随着电信业开始为第六代(6G)网络奠定基础,阶段调制技术正在成为2030年预期极端性能目标的关键推动因素。 虽然5G已经推动了光谱效率和延迟的界限,但6G的目标是实现每秒数据率、次毫秒的延迟率和大规模设备密度之间的高度可靠的连接。 阶段调制 — — 以不同载体波阶段的方式编码信息的过程 — — 必须为支持这些目标而发生重大演变。 该条探索了6G阶段调制的关键趋势、硬件创新、应用和挑战,借鉴了最新的研究和产业举措。

从5G到6G阶段的演化

5G 新无线电(NR)使用相位调制,形式为四倍振幅调制(QAM),最高可达256-QAM,在一些高级设计中,为1024-QAM. 这些计划相位调制,使航母的相位和四倍元件每个符号增加位数,然而,6G需要更高等的调制(如4096-QAM或更高等),与亚地热(亚-THz)和毫米波(mmWave)波段的极宽结合,在这些频率上,传统的相位调制面临严重的缺陷:来自振荡器的相位噪声成为主导,信道一致性时间缩小,硬件非线性扭曲信号,因此,演变的重点既,又注重更强的相位调制式格式[,又智能信号处理。

6G阶段的调整中的关键趋势

正在积极研究若干技术方向,以解决6G阶段调制的独特需求,这些需求从物理层面的创新到与人工智能的跨层次整合。

亚THz和毫米瓦相噪声挑战

在频率超过100千兆赫时,局部振荡器的相位噪声可以显著降低误差矢量(EVM). 传统的相位锁环(PLL)在保持这些载体频率的低焦力时会挣扎. 研究人员正在探索[新相位噪声补偿技术[,包括决策导向相位跟踪,飞行员辅助估计,以及迭代联合相和信道估计. 例如,最近IEEEE文件表明,将迭代涡轮平流与相位噪声跟踪相结合,可以在140千兆赫的链接中恢复性能,否则会使64-QAM无法使用. 外部链接:[ IEE – 相位噪声减缓,用于亚THz通信。

AI-加强阶段跟踪和纠正

机器学习模型正在被部署,以实时预测和纠正相位错误。 不同于传统的模型方法, 神经网络可以从数据中学习6G收发器的复杂、非线性相位噪声特性[。 例如,一个经常性神经网络(RNN)可以跟踪多普勒转动和振荡器漂移引起的时序相抵消,从而减少对密集飞行员俯冲的需要。诺基亚贝尔实验室的研究人员已经表明,一个轻量级深层学习模块可以在一个256QAM系统中在73GHz中以3–4 dB改进EVM。 这种方法还可以使适应性调制:AI可以根据预测的相位稳定性动态调整调制顺序。

轨道角动量多进制

电磁波的轨道角动量代表了相位调制的一个全新的维度。相位调制不仅在时间域中调节相位,而且利用跨空间波前方的相位结构——每个相位调制模式都具有不同的相位旋转模式。这提供了额外的自由度,允许多个独立的数据流在同一频率上传输。在6G中,相位调制可以将光谱效率乘以10x或10x以上,特别是在视线反向波和固定无线接入链路中。然而,挑战依然存在:需要精确的相位控制,大气扰动可能扭曲相位,需要先进的适应光学和数字补偿。

混合调制方案

除了常规QAM外,6G很可能采用hybrid相模调制与极化和空间多轴化等其他维度结合,例如星座塑造[]](例如64-APSK,256-APSK)降低峰值与平均功率比,同时保持高频谱效率——对电模增压-限频THz发射机很重要,另一种新兴方法是指数调制,OFDM符号中每个次载体的相态也表明哪些天线或次载体是活性的,这增加了一层额外的信息编码,这些计划需要跨越大型天线阵(例如1024-element MIMO)的尖端同步。

启用硬件创新

没有尖端硬件,最先进的相位调制算法仍然是理论性的,两个关键的硬件域正在为6G进行革命化.

