中興通訊B5G技術白皮書01目錄愿景及技術趨勢概述01愿景及技術趨勢概述增強型技術(Enhancement)04增強型技術(Enhancement)MassiveMIMO增強 05基于MetaCell元小區的全頻段融合組網 06平滑虛擬小區 07全雙工及子帶全雙工 09多UE虛擬聚合 11智能超表面 12無連接傳輸技術/eMUSA 15無源物聯網 17邊界擴展技術（Extension）20邊界擴展技術（Extension）深度融合的新型信息基礎設施 21通感一體化 28空天地一體 29內生智能 32內生安全可信 34新業務賦能 3604 效率提升技術（Efficiency） 3704 能源效率 38空口AI提效 4005范式的遷移（Paradigm05范式的遷移（ParadigmShift）43B5G技術白皮書01愿景及技術趨勢概述B5G技術白皮書5G經過兩年發展已經體現出了顯著的經濟和社會價值，正在不斷進行技術和應用上的創新。5G-Advanced5G5GB5G技術白皮書5G經過兩年發展已經體現出了顯著的經濟和社會價值，正在不斷進行技術和應用上的創新。5G-Advanced5G5G技術上的不足之處，5G-Advanced5G不斷增強的同時，6G相關的討論也非常活躍，目前主要聚焦在6G的愿景，場景，以及一些關鍵技術的討論，一些涉及關鍵技術的原型樣機也在開發。B5GeMBB、uRLLC、mMTC單一業務模型的局限進行跨場景多維度融合，業界對應用場景的分類ToC和“人”：像5G+XR，云游戲等應用在個人娛樂、家庭健康、以及工業領域等都是以人為主導，因此這類場景要求不僅從現實延伸到虛擬，未來還會從視覺到觸覺,實現強交互，實現真正的“天涯比鄰身臨其境”。“物”：這類場景關注讓各企業的運轉能夠降本、增效、提質、安全，從而真正服務于興業、惠民、善政。“整體”：創新能夠隨時關注高效有序。因為事物發展的自然傾向總是無序混亂的狀態不斷熵增，而要對抗熵增，就需5G技術助力各組織之間實現更好的協同，促成社會資源整體效率最大化，實現人類社會的可持續發展。B5G的愿景是通過創新技術集在能力增強（Enhancement）、邊界延伸（Extension）和效率提升（Efficiency）三個方面進行創新迭代，使得每個人，每個物，每個組織和社會都能各自舒展和諧共生構建數智融生世界：B5GB5G技術白皮書人：強沉浸，強交互，強控制個人娛樂 家庭健康 垂直行物：降本，增效，提質，安全數字工廠 數字城市 數字政整體：高效有序，對抗熵增綠色 協同 開放B5G愿景

EnneentMassiveMIMO增強MetaCell平滑虛擬小區全雙工及子帶全雙工多UE虛擬聚合智能超表面無連接傳輸技術/eMUSA

on深度融合新型信息基礎設施通感一體化內生智能內生安全

cy能源效率空口效率運維效率增強型技術Enhancement此類技術在原有基礎上作性能極致增強，包括MetaCell平滑虛擬小區智能超表面）/eMUSA的海量物聯技術，以及基于后向散射的無源物聯網技術等；邊界擴展Extension此類技術在原有技術基礎上，對邊界進行擴展，多項技術進行融合：深度融合的信息基礎設施，通感算融合，空天地一體化，內生智能，內生安全，及基于以上技術的一些新業務等等；效率提升Efficiency此類技術目標在于提升效率，包括運營效率和設備硬件效率。此類技術有：能源效率提升技術，基于AI的高效率技術，以運維高效率為目標的自主進化網絡。在上述技術中，包含一些基本的技術趨勢，即：用越來越強的計算能力，尤其是底層的計算能力，去換取資源利用效4G、5G6G的發展和普及，頻譜資源越來越緊張，尤其是“好的”頻譜資源非常匱乏，單鏈路的香農限，噪聲極限也被逐步逼近，使各種各樣的空分復用技術，雙工技術，非正交技術成為進一步提升資源利用率的必經途徑。加之碳，低能耗的要求，上述技術無一不對硬件能力，芯片能力提出了更高要求。因此，更高集成度的硬件，更高工藝，更強計算能力更低功耗的芯片是下一代移動通訊的關鍵所在。B5G技術白皮書02增強型技術(Enhancement)B5G技術白皮書MassiveMIMO增強MIMOIIoT廠中的機器視覺類應用，或是密集熱點地區如體育場中的海量用戶同時上MIMO的吞吐量，更高的空間自由度，更多的連接數，以及超高的感知和定位精度等。尤其是對于上行鏈路，極大規模接收天線會顯著增加上行覆蓋范圍和提升傳輸層數與吞吐量，對滿足上行需求有非常重要的作用。即將舉行WRC-236Ghz-10Ghz做分配，這些頻段具有波長短，傳播損1GHz帶寬的上下行覆蓋及吞吐量性能需求，新的設計需要考慮增加天線規模，提升天線增益，以降低發送功耗和網絡成本。極大規模可以通過分布式或者集中式實現，對于分布式MIMO，節點數MK10、100。對于集中式，為了實現極大規模，除了適當擴展天線孔徑，同時也可以尋求更密集的天線部署，陣子數目也可以明顯增加。此外，伴隨著毫米波通信的成熟和太赫茲技術的興起，在同等的孔徑下，天線陣元數目會急劇的增多，天線數目甚至達到目前的100~1000不管是分布式還是集中式的極大規模MIMO，都可以帶來極致的空間分辨率和傳輸效率，同時產生信道硬化的效果簡化系統設計和節約開銷，比如在資源分配和調度方面的復雜度下降，并且頻域上的導頻的密度也可以降低。但極大的規模同時也帶來了極大的挑戰。完全發揮極大規模MIMOCSICSI要更充分地利用信道的稀疏特性信道降維和采用更優的分層測量反饋設計。不僅僅是針對集中式的極大規模，分布式的情況同樣面臨巨大的開銷問題，多節點的聯合測量反饋也需要利用信道特征實現高效的開銷壓縮。MIMOTimeAlignmentError(TAE05TAE對波束賦形及預編碼的增益都存在影響，集中式的情況TAE但對于分布式的情況，受到不同環境因素的影響，TAE會快速發送變化，使得其一直保持穩定比較困難。這可能需要UE輔助的校準技術來解決這一問題。即使是較小的TAE殘留，對于多用戶復用來說仍然會使得性能下降，尤其是在機場、火靠近時，對這些場景下實現極高的吞吐量造成了挑戰。極大的規模也意味著極大的成本和功耗。目前的天線一般需要大量的分路器、合路器、移相器等一系列硬件，如果仍然采用這種架構其成本將會顯著增長，導致其無法商用。極大規模MIMO需要采用新的低成本架構，移相器需要被更低成本的方式替代，比如智能超表面中的一些低成本硬件架構可以考慮在發射天線中使用。此外電磁透鏡也可以實現低成本的支持極大規模MIMO，但是在性能方面還需要繼續優化，并且只適合高頻的場景。電磁場是一個矢量場，但在現有的無線通信系統中為了簡化設計，電場一直被視為一個復值標量場。傳統天線理論以及多天線通信系統中進一步的又進行了近似處理，劃分了遠場區（夫

