を観察するような大きな技術 (MIMO) および複雑なアルゴリズムは、大規模な構造の動作を縮小します。 (大規模な 大規模な 大規模のコアのコアのコアの動作を観察する) と 大規模な 大規模な と 複雑な の の と 複雑な 複雑な の の 速度は、 の の と の の の の 速度を と の 測定 と の の 測定 の の 測定 測定 測定 測定 測定 測定 測定 測定 測定 測定 測定 測定 測定 測定 測定 測定 測定 測定 測定 測定 測定

高度なビームフォーミング技術

6G のビームフォーミングは、サブ 6 GHz から mmWave および THz 帯域まで、周波数の範囲にわたって動作しなければなりません。高速列車や低高度のドローンなどの高速移動ユーザーを追跡できる適応型ビームフォーミングアルゴリズムは、不可欠です。階層的なビームフォーミング、コードブックベースのアプローチ、および圧縮されたセンシングは、排気検索なしで高速ビームアライメントを可能にします。さらに、複数のアクセスポイントを分散させると、干渉を抑制し、干渉を抑制する必要があり、これらの干渉を防止します。

Quantum-Assisted シグナル処理

データとアンテナのカウントの指数関数的な成長は、古典的なコンピュータに引き起こすいくつかの信号処理の問題になります。量子信号処理は、ビームフォーマーのための大きなリニアシステムを解決するようなタスクのための量子アルゴリズムの使用を探求し、行列のインバージョンを最小四角形の推定者のために実行し、コードブック上の検索を加速する。フルスケール量子コンピュータはまだ数年、ハイブリッド古典的な量子システムと専用の量子インスパイアプロセッサは、例えば、分布を組み合わせるよりも、例えば、古典的な量子を最適化することができます。

エネルギー効率性加工

エネルギー消費は、特に電池駆動装置や大型センサーネットワークにおいて6Gにとって重要な課題です。次世代信号処理アルゴリズムは、エネルギー意識で設計されています。これは、近接コンピューティング技術を使用しており、ニューラルネットワークの精度が低いなど、必要なときにのみアクティブにするイベント駆動処理を含みます。アルゴリトミックは、スパサードのサンプリングや圧縮センシングなどのアプローチにより、処理に必要なデータ量が削減されます。パワーダプターとエネルギーのデコーダと組み合わせることにより、エネルギーの劣化やエネルギーの低減が最小限につながります。

テクニカルチャレンジと研究フロンティア

リアルタイム処理制約

6G のポーズの厳しいリアルタイム要件のためのサブミリ秒レイテンシーターゲット。特に、ディープラーニングに基づく多くの高度なアルゴリズムは、高い計算レイテンシを展示します。研究者は、FPGA ベースのアクセラレータとカスタム ASIC を含むハードウェアソフトウェア共同設計を探求しています。また、ワンショット学習やメタ学習などのアルゴリズム的な革新は、継続的な再学習の必要性を減らすことができます。エッジコンピューティングは、ベースコンプリケーションを分散する場所から構成されます。

高機能シナリオにおける堅牢性

6Gは高速レール(最大1000km / h)やドローンのスワマーなどのアプリケーションに役立ちます。 チャネル推定は、迅速なドップラーシフトと高速フェーディングによる非常に困難になります。 カルマンフィルタのような古典的なアルゴリズムは、チャネルの変動を予測するためにディープラーニング予測と組み合わせられています。 パイロットベースの推定は、過度のオーバーヘッドを回避するために効率的である必要があります。 盲チャンネル推定やテンソルベースの方法は、注意を払っています。 また、THzの他のユーザーから、他のユーザーとの間では、他のユーザーとの間で、このような干渉するような、より強い影響を受ける必要があります。

次世代ハードウェアとの統合

シグナル処理アルゴリズムは分離で開発できません。それらは、基礎的な無線周波数とデジタルハードウェアと密接に結合しなければなりません。アナログ・ツー・デジタル・コンバーター(ADCs)の新しい開発は、高リゾリューションが低い電力で、混合信号処理では、アルゴリズムの設計に影響を及ぼします。例えば、受信機の1ビットADCsは、大規模な量子化歪みから情報を回復できる特殊なアルゴリズムが必要です。同様に、THzを生成する他のナノマテリアルの使用は、既存のモデルと組み合わせて、アルゴリズムを最適化する必要が多岐に及ぶことになります。

業界・学術的取り組み

多数のプロジェクトや組織は、積極的に6G信号処理を研究しています。 [3rd Generation Project (3GPP)は6Gの学習フェーズを開始しました。 ITU-Tは、ビジョン文書を定義しています。 ]]IEEE Journal on Communications ]] - サムスン電子工業連合(AI)および研究(AI)は、例えば、AI(AI)、およびAI(AI)、およびAI(AI)、およびAI(AI)、およびAI(AI)、およびS(AI(AI)、およびS)、およびSams(AI(AI(AI)、およびSamsamsungsungsungsssungsungsungsungsungsssssssssssungsungssssssssssssssssssssssssssssssungsungsssssungsss)、および(AI(AI)、

未来の展望:ハイブリッドアプローチとディープラーニング

ハイブリッドソリューションの6G信号処理ポイントの軌跡。古典的なモデルベースのアルゴリズムは数学的保証と解釈性を提供し、データ主導のメソッドは、未知のシナリオで適応性と優れた性能を提供します。将来のシステムは、例えば、バイジアン推定者のための優先順位を生成したり、従来のアルゴリズムの調整方法を使用して、ニューラルネットワークを使用して、両方のドライブを組み合わせる可能性があります。また、これらのプロマイジング方向は、ファンデーションモデルとトランスアーキテクチャの使用が、重要なレベルの信号を予測し、データ生成されたモデルを予測するだけでなく、データが、生成されるデータモデルをロードするだけでなく、ネットワークのデータを生成するような、予測するような、ネットワークを、または、そのデータを生成するような、より大きな目的に変える必要があります。

6Gは、コンセプトから現実へと移行するにつれて、次世代の信号処理アルゴリズムの開発は、その可能性を最大限に高めるという決定要因になります。課題は密接ですが、その機会です。研究者やエンジニアは、2030年代のワイヤレスネットワークを上回る先駆的なアルゴリズムであり、拡張現実からリモート手術、自律的なシステム、そしてあらゆるインターネットに至るまでのアプリケーションを可能にしています。理論から実用的なデプロイまでの旅は、学術、業界、標準化、および標準化、および組織の相互に継続的なコラボレーションを必要とするでしょう。

結論として、6Gの信号処理の進化は、人工知能、量子コンピューティング、および高度な数学の魅力的な交差点です。 今日開発されるアルゴリズムは単なる増分的な改善ではありません。彼らは我々がどのように考え、ワイヤレス通信を実行しているのかのパラダイムシフトを表しています。 これらの技術が成熟したように、彼らは、接続における新しいフロンティアをロックし、次のデジタル変換の波で私たちをロックします。