文章根据第六代移动通信系统(6G)的总愿景和不同维度子愿景, 分类阐述了有可能实现这些美好愿景的关键技术趋势和挑战。文章从新晶体复合材料、超材料、非正交波形、高频毫米波和太赫兹生成等物理基础性技术, 到无线新型互联网基础设施和深海通信网络等网络基础性技术, 再到人工智能使能、感知互联和人体通信等新兴应用技术, 分门别类地介绍了6G时代充满机遇和挑战的某些候选关键技术。文章引用了部分国际顶级学术期刊的相关内容和研究成果, 期望观点尽可能严谨合理, 并引起业界对6G移动通信发展趋势的关注。

基于信号功率非线性变换, 结合神经网络, 文章提出了一种利用深度神经网络(DNN)实现光信噪比(OSNR)监测的方法。通过对信号功率、信号2次方、4次方和8次方运算后对应的快速傅里叶变换(FFT)后的幅度获取信号与OSNR相关特征量, 并利用DNN提取相关特征量以实现OSNR监测。仿真结果表明, 针对28 Gbaud 偏振复用(PDM)正交相移键控(QPSK)、PDM-8相移键控(PSK)、PDM-8正交振幅调制(QAM)和PDM-16QAM信号相干光通信系统, 对应的背靠背OSNR监测平均标准误差分别为0.10、0.09、0.33和0.46 dB。对这4种调制格式, 在入纤功率分别为4、4、3和3 dBm, 传输距离分别为2 000、1 040、1 040和800 km单模光纤时, 获得的OSNR监测平均标准误差分别为0.43、0.34、0.66和0.79 dB。

基于互补氧化物半导体(CMOS)相机卷帘快门效应的可见光通信系统比特速率越高, 拍摄的图片中每个比特对应的像素列数越少, 且像素灰度值波动加剧, 严重影响数据解调性能。针对这一问题, 文章提出采用全局和局部两个动态阈值判决结合分段降采样的解调算法, 首先由图片中全部待解调列的灰度值拟合得到全局动态阈值, 判决后检测出所有数据帧头位置, 然后根据各帧对应列的灰度值分别拟合出局部阈值, 最后对各帧判决结果分段降采样恢复原始比特序列。实验结果表明, 当相机卷帘快门的列扫描频率为103.68 kHz时, 能正确解调的最小比特分辨率为2.962, 对应的最大比特速率和有效数据速率分别为35和10.8 kbit/s。

针对当前量子随机数产生技术无法满足通信领域中安全性和高速率的问题, 文章提出了一种基于测量光场真空起伏产生量子真随机数的实验方案。与以往报道的实验方案所不同, 文章理论分析,量子随机数生成系统中量子正交分量测量中本底光增益对原始随机数中相对量子熵含量的影响, 在经典噪声完全被窃听方控制的最差情况假定下, 采用量子条件最小熵量化评估原始随机数的随机性。基于理论分析实验中通过相对增强本底光强的同时控制电子学增益, 经典电子噪声独立地放大真空噪声分量起伏, 提高了系统中量子噪声引入的最小熵含量, 同时, 基于真空量子噪声是宽带高斯白噪声, 有效提升频带提取带宽, 提高量子熵源的利用率,在提高量子随机数生成系统安全性的同时提高了量子随机数的产生速率。实验结果表明, 基于安全性信息论可证明的托普利茨-哈希(Toeplitz-hash)提取器, 实现了6.7 Gbit/s 的量子随机数产生, 同时利用 Nist、Diehard 和 TestU01-SmallCrush 3种随机数标准测试验证了该方案下生成的量子随机数的真随机性, 为真空量子随机数发生器产生速率的提高提供了新的途径。

量子密钥分发被认为是安全的密钥分发, 它为光网络中的安全性问题提供了解决方案。为向金融、**和电网等领域提供安全的密钥供给服务, 量子密钥分发在光网络中的集成已经引起了广泛关注。目前已有一些研究集中于量子密钥分发在光网络中的集成, 而量子密钥分发光网络的生存性技术研究还几乎处于一片空白。文章针对量子密钥分发光网络中的生存性问题, 提出一种密钥供给服务保护方案, 并仿真验证了网络性能, 结果表明, 所提方法在网络阻塞率、资源利用率和密钥消耗率方面具有较好性能, 为量子密钥分发光网络生存性技术研究提供了重要参考方案。

针对光传输网络时延问题, 文章分析了光传输网络时延产生的因素, 并按长途骨干网和本地网两种场景详细阐述了引入时延的各因素的影响比重。针对这两种场景, 文章分别提出了打造低时延光传输网的策略, 从而为建设或优化低时延光传输网提供有价值的参考依据。

针对现有的光时域反射仪(OTDR)在监测带有掺铒光纤放大器(EDFA)的长途多跨段光纤链路时, 为克服EDFA增益的波动需增加一个额外的补光来保持功率稳定的问题, 文章基于线性调频OTDR提出了一种无需补光穿越EDFA的长途多跨段光纤监测技术。该技术利用线性调频准连续光作为探测光, 可以避免EDFA增益的波动。同时通过分数域傅里叶滤波来去除级联EDFA累积的自发辐射白噪声, 从而提高接收信号的信噪比。实验结果表明, 该技术能够准确地测出中长途多跨段光纤链路中EDFA和连接点处的反射事件。