瑯禾費區）（菲涅爾區）2L2/λ，Lλ4G5G均間內一直被認為是一種合理的近似假設。但隨著通信技術向前MIMO磁傳播假設的傳統模型將會有較大的概率失效。當天線孔徑擴1412場和遠場具有明顯的特性差異。這將會引起一系列重大的技術變革，原有的多天線相關設計，包括天線拓撲、空間資源劃分方式、預編碼、信道信息反饋等一些基于極大規模MIMO指出的是，分布式極大規模MIO，也可以理解為一個孔徑UE均處于近場之中。目前近場的研究一般僅僅是將距離的近似處理進行了還原，但實際上如果把近場作為矢量場研究，其特性遠比想象中復雜，這也是未來面臨的一個較大的挑戰，需要基于底層電磁特征重新審視和優化目前通信中的設計。MetaCell5G6G業務需求的不斷多樣化，使得頻譜要不斷擴展到高頻，太赫茲，網絡要不斷滿足多元化、時變化，現有緊耦合的煙囪式結構難以滿足需求。MetaCell的組網架構，它以服務為中心的全頻譜整體使用，最大化頻譜升能效達成節能低碳目標，通過多網融合簡化運維，通過行業ToBToC混合運營的豐富生態。

MetaCell元小區支持上下行鏈路的解耦和服務為中心的全頻段融合組網，可以在ToB等大上行場景下，通過將更多的上行載波聚合服務提升上行性能。也支持在全頻組網場景下，將不同頻段范圍的載波聚合或者按需服務，通過上行載波組的池化和下行載波組的池化，支持多載波的聯合資源管理和調度，提升全頻段組網的譜效和能效，更有效的發揮有限而珍貴的低頻段特別是零散的重耕頻段的價值，降低在部分熱點地區引入新的更高頻段的門檻，同時提供更強的魯棒性。pServicePairL路載波/信道載波/信道linklinkL2傳輸服務/L3連接服務下行：L路載波/載波/載波/載波/linklinklinklinkL2傳輸/3連接服務MetaCell元小區支持上下行解耦的全頻段融合組網L路載波/信道載波/信道linklinkL2傳輸服務/L3連接服務下行：L路載波/載波/載波/載波/linklinklinklinkL2傳輸/3連接服務MetaCell元小區支持上下行解耦的全頻段融合組網p平滑虛擬小區(CoMP)5GCoMP后續協議也在不斷增強。SVC(SmoothVirtualCellAP，從而形成用戶特SVC能使用戶體驗具有較好的一致性。同時由于隨APSVC的架構對干擾的處理具有更多的自由度，從而能提升用戶的無線性能。SVCSVCAPAPCPUAPAPCoMPNetworkMIMO等網絡為中心的協作方式不同，SVCUEAP為其服務，通過用戶為中心的方式消除小區邊緣的影響。SVC不僅可以用在大容量的場景，還能用于低時延、關鍵任務的場景。由于用戶存在多個服務AP，降低了對存貯能力和計算能力的要求。大量分布式的AP可組成分布式計算的架構用于完成網絡密集型計算的任務。另外，在低用戶需求的場景，可以關閉部分AP進一步降低功耗。現有分布式AP(BBU)/遠端匯聚單元(P-Bridge)/(pRRU)P-BridgeIF0/IF1pRRU的數P-Bridge合并，但是在高頻段，這種方式可能不素，覆蓋同樣面積，可能會有10xpRRU，如果大量pRRU寬寬，IF0/IF1IF3pRU合并對靈敏度影響。和集中式天線小區的方案相比，SVC能顯著提高譜效、能效，在集中式處理和分布式處理之間做好平indoorhot-spotSVC還有許多重要問題待進一步研究，如初始接入、功率控制、考慮編解碼的分布式處理、資源分配、信道模型、下行信道估計、與現有標準共存、原型機設計。

SVC中涉及到協作集選取、功率控制、用戶調度、波束訓練等關鍵技術點，可將其建模成一個優化問題。根據優化的變量是連續還是離散的，可分為連續優化和組合優化。其中協作集選取、用戶調度、波束訓練的過程都是從有限個集合中選出最優的或者較優的組合屬于組合優化，功率控制是在已知協作集和調度用戶前提下確定相應的功率參數屬于連續優化。對于組合優化難點在實現復雜度與性能之前的平衡，工程上可行的方案是加一些約束或者采用特別策略，經過有限次組合的比較，獲得相對較優的結果，而不是最優的結果。連續優化需要考慮函數的凹凸性。如果是凸函數，局部最優值即為全部最優值；如果是非凸函數，可通過引入新的罰項來松弛原目標函數將其轉化成凸函數。SVC中功率控制是個典型非凸問題，現有文獻中有將其轉換成一個凸優化問題，也有挖掘大尺度參數與功控參數之間關系，通過啟發式算法求解，還有通過引入DNNAI方案。另外，挖掘相應特征參數與目標函數之間的關聯關系，有助于進一步簡化模型。Cll同步，和SVCindoor，hotspotSVC小區覆蓋范圍將會更大，對基帶支持的分布式射頻通道數提出更高要求。B5GB5G技術白皮書2.4全雙工及子帶全雙工全雙工是一種提高網絡數據速率以及頻譜效率的新技術,對于未來大帶寬低時延的業務，全雙工在非成對頻譜使用，通過釋放DL-UL對資源使用上互斥的限制，能夠提供DL/UL對資源使用的增強和DL/UL傳輸延時的減少。實現全雙工具有一定的挑戰,基站或終端需能夠處理自干擾（SI）TXRX5G-Advanced,Step1傳播域：天線隔離、環形器抵消Step2射頻域：SISIPout-（AGC-PAR）Step3數字域：線性模塊和非線性模塊抵消，多徑抵消，數字抵消需求：（AGC啟控門限-PAR）-接收機底噪子帶全雙工與全雙工相比，模擬域和傳播域的要求沒有變化。但因為全雙工不能像子帶全雙工那樣提供頻域隔離度，全雙工的實現會更加復雜。全雙工的單站場景，技術上可以實現，但是需要收發分離，增