超低级噪声振荡器

振荡器是任何相位调制系统的核心. 6G要求相位噪声低于-150 dBc/Hz的振荡器,对100 GHz以上的载体,其相位偏移为1MHz. 新兴技术包括[ 光子RF振荡器[(基于光频梳)和 inP(二磷化)单体振荡器[,并带有数字PLL校准。例如,最近演示的光子辅助振荡器在10 kHz的相位偏移为163 dBc/Hz,与300 GHz的4096-QAM相容。这些振荡器还支持对载体进行集所必需的超广的调幅。

高分辨率的发援会和阶段转移器

数字对等转换器(DAC)必须转换高序调制信号,并有足够的分辨率来保持相位精度. 6G基站可能需要以多吉祥每秒速率的16位分辨率. 同时, 相位变换器对相位变换天线需要比1级变换分辨率好,对宽带宽的插入损失少. 使用CMOS SOI(硅对等离子)和III-V复合半导体的小说设计正在出现. 外部链接:[ 自然电子 — 相位变换器技术的推进器 6G.

与可配置智能表面整合

重新配置的智能表面(RIS)是被动或半被动面板,可以动态改变干扰信号的相响应。在6G上下文中,在RIS[ 上的相位调制有效使表面变成可编程的反射器,可以引导束,焦能,甚至编码数据。这创造了分布式相位调制系统,发射机和RIS可以联合调制信号。例如,RIS可以编程,以反映带有特定相位模式的波,这种波带有信息——一种形式的[空间相位调制[。这对非线视线链和大规模IoT部署来说,特别有希望。挑战在于控制数百万的RIS元素,其低空耗和最小。

使用案件和应用程序

阶段调制能力的扩大直接支持了3GPP和ITU-R等标准化机构定义的最宏伟的6G使用案例.

综合图示 MIMO

光谱MIMO设想了分布在连续孔径上的千个天线阵列。跨这些阵列的相位调制必须确保光束的连贯和干扰无效。 近地相控[ 由于平面波假设在短距离内破裂,变得至关重要。精确相位剖面可以计算,将能量集中在特定的用户位置,几乎像声镜一样。这可以实现超高空间多倍化和能效。

精确感知和定位

6G网络将结合雷达和感测功能,通常使用相同的波形. 相位调制是高分辨率射程-多普勒感测的关键,例如,使用256-QAM的相位调制连续波雷达可以在射程和速度上达到厘米的精度,同样的OFDM相位结构既可以服务于数据传输,也可以服务于感测——一种称为联合通信和感测的概念(JCAS). 实现这一点需要整个网络基础设施的相位一致性.

挑战和开放研究领域

虽然潜力巨大,但必须克服若干障碍,才能使这些阶段的调制趋势切实可行。

复杂性和电力消耗

超精确相跟踪、AI推断和OAM处理所有需要大量计算功率。 一个6G基站可能需要处理数千条与实时相位校准平行的流。 节能硬件加速器(如专用ASIC或内模计算)正在调查,以使电能预算可以接受。此外,相位转向器和振荡器本身也为间接费用做出了贡献。外部链接:[ 埃里克森 — 6G:连接一个网络物理世界(白皮书)。

AI一体化的安全影响

AI驱动的相位调制引入了新的攻击表面. 逆变器可能会操纵训练数据或注入对抗性实例,导致相位错配,导致拒绝服务或窃听,此外,对机器学习模型的依赖使得系统透明度降低,更难认证. 需要研究robust和物理层可解释的AI,同时需要相位状态和用户认证之间的加密绑定.

结论

阶段调制技术正在从成熟的物理层组件发展成为6G网络的多方面增强器。超精确相控、AI增强校正、OAM多重和混合调制计划有望在光谱效率和可靠性方面产生巨大收益。 这些创新的基础是硬件的突破 — — 低相噪声振荡器、高分辨率DAC和可重新配置的表面。 随着标准化努力的推进,学术界、工业界以及3GPP和IEEEE等标准机构之间的持续合作将是至关重要的。 通往6G的道路不仅仅是关于更快的无线电;它涉及更聪明、更灵活的阶段调制,可以适应真正相连的网络物理世界的极端需求。