针对双芯光纤传感器在应用中存在的环境温度交叉敏感的问题, 文章提出并设计了一种长周期双芯光纤光栅温度-弯曲双参量传感器, 对其传感特性进行了数值分析与研究。结果显示, 在20~60 cm曲率半径范围和0~100 ℃温度范围内, 波长向长波方向漂移, 实现的最大弯曲灵敏度为0.205 nm/cm, 最大温度灵敏度为1.208 nm/℃。当波长分辨率为0.1 nm时, 长周期双芯光纤光栅可以分别实现0.2 cm的弯曲传感分辨率和0.079 ℃的温度传感分辨率。所设计的双参量传感器结构简单、灵敏度高, 可用于轨道和桥梁等建筑的形状监测, 同时可有效排除环境温度干扰。

光通信技术高速发展和光子集成对调制器的尺寸和性能提出了更高的要求, 文章提出了一种基于Aubry-André-Harper(AAH)谐振腔的电光调制器, 该器件以硅材料为基底, 在其上刻蚀圆形空气孔形成三角型光子晶体结构, 在光子晶体线缺陷处引入AAH谐振腔, 并通过掺杂在线缺陷处形成p-n结, 根据硅基载流子色散效应改变调制电压使基底平板折射率发生改变, 进而导致谐振波长位移, 达到调制目的。应用Lumerical仿真软件对器件进行了仿真分析, 结果表明, 器件长度为9.03 μm, 3 dB带宽为1.01 nm, 当折射率差达到0.01时可实现1 550 nm波长的横电(TE)模窄带宽调制, 器件插入损耗为1.33 dB, 消光比为29.13 dB, 工艺误差对器件性能影响较小。该电光调制器尺寸小易于集成, 且具有高消光比, 对硅光子集成器件具有重要意义。

在多用户同时同频发送信号的情况下, 由于每个用户的解调参考信号叠加在一起, 相互干扰, 所以精确估计出每个用户的信道冲激响应具有很大的难度。文章针对5G系统物理上行控制信道(PUCCH)的发送格式4, 利用不同用户的解调参考信号的特性, 设计了一种特殊的信号矩阵, 然后利用该信号矩阵, 结合传统的单用户信道估计算法, 提出了3种适用于5G系统PUCCH多用户复用情况下的信道估计算法, 包括基于最小二乘(LS)的样条插值算法, 基于LS的离散余弦变换(DCT)插值算法和基于线性最小均方误差(LMMSE)的DCT插值算法。最后对两个和4个用户的场景进行了仿真, 仿真结果表明, 所提的3种信道估计算法均适用于5G系统PUCCH的发送格式4, 对于工程中的应用具有很大的参考价值。

基于低功耗蓝牙的接收信号强度指纹定位方式, 文章提出了一种无需采集过多数据点建立指纹数据库且能及时矫正定位误差的定位方法。该方法分为两个阶段, 离线数据采集阶段, 利用低秩矩阵填充理论恢复只有少量采集点的指纹数据库, 减小前期工作量；在线数据匹配阶段, 对指纹数据库进行聚类匹配后, 将定位问题转化为压缩感知模型, 提高定位精确度。对用户在线阶段的实时数据进行均方根操作、反距离权重插值矫正和完善指纹库。实验结果表明, 提出的定位算法能够有效减少40%左右的前期数据采集工作量, 并将定位误差由0.93 m减小至0.71 m。

导频序列在不同小区中不可避免地被复用, 从而产生了导频污染, 导频污染带来的干扰不会随着基站天线数的增加而减少。导频污染已成为限制大规模多输入多输出(MIMO)系统性能的主要原因之一, 为了减少导频污染带来的影响, 文章提出了时移联合空间划分的导频分配方案, 该方案通过从时间域和空间域两个方面来减少导频序列的复用次数, 从而减少导频污染。推导出了采用该方案时系统中目标上行用户的可达和速率和信干噪比(SINR)。仿真结果表明, 所提方案能有效减少导频污染, 获得较好的系统性能, 提高系统吞吐量。

电力骨干通信网中告警信息的及时高效处理能够为故障处置提供先机。利用人工智能技术, 基于历史数据可以预测告警的发生, 完备的数据集是成功实现预测的基本条件。在现实网络中采集的数据往往有分布不均匀、数据缺失等问题, 如何构建完备的数据集是基于人工智能技术实现电力骨干通信网中告警预测的一个关键问题。文章提出了一种针对电力骨干通信网中告警预测的数据预处理方法, 采用数据增强技术完成了数据的类均衡, 使得最终的数据集符合模型输入的数据尺寸。仿真结果表明, 基于数据增强的告警预测数据预处理方法能够在较大程度上提高告警预测的准确率。