BS（37dBm）,ACLR（45dBc@20MHz），LNA不惡化等等。信號抵消，一般包括天線物理隔離（例如50dB），模擬抵消，數字抵消。各部分的指標疊加，配合，完成整體抵消。MIMOTXRXTXRX模塊進行相應的抵消；需要抵消模塊電路的數量是n^2;MM以上分析的，都是自干擾消除，即發射機所發射的信號被接收通道接收。對于自干擾消除，由于發射信號是已知的，所以抵消的難度較低，目前一些研究已經達到比較強的抵消能力。但是除了自干擾以外,互干擾也是全雙工或靈活雙工的干擾問題，這個問題往往被忽略，但它對組網的影響非常大，也限制了全雙工最終的可適用場景和范圍。gNB1gNB2gNB-gNBinterferenceUE1UE2UE3 UE4UE-UEinterferencegNB-gNB/UE-UE互干擾gNB1gNB2gNB-gNBinterferenceUE1UE2UE3 UE4UE-UEinterferencegNB-gNB/UE-UE互干擾基站或終端子帶間CLI（CrossLinkInterference）干擾CLICLIRel-16,UE-UECLILayer-3CLISRS-RSRP以及CLI-RSSI,gNBUEUE-UECLI,gNB可UEgNB通過交互TDDConfiguration以及導頻信號信息去實現gNB-gNB以及協作調度。對于子帶全雙工以及全雙工，B5G需要研究針對上述不同干擾類型的干擾消/協調方案。理論上子帶全雙工通過在帶內不同頻率上分別配置上行和下行資源，這種方法能夠靈活地配置更多上行除了自干擾還有交叉鏈路互干擾的問題，目前一些研究采用頻域或空域的如果把空中的空域資源用在全雙工互干擾消除，表面上看似乎提升了譜效，但實質上，由于這部分空域資源沒有被直接用來提升容量，實際的組網容量很多情況下不升反降。因此全雙工技術有它的適用范圍，在組網比較稀疏，干擾少的場景更為適用，而組網密集的場景不太適合。子帶全雙工與全雙工相比，雖然數字抵消需求略有不同,但是對模擬域和傳播域的干擾消除要求一樣高。全雙工實現復雜度以及硬件代價都相當大，即使只考慮自干擾

MassiveMIMO機型因此實際上多天線技術與全雙工有一定互斥性，這也是全雙工技術的重要局限之一。為提升譜效，一種思路是全雙工，但必1TDD倍的譜效提升，并自然地解決站間干擾問題；因此全雙工不一定是綜合譜效最優的方案，它必須挑選組網經濟稀疏，干擾小的場景，并結合延時短的優點，才可能有局部優勢。綜上，全雙工尤其是子帶全雙工，有優勢，也有很大局限。從研究上來看，目前多從天線數較少的機型和子帶全雙工開始研究,評估實際上能獲取的增益,然后分階段地引入全雙工技術。雖然子帶全雙工降低了gNB內部干擾消除能力要求，但UE間的互干擾還是很嚴重，需要業界努力才能解決。UE虛擬聚合In-vehicleUEgroupVirtualUserIIOTVirtualUserUE5G上行提出了更高的需求，例如現代工廠中的機器視覺類應用；或是密集熱點地區如體育場中的海量用戶同時上傳高清視頻業務。此類場景對小區上行容量的要求可能會遠高于下行鏈路，極Gbps10GbpsNR設計中很難滿足。NRMIOMU-MIMO，以及更靈活的載波分配和聚合等。這些增強要求上行傳輸的發起設備必須足夠強大，然而通常單個終端的能力以及發射功率是較為受限的，此時可以借用云計算的思想，通過用戶虛擬化和協作來實現終MIMO,FR2,(pane),,TRP拓展更多對上行有高容量需求的應用場景。智能超表面RIS(ReconfigurableIntelligentmetaSurface)主要通過以下幾種方式提升小區邊緣用戶的覆蓋、吞吐量和能量效率：一、在直射傳播路徑受阻時提供有效的反射傳播路徑，避免覆蓋空洞；二、為目標用戶進行波束賦型，充分利用空間分集和復用增益；三、對干擾用戶進行零點波束賦型，實現小區間干擾抑制。RISRIS絡不僅要考慮收發端的設計，還要將無線環境的聯合優化融入到系統設計里面，實現更智能化、更彈性的網絡形態。傳統網絡的設計和技術演進都是基于如何更好地適應無線傳輸信道的限制，如利用波束賦型技術抵抗傳輸損耗和干擾，使用多種調制編碼和MIMO（包含能源開銷）/ISRISRIS從原理上看，智能電磁表面技術指通過一種人工電磁表面能夠實現對于電磁波的傳輸干預，如理想吸收、特定反射等。相較電磁特性實時可編程的特點。該類智能電磁表面通常包含大量單元，在實際應用中根據單元特性施加控制信號，實現對于各極化和頻率的控制。從硬件實現上，當前研究主要包含但不限于以下幾個方向：二極管/變容二極管:該實現主要通過調整等效電路中的電容或電感的方式完成對電磁信號的調整，比如，可以通過增加二極管數目或者多級偏壓的方式實現多級相位調整。同時也可以通過調整負載阻抗，實現對于信號幅度的改變。該類智能表面對于電磁信號有極短的響應速度，較低的反射損耗和功耗，且實現上具有很高的成熟

度和比較低的成本。微電機輔助（MEMS）：該實現主要通過微電機控制電磁單元的方式，如通過調整信號傳輸時延、旋轉電磁單元、壓電效應改變電容等，進而達成對于電磁信號的調整。該類智能表面具有良好的線性特征，低功耗和單片集成度高。通過調整材料參數，比如，向列相液晶能夠在不同偏置電場可以實現壓控的雙折射，進而實現電磁吸收等。在基底材料中引入釔鐵石榴石，可以通過磁場來調節基底材料的磁導率等。此外，石墨烯也被認為是一種新的能夠實現智能表面的材料。通過引入金屬能夠減少其表面等效阻抗，提升其對信號幅度，相位和頻率的調整能力。RIS智能超表面信道狀態信息的獲取對于波束賦形、安全傳輸、被動信息傳輸及感知定位等至關重要。智能超表面面臨著元素間隔小于半波長且數目極大、元素全被動且不具備復雜的信號處理能力的特點，這使得分段信道的獲得存在困難。為進行有效的信道估計，需要盡可能降低信道估計復雜度，避免復雜的信號處理操作需求。一種可能的解決思路是采用具備一定感知和RIS計與傳輸性能的權衡進行主動元素的數目、排布圖案設計。基于位置信息的RIS定的特點以及智能超表面的陣列特性獲取信號到達角等關鍵信息，實現低復雜度信道估計。利用高頻信道稀疏特性及RISRIS設計信道估計與波束匹配協同方案可以被用于智能超表面信道估計，超表面分段傳輸的特性會對傳統碼本方案帶來挑戰，如

