面向海量设备与关键服务的无线 6G 连接

与主要关注宽带和覆盖方面的 4G 及更早代际相比，5G 扩展了无线蜂窝系统的范围，接纳了两种新型连接：海量机器类通信 (mMTC) 和超可靠低时延通信 (URLLC)。本文讨论了这两种连接类型在 6G 无线系统框架下的可能演进。全文分为三部分。第一部分探讨海量设备的连接问题。虽然 5G 中的 mMTC 研究主要聚焦于大量设备在上行链路的非协调接入问题，但 6G 中的流量模式可能变得更加对称，从而形成闭环海量连接。分布式学习/推理是这一变化的驱动因素之一。第二部分讨论关键服务无线连接的演进。虽然在 5G 中时延和可靠性紧密耦合，但 6G 将支持具有不同类型时序要求的各种安全关键控制应用，正如与信息新鲜度和信息价值相关的指标涌现所证明的那样。此外，确保安全关键控制应用的超高可靠性需要对无线信道、队列长度和时延的尾部统计进行建模和估计。满足这些严格要求需要开发新型基于 AI 的技术，融合优化理论、可解释 AI、生成式 AI 和数字孪生。第三部分分析海量连接与关键服务的共存问题。我们将考虑海量设备需要支持混合关键性流量模式的场景，随后讨论如何管理由不同关键性服务共享的无线资源。