何設計基站-RIS和RIS-UE信道的碼本及匹配方案以進行隨機接入設計、波束選擇的問題亟待解決。下行鏈路的信道估計方案應考慮有限反饋的限制，需要在信道估計精度和非理想信道反饋兩方面進行折中考慮。為利用解決信道模型未知情況下的信道估計問題，可以將近年來發展迅速的人工智能新方法用于信道估計，降低對信道建模的需求，具有很高的魯棒性與抗噪聲性能。RISRISMassiveMIMO，即使作了稀疏化處理，仍會造成硬件復雜度大幅度上升，這個問題在今后的研究中應充分關注。智能直放站與RIS類似，同樣是通過增加網絡可用天線數，可以通過控制電磁波傳播有效解決高頻組網的覆蓋問題，智能直放站（SmartRepeater/NetworkControlRepeater)主要是通過功放來增強覆蓋達到補盲，增加信道秩效果。RFRepeaterTDDBeamforming限制了中繼的增益，使中繼增強覆蓋的作用也有限。gNBgNBcontroldataUERFRepeaterUESmartRepeaterUERFRepeaterSmartRepeatergNB-DUSmartRepeaterB5GSmartRepeater/NetworkControlRepeater,RFRepeaterRepeater波束信息：UERepeaterUE的波束有On/Off：基站可以根據調度來開關Repeater,達至省電和降低干擾的效果PowerControl：基站可以控制Repeater發的功率,控制干擾

目標場景假設：R18SmartRepeater/NetworkControlRepeaterUE是透明的UE實現，支R15/16/17repeater,RepeaterFR2withTDD(O2I)單跳靜態的場景,RepeaterRepeaterRISRIS比之下，MassiveMIMO是一種集中式空分復用技術，SVC（平滑虛擬小區），SmartRepeaterRelayMIMOSmartRepeater/NetworkControlRepeater；RISRISRISRIS需要產業界和學術界共同攻克。/eMUSA一些新興的物聯網用例對網絡提出了更高的要求，例如事件驅動的傳感器監控網絡不僅對連接數量要求很高，并且要求數據的上報足夠高效；再比如智能電網中，一些高級智能計費設備有著非常高的連接密度，同時要求網絡具有良好的覆蓋范圍、數據速率，以及低延遲和高可靠的特性；具體有如下兩類應用場景：應用場景1：巨量終端（mMTC或者ultramMTC）的場景：機器終端數量特別巨大，并考慮立體覆蓋；有一定的突發性，對傳輸時延的要求不高；終端低速率、低成本、低功耗。應用場景2：criticalMTCcriticalMTCmMTCuRLLCmMTCuRLLCuRLLC以支持數量不大的超高可靠低時延終端，但是如何高效地支持終端數量大得多的critcalTCeV2X（nhancedVehicletoEverything）。NR,2-stepRACHInactiveState,B5G的技術。免調度意味著終端可以多數時間處于深度睡眠狀態以最大化地減輕系統的負擔和終端的功耗，尤其對于終端，然后想發就發，發完馬上深度睡眠。而傳統基于動態調度的傳輸則需要終端先/（rant），進而傳輸數據。這套流程無疑會顯著地增加信令、功耗和時延等開銷。另外，巨量節點意味著隨機接入和申請傳輸資源這兩個過程本身很大概率會發生碰撞或阻塞，這必然會更加惡化傳輸效率。面向千億物聯場景，無連接的競爭式免調度傳輸如果單純利用一維的功率域，即遠近效應，是很難實現高效的傳輸的；需要進一步借助碼域和空域來支持多用戶傳輸。碼域競爭式免調度傳輸中，如果使用長序列，如長PN序列，雖有一定的過載率，但當過載率特別大時，ICPNPN序列是二元實序列，序列縮短后，隨機產生的序列集合的低互相關性難以保證。目前的一些NOMA技術方案，是通過優化符號擴展序列來提升碼NOMA性能的。其中eMUSA8，4MUSA復數域多元碼的優異特性，再結合高效的串行干擾消除（SIC）接收機，MUSA另一方面，傳統MU-MIMORS碰撞，基站很難分離出這兩個用戶來。為了減少參考信號的碰撞和污染，加，檢測復雜度更是平方上升。需要指出的是，競爭免調度的非連接傳輸還可以和其他技術結合，從可以應用到廣泛的場景中。例如結合車輛收發空間隔離的全雙工技術，上述非連接的高效免調度高過載傳輸技術，可以允許大量車輛終端無需先聽后發，直接交換信息；并且避免傳統技術的漏收和隱藏節點問題；最終實現超低時延和超高可靠性的V2V直接通信。與傳統方案的對比如圖所示，高密度車輛網場景，該方法可以傳統方法的1/5~1/10傳輸時延，實現可靠性提高1~3個量級。與傳統方案的可靠性對比與傳統方案的可靠性對比20米內99.999%3099.9%4099%10米內99.99999%2098%3090%4080%1099.8%eMUSA無連接傳統基于連接B5G無源物聯網W跟傳統有源終端不同,無源物聯終端需要支持射頻能量收集，反向散射通信等關鍵技術。能量采集器低功率射頻收發器電能管理模塊射頻能量收集技術是一種將接收到的射頻信號轉化成電能的技術。我們主要考慮同時具有射頻能量收集能力和數據能量采集器低功率射頻收發器電能管理模塊能量儲存器或可充電電池射頻能量收集的主要問題：射頻到直流能量的轉換效率較低射頻到直流能量的轉換效率較低收集能量的多少非常依賴于設備與射頻源之間的距離B5G技術白皮書反向散射技術可以認為包含特殊的能量收集處理，即能量是即收集即使用的，因而支持反向散射技術的物聯網設備可以做到真正無源。支持反向散射技術的設備節點（也可稱為反向散射終端）無需存儲能量，其反向散射發射器通過調整天線阻抗來直接反射接收到的射頻信號并用于調制發送信號，將數據發送到反向散射接收器。支持反向散射技術的通信系統可以有以下三種類型：單基反向散射系統（MBCS）：只有兩個主要組件：讀取器和反向散射發射器，其中讀取器可以認為整合了射頻源和反向散射接收器。典型的實現是RFID系統。雙基反向散射系統（BBCS）：BBCS中存在的往返路徑損耗。此外，通過將射頻發射器BBCS的性能。環境反向散射系統（ABCS）：BBCS不同，ABCS中的射頻源不是專用射頻源，它可以是環境中的各種射頻信號源，例如電視塔、蜂窩基站或W-Fi接入點。因此，首先，ABCS系統中無需部署和維護專用射頻源，從而降低了整體的成本和功耗。其次，利用現有的射頻信號，無需為ABCS分配新的頻譜，可以提高頻譜資源利用率。現有無源物聯網雖然在設備功耗和設備復雜度方面存在一定優勢，但在覆蓋、傳輸性能、多址接入、移動性等方面的能力也存在明顯不足。這些劣勢卻恰好是傳統蜂窩網絡的長處，因此將傳統蜂窩網絡與無源物聯設備結合已成為業界研究熱點。1818B5GB5G技術白皮書123能量流 信息傳輸區域能量收集區域數據/信息流無源設備&頻能量流 信息傳輸區域能量收集區域數據/信息流無源設備&頻能量流 信息傳輸區域控制信號 能量收集區域數據/信息流無源設備射頻能量源基站方式1：射頻能量源節點作為獨立網元部署，該節點可以為無源物聯設/射頻能量源可以進一步細分為：可以是專門設置的射頻能量源，此時蜂窩網絡可以對其進行控制，例如設置操作頻段、發射功率大小等；也可以是非蜂窩網絡的其他網絡中的節點，如電視或廣播電視塔、WiFi接入點等。方式2：射頻能量源節點與蜂窩網絡的網絡節點融合（例如位于基站或relay節點上）；方式3：射頻能量源節點與普通終端或無源物聯設備融合，某個無源物聯設備可以從更接近的其他設備節點上獲取能量，從而提高能量收集效率。而通過支持多跳操作，即無源物聯設備可以將數據發送到鄰近的普通終端設備，也有助于擴大通信范圍。

傳統蜂窩網絡與無源物聯網相結合，對標準協議和系統實現也存在一定的影響和挑戰,以下簡單羅列了對物理層、高層、核心網的挑戰和主要研究方向：物理層技術挑戰：下行鏈路：下行攜能信號設計，能量與數據同傳機制其他：定位方法設計，與已有無線系統的共存機制高層技術挑戰：協議棧，（協議棧融合，簡化的協議棧功能），接入與調度（高效的接入機制，資源調度優化連接控制（簡化的連接控制，移動性重定義），安全（安全需求識別，空口安全）核心網層技術挑戰：海量無源設備管理，設備注冊、鑒權、認證，承載優化及QoS保證，移動性管理和優化B5G技術白皮書03邊界擴展技術（Extension）B5G技術白皮書面對來自各行各業的爆發式需求，5G5G第一階段中，3GPP已經完成了對eMBB、uRLLC、mMTC等典型業務的支持。B5GB5G技術白皮書深度融合的新型信息基礎設施新型架構針對困境和構想，我們提出應將端網云深度融合，統一算力編排。具體來看，在基礎設施、統一云平臺技術棧和統一編排管理方面有如下考慮：分層分場景構建異構硬件池：對高集成，低功耗的考慮：IDC：PUE邊緣服務器：短機箱，計算網絡合一云網一體柜or超融合設備：出廠預裝，快速入駐邊緣機房ITBBU/OLT接入設備合一

對高性能，強安全的考慮：滿足圖像處理等特殊應用要求智能網卡：提升網絡轉發性能專用無線硬件：無線基站高實時業務處理采用專用無線硬件統一云平臺技術棧：輕量化方案，硬件加速技術，內生安全；PaaSAI

全場景部署能力：中心云，多集群平滑擴容，支持大規模部署；邊緣云，組件按需裁剪及超融合，支持輕量化部署。精準適配下一代應用：OpenStack/K8S///編排管理：業務編排：

資源編排：4K/8K高清視頻

超視距無人機 智能制造 智能電網 智慧交通 遠程控制數智云網一體化運營平臺服務編排中心

調度開通中心

資源能力中心

運營保障中心

分析優化中心服務

......

.....

SLA保障

......

......

一體化智慧大腦安全中心

統一數據采集平臺

數據采集 網絡操作 數據總線技術中臺 數據中臺 AI中臺UPF MEP 3rd

lE/

5GC EPC

公有云邊緣云

中心云 EPC數智化統一云網運營平臺B5GB5G技術白皮書按照業界前期的分析和實踐，如果基站具備了微服務化、云原生能力，和云端以及承載網形成了端網云的深度融合，可以釋放基站的大量算力，網絡有顯著收益：

集中云形成統一的算力網絡，實現深度融合。具體來說，包括幾方面：基站算力云提效：多基站提供分布式的計算能力，提升部分場景效率；功能創新提速：可按天進行算法迭代、功能升級，加速創新推出；開放平臺和管控：算力平臺、運維管理能力開放，可運行第三方APP；ToB/ToC業務池化容量提升：業務多基站彈性伸縮，提升突發流量應對能力，平滑峰值要求；

基站和基站之間構成算力云，可以彈性的進行負荷調度，滿足不同業務模型要求；多基站可以和集中匯聚側的云服務器形成算力云，可以共享集中匯聚側的處理資源，應對站點側的流量突發需求或者業務模型變化；多基站節點可以將空閑資源用于集中側業務的計算、卸載，利用龐大的基站算力來形成分布式算力網絡，提高并行度；基站、核心網、承載網等加速器或者加速卡，能夠實現統一抽象，實現統一編排；對于通用服務器的標準互聯接口不能滿足復雜的互聯關系時，需要有統一的高性能轉發軟件包，實現算力間數據投遞；B5G：ODICT2G/3G時代專用CT獨領風騷；4GIPICT5GSBAICT步融合。同時，NDAFDICTB5G5GO（Operation）技術。ODICT融合是核心網未來演進的主要技術趨勢，如下圖：OT→精準網絡端到端網絡提供精確的、準確的和可保障的移動網絡能力，按需滿足行業差異化業務需求

邊邊協同可消費，均衡調度，云邊協同，在算力。算力像水電一樣流動、的調度資源，構建無處不在的泛將算力信息和網絡信息作為統一IT→算力網絡DT邊邊協同可消費，均衡調度，云邊協同，在算力。算力像水電一樣流動、的調度資源，構建無處不在的泛將算力信息和網絡信息作為統一IT→算力網絡DTITDT→智能網絡網絡各層嵌入AI能力、聯邦學習（分布式機器學習）能力實現網絡自適應、自感知、自運維

網網絡

網網絡

CT→極簡網絡集中式+分布式自治域，實現極簡化零運維網絡架構ODICT融合ODICT融合的整體趨勢下，B5G智維跨域運營AI云化5G智、算、網三體云化演進：智維跨域運營AI云化5G智、算、網三體基于服務化架構的5G核心網，加速技術架構迭代升級，能更好的服務5G各行各業差異化需求。云化反映了靈活、可擴展和自適應網絡管理的軟件化趨勢，B5G核心網將從以下三方面向云原生持續演進：從資源云化到應用云原生化：5GVM和容器的資源層云化，構建統一的電信云基礎設施。B5G核心網將進一步聚焦應用層云原生演進，基于微服務架構和公共應用組件下沉形成統一的PaaS快速構建網絡功能。同時，諸如BaaS/FaaS、Serverless等云原生技術引入B5G核心網更聚焦業務邏輯創新，實現由彈性網絡向柔性網絡的飛躍。

從中心集約向邊緣延伸：B5G核心網轉發面將進一步下沉至用戶現場或靠近基站，呈現大規模超分布部署，并結合MEC提供就近算力，來承接下行的云服務以及上行的終端計算任務，實現云邊端深度融合，顯著地降低數據交互時延，減少網絡傳輸帶寬開銷等。

從通用計算向異構協同發展：未來元宇宙要實現真正持久和沉浸式體驗，算力需求至少是千倍級的提升，而CPU性能瓶頸需要引GPU、FPGA、DPU等具有領域特性的高性能算力，采用通用+異構，加件解決業務中頻繁變化的部分，用異構硬件解決高算力需求問題。智能化演進：隨著5G核心網業務場景日益豐富，網絡功能和管理變得越來越復雜。傳統網絡采用靜態的、手動配置和管理，帶來高昂的管理成本，因此需要引入智能化來協助提升網絡功能、網管運維、網絡運營各個層面的服務能力和質量。B5G核心網將從網元層到管控層、從單域到跨域、從運維到運營實現智能化演進。從網元到管控智能化：3GPPSA2NWDAF（NetworkDataAnalyticsFunction），作為數據分析和人工智能閉環、部署靈活等特點，廣泛應用于用終端異常檢測識別等場景。B5G核心網將支持更多應用場景、聯邦學習框架等方面進一步增強，未來實現以智能策略為中心的網絡。同時，3GPP在網絡管MDAF(ManagementDataAnalyticsFunction)提供網絡和服務事件和狀態相關數據的處理和分析，為網絡服務管理帶來智能和自動化，比如

MDAF提供切片覆蓋、切片可用性和切片預測信息用于優化網絡資源利用效率，實現網絡節能。從單域到跨域智能化：5G在核心網單域內實現了部分的5GC、IMS、云平臺未來為了保障端到端用戶體驗，實現跨域的場景，多個域可以通過意圖網絡接口與上層服務交互實現跨域協同，完成網絡的生命周期管理，從而構建出一張以以用戶體驗為中心的網絡；為了實現跨域數據的隱私計算，將引入聯邦學習框架讓多參與方或多計算結點之間在不

共享原始數據的基礎上聯合進行高效的模型訓練。從運維到運營智能化：5G核心網運營以業務運營為主，B5GAI現業務、服務和資源全方位運營。業務運營層向最終用戶和業務合作伙伴提供AI銷。服務運營層實現業務履行、質量管AI和自管理。資源運營實現自主的資源管AI業務能力：B5GXR沉浸式通信、元宇宙、通感一體以及高精準、高可靠、高開放、高安全（PROS）方向強化業務能力。進一步向全業務場景演進：B5GToX（ToC、ToH、ToB萬物智聯全行業場景演進。ToC業務將提供以人為中心的極致體驗，從單一的音視頻向多媒體新通信演進，雙通道(VoNR、DoNR)融合DataChannel新技術提供交互式體驗；超寬帶融合多XRQoSXR沉浸式、交互式多感通信，甚至未來元宇宙通信。ToBTSN、URLLC、5GLAN等高能源、醫療、交通等全行業，通過增強的機器通信、人機通信，實現人、機、物等全面連接。

從大帶寬向低時延、高可靠、大連接演進：B5GeMBBURLLC、mMTCDetNetTSN實現從局域確定性向端到端確定性、廣域確定性演進，更好的支撐遠程手術、與行業應用、NRNR下行數據調度時隙、減少NR進一步拓展極低時延（2ms)工業控制；從低速物聯網（CIoT)高速物聯網（RedCap)功耗高速率穿戴設備、工業無線傳感器接入。

B5G核心網提供連接、算力、能力的一體化集成的算力網絡服務。算力網絡包括算力感知、算力調度和算力度量三大支撐技術，在算力感知上，分布式的MECUPF發布到移動網絡中，同時UPF作為用戶報文感知的第一入口，感知用戶報文類型，識別出對具體算力資源的需求，從而轉發到移動網絡中最佳的負荷節點。綜上所述，B5G核心網將在云化、智能化及業務能力三個方向上向ODICT融合的極簡網絡、智能網絡、算力網絡和精準網絡持續演進。通感一體化通感一體化（IntegratedSensingAndCommunication，時具備通信和感知兩個功能并能互相影響，比如說感知主體在通信的同時通過認知并分析無線信道的特性，從而去感知周圍通感一體化并不是新概念，3GPPISAC:定位功能：為通訊用戶提供定位服務，5G-Advancedsideink，多載波聚合，載波相位，AIAINLOS題。業界也在研究利用超大規模天線和大帶寬技術在角度和時NLOS以及提升定位精度到厘米級別；感知功能：知功能一般都需要基站具備大帶寬和多天線特征，以提供更好感知性能。通感一體化提高了包括波束跟蹤相關的通信性能3GPP面向終端用戶和垂直行業用戶主要的感知應用是定位，但是定位產業的發展還依賴低功耗，低成本終端的出現。高精通感一體化提高了包括波束跟蹤相關的通信性能

度無線感知依賴大帶寬和陣列天線，而毫米波等高頻通信目前仍未取得規模突破，限制了高精度ISAC應用在短期內的市場預期，目前可標準化的ISAC應用討論熱點集中在室內及短距的應用，而基于蜂窩網感知的的殺手級ISAC應用還需要挖掘。在5G-Advanced階段進一步改進及提升定位功能的精度和其它性能，這包括采用IS、高頻、大帶寬、大規MIOISAC多適合基于蜂窩網的ISAC（ToB、ToC和蜂窩網絡優化）MassiveMIMO、毫米波、超密集網絡在5G系統中的大規模部署網絡在提供傳統的數據傳輸功能之外，5G-Advanced系統通信性能的手段，利用無線系統的感知能力，網絡能夠對目標用戶及周圍環境及時感知，提高波束訓練和跟蹤效果，提升定位精度以及服務連續性，降低包括計算和反饋等方面的開銷。通信感知一體化預期將是5G-Advanced網絡的一個重要特征。感知或感知+通信是5G-Advanced系統開拓新業務的手段。利用蜂窩網絡部署的廣泛性，5G-Advanced預期可以以較低成本實現傳統專用感知網絡才能實現的功能，比如無人機入侵業務。而感知與通信在同一網絡的緊密耦合，則有望支持一些單獨通信網或者感知網都無法支持的新業務。空天地一體化網絡層次

（5030km）

（0~50

2m/機 地面基站B5G技術白皮書3.3空天地一體3080的人口提供移動通信服務。但受制于經濟成本、技術、自然條件等因素，在人口密度低的偏遠地區以及沙漠、森林、海洋等區域，地面無線和有線網絡目前無法進行有效覆蓋。解決這些問題的有效途徑是空天地一體網絡，通過充分利用低空通信和衛星通信部署機動靈活、覆蓋廣的優勢來彌補陸地通信的不足。空天網絡主要應用場景為海洋，沙漠等無人區，是地面網絡一種補充，而不是替代。對于空天地一體化網絡，“空”指平流層20B5G技術白皮書3.3空天地一體3080的人口提供移動通信服務。但受制于經濟成本、技術、自然條件等因素，在人口密度低的偏遠地區以及沙漠、森林、海洋等區域，地面無線和有線網絡目前無法進行有效覆蓋。解決這些問題的有效途徑是空天地一體網絡，通過充分利用低空通信和衛星通信部署機動靈活、覆蓋廣的優勢來彌補陸地通信的不足。空天網絡主要應用場景為海洋，沙漠等無人區，是地面網絡一種補充，而不是替代。衛星網絡和地面網絡在各自的軌道上已經發展了三十多年，在

這個歷程中兩者的關系也逐步從競爭、互補走向了融合發展。特別是近五年來，低軌寬帶互聯網衛星星座受到業內的廣泛關注，單一星座中衛星的數量成百上千，甚至數萬，其可以提供bps4G/5G能，于是衛星互聯網取代地面網絡的觀點應運而生。雖然衛星網絡可以實現全球無縫覆蓋且不受地形自然條件限制的優勢毋庸置疑，但是衛星與地面用戶通信距離高達數百上千公里，是地面網絡通常傳輸距離的數百上千倍，其所帶來的鏈路損耗相20dB以上。為了彌補這一差距，有效的途徑是增加天線增益和發射功率，但是對于終端特別是手持式的S1 S1 地面網絡回傳網絡基站，地面基站通常覆蓋地面半徑幾公里甚至數百米的區域，而衛星的一個波束既可以半徑幾十公里的區域，如果覆蓋區域僅從上述兩個簡單的視角，即可以有力否定衛星互聯網取代地面網絡的觀點。衛星網絡和地面網絡兩者無法相互取代，唯一的方向是優勢互

補、融合發展。雖然現階段兩者僅僅是通過地面網關的融合實現互聯互通，即傳統的衛星通信可以為地面網絡提供干線傳輸和回程業務，但是隨著技術的發展，未來的空天地一體化通信網絡，將是以地面網絡為依托、天基網絡為拓展的立體分層、融合協作的網絡，采用統一的技術架構、統一的技術體制、統一的標準規范。在這個過程中，將會分為不同的融合層次，最終實現體制和系統的融合。L1-覆蓋融合 L2-業務融合 L3-用戶融合 L4-體制融合 L5-系統融合L1-覆蓋融合 L2-業務融合 L3-用戶融合 L4-體制融合 L5-系統融合相互獨立的兩張網絡，覆蓋互為補充，業務和技術互不相同獨立組網，但能夠提供相同或相似的業務質量，在部分服務QoS指標上到達一致水平使用同一的用戶身份（碼號）提供服務，用戶身份唯一、統一計費，網絡按需選擇利用衛星或者地面網絡提供服務采用相同的架構、傳輸和交換技術，用戶終端、關口站或者衛星載荷可大量采用地面網技術成果星地構成一個整體，提供用戶無感的一致服務，采用協同的資源調度、一致的服務質量、星地無縫的漫游Before5G/B5G6G星地融合層次為了實現這一目標網絡架構以及空口技術等維度展開了相關工作。目前主要針對增強型移動寬帶（eMBB）和大規模機器類通信（mMTC）4大問題：使得運營商將來可以在地面網絡不通達或者地面網絡5G商用服務；5G網絡能夠做到“泛在”覆蓋，以增強5G（5G業務連續性；5G服務之“泛在”可用性，尤其是基于5G系IABDonorFull-gNBRRU+DU多星鏈接F1接口GatewayGateway+CUCU/DU架構IAB架構多鏈接架構接入網架構5G5G緣（5GIABDonorFull-gNBRRU+DU多星鏈接F1接口GatewayGateway+CUCU/DU架構IAB架構多鏈接架構接入網架構

B5G6G網絡的演進，為了能夠更好地實現深度融合，進一步的增強設計是不可或缺的。在網絡架構方面，未來空天地一體化網絡架構將由單層次網絡向多層次網絡演進。例如在宏觀的網絡架構方面，低軌道的衛星和地面基站分別作為天基和地基的接入網，高軌道的衛星作為天基骨干網，兩者共同構建一個多層次的融合網絡。在接入網絡層面，可以演進出CD/DU、IAB以及多鏈接等架構。為了實現統一的技術體制下的融合系統，空天地一體化還需在關鍵技術方面做深入研究，包括：新型編碼調制接入等物理層關鍵技術，頻譜資源管理，移動性管理，人工智能，衛星互聯網協議等。星地鏈接星地鏈接B5G技術白皮書內生智能B5G技術白皮書AI（物理層、MAC）的智能化學習及場景適應能力，支撐個性化智能服務能力的持續演進，同時邏輯功能化的智能面和數據面等功能平面進一步成形，將智能面和數據面其融入到網絡架構設計、網元和接口實現中，使未來智能網絡可以內部實現自適應、自學習、自糾錯、自優化，AIAI業構筑泛在智能生態系統。融合意圖驅動和數字孿生網絡技術的無線智能編排網絡將向“網隨業動，編隨營需”進一步演進。內生智能的主要特性：內生智能的主要特性：13GPPAI2、在通信網絡架構上，在功能和邏輯層面充分考慮未來智能平面的應用需求；3、未來通信協議層面，協議棧和接口的設計要做相應變化來適應AI應用的部署；TrustInherentFrameworkAIInherentFrameworkQoSInherentFrameworkTrustInherentFrameworkAIInherentFrameworkQoSInherentFrameworkOperationPlaneIntentAccessDigitalTwinMRToBOperationOperationPlaneIntentAccessDigitalTwinMRToBOperationToCOperation運營即服務ManagementPlaneOrchestrationNetworkResourceManagementPerformanceManagementNetworkFunction 管理即服務Management系統IntentEngineIntelligencePlaneKnowledgeRecognitionDecisionmaking智能即服務CaseAnalysisDataExposureDataDiscoveryDataPlane數據即服務DataPre-processing DataAnalysisControlPlanePHY-CPKT-CHUB-C連接即服務感知即服務功能EnforcementPlanePHY-EPKT-E度computingStorage資源內生智內生ResourcePlanespectrum算儲即服務頻譜即服務內生智慧網絡系統架構信內生B5GB5G&數據面定義分布式聯邦學習技術意圖網絡和意圖引擎技術自智網絡相關單域自治和跨域協同技術智算融合網絡的算網大腦和智能編排調度技術數字孿生網絡和仿真技術管理域資源調度域算網域L5AI/PHY算網大腦意圖網絡數字孿生網絡（DTN）聯邦學習知識圖譜在線自學習智能面數據面AI智算融合小樣本訓練內生智能關鍵技術圖譜內生安全可信6G構造內生的安全免疫能力體系，設計構建6G統一的共識可信身份與信任評估體系是第一步。構建深層次的具備不可抵賴、不可偽造、不可篡改的共識可信身份是關鍵也是基礎，人和設備需要具備同等身份，并進行實時動態的關聯管理。基6G共識身份與信任體系進行集中式與分布式相結合的混合方式部署，以更好的支撐空天地海的泛在接入和業務運行，以及高效的安全處理，如取證溯源等。6G共識可信身份與信任評估體系，在全網層級、6G構建一體化、協同、智能、可算的安全免疫能力體系，需要實現安全可信內嵌，這就是內生安全可信，它包括：內聚而治，指6G網絡通過在技術融合與業務融合的背景下對

不同安全協議與安全機制的聚合，來對網絡進行安全治理；6G網絡中的接入側安全通過“內聚而治”，為6G內生安全網絡實現“門衛式”安全保障；6G網絡的安全防護應具備自主驅動力，來同步6G主以生”的重要方面。6G內生安全架構，以“按需、柔性、智慧、至簡”為目標，設計了一個包含安全管理中心、安全智能中心、安全策略單元和安全能力層的四層內生安全架構，并協同人工智能與資源編排能力，形成體系化架構。網絡功能層

安全服務 安全策略與配置

6G安全管理中心人工智能平臺安全智能中心人工智能平臺資源編排與調度安全模型訓練 安全策略生成資源編排與調度安全策略控制單元網絡設備安全控制 安全設備能力控制

設備安全能力網絡內建安全服務

專用安全能力資源池SaaS安全能力安全專屬設備備用安全能力資源池6G內生安全架構B5G/6GB5G/6G網絡的關鍵技術如下：分布多域信任模型 3.5.2區塊鏈技術采用集中化、去中心化、第三方中心共存的安全信任模型，同時為B5G/6G中海陸空天地等多種異構網絡提供安全認證和接入服務，用戶跨域切換避免多次認證，實現用戶認證結果的廣域共享；適應網絡服務分布部署趨勢，能夠為分布在中心、區域、邊緣等不同位置的通信業務提供高效快捷的安全認證能力；容納運營商、用戶、垂直行業等多方利益體，設計增強的多方安全信任模型。

區塊鏈技術可用來建立多方安全信任模型，通過區塊鏈技術可以為運營商提供一個去中心化的平臺，安全高效地存儲和轉移數據，以提升網絡信任度。區塊鏈技術可以在5G-Advanced中實現快速、安全、穩定和去中心化的數據存儲，保證網絡共享的可信性和透明性。一些網絡側的關鍵數據（如小區資源利用率、頻譜利用率）可以通過主管運營商的共享基站通過安全可信的方式上傳到區塊鏈平臺，主營運營商可以根據區塊鏈平主營運營商也可以為參與網絡共享的運營商的客戶提供服務，并將這些客戶的故障報告以同等優先級發送至區塊鏈平臺，其他參與的運營商則可以通過區塊鏈平臺獲取客戶的故障報告，實現安全互信的網絡運維。3.5.3主動防御免疫能力 3.5.4可擴展自演進架構采用可信技術，為網絡基礎設施、軟件等組件提供可信啟動、安全度量、可信管理等內在安全能力，確保軟硬件運行符合預期。安全融入通信協議設計，采用貼合B5G/6G網絡的密碼應用技術和密鑰管理機制；采用適合高速高并發通信的加解密和簽名機制；設計具備隱私安全保護能力的數據交換機制；多安全能力智能協同，通過跨域跨位置的安全能力調度，準確感知整個網絡的安全態勢和預測風險，針對安全攻擊下發分布式處置策略，實現安全風險的敏捷處理和通信組件異常時的業務韌性。

安全能力具備彈性可伸縮能力，根據實際需求構建，靈活組合B5G/6G的多場景多域安全需求；以虛促實，利用數字孿生等能力，在虛擬世界進行安全組件的有效性驗證、安全策略的智能訓練與仿真，協助物理世界實現安全高效化和智能演進。安全框架具備與網絡設計共同演進，具備靈活采納業界最新的安全技術成果的能力。B5G技術白皮書新業務賦能B5G技術白皮書一些熱議的新業務包括元宇宙以及車聯網，智慧家庭，智慧農業等對網絡也產生了新的技術需求。在元宇宙場景中，XR是最重要的場景之一。XR業務已被用于工程輔助、專業培訓、遠程醫療服務、社交、游戲等領域，并隨之孵化出新的業務范XR1Gbps，而實時全息1TbpsXRsensitivenetwork）4.0核心原理是基于高精度時間同步協議（PTP）間創建和分發一個時間計劃表，將計劃內的幀優先傳輸。B5G

TSN低時延，超高可靠，及確定性通訊以便精準控制工業機器人生產行為。B5GWRC-23了大帶寬速率保障；SVCTRP間的干擾為有用信號，///MIMOXRB5G為新業務開展提供了堅實的技術基礎。B5G技術白皮書04效率提升技術（Efficiency）B5G技術白皮書能源效率B5G技術白皮書B5G使用更高的頻段作為信號載體，數據速率達到太比特每秒量級，同時全息通訊、智能交互、感官互聯、數字孿生、通信感知等新業務需求不斷涌現，帶來網絡流量的百倍甚至千倍的激增。如何在比特增長的同時盡量降低功耗，需要基于高集成芯片、高效率器件、新升級工藝、強算力算法，打造新一代綠色設備，實現極致關斷深度和極致響應時間。在低能耗硬件基礎之上，融入智能化網絡節能技術，多頻協同降低能耗，業務導航提升能效，最終賦能百業，共建綠色生態。AdaptationAdaptationAntenna通過天線自適應實現網絡節能深度關斷 4.1.2多維協同無線軟件節能技術的核心理念為通過關閉部分無線能力，降低通過硬件模塊化設計和軟件可彈縮架構設計、精細化設備休眠機制，持續提升器件關斷深度，從而實現硬件功耗隨負載逐漸逼近線性變化，最大程度降低中低負載下設備能耗。空域：/接收天線以減少能耗。除此之外，動態發/接收端口、面板和波束自適應同樣可以減少網絡能耗。時域：時域方面主要是激活網絡的部分組成要素，如小區、頻帶等，使其進入睡眠狀態可以減少網絡能耗，獲得節能增益。為了保關閉操作，更能保障用戶體驗。在現有討論中，一些公司還提出可以采用喚醒機制來實現網絡節能。對于該方法，喚醒信號的功能，具體含義，傳輸方式以及如何避免頻繁傳輸喚醒信號等仍需進一步研究。節能狀態下硬件響應時間是影響網絡指標和用戶體驗的關鍵因素，硬件響應時間將實現從分鐘級到毫秒級的跨越，使得從僅閑時節能擴展到全天都可節能。特別地，功放作為射頻核心器件，典型負荷下存在效率偏低問題，并且傳統功放調壓生效時間長，對用戶體驗和網絡指標影響大，基于以上痛點引入功放包絡跟蹤技術，動態檢測話務負荷，實時調整功放電壓，在任意時刻任意負荷下將功放維持在最佳工作點上，達到整機效率最大化。

整體網絡的節能不只是單獨基站本身的節能動作，同時也需要網絡各頻段，網絡和終端等多維協同共同作用：多頻協同（PowerPilot）：多頻多制式深度協同降低網絡能耗，實現業務與資源的動態匹AI術，向全智能化方向演進，融合多域信息（頻譜利用率、用戶綜合站型、組網配置、話務統計及預測等信息，實現對節能參數智能自配置。并根據節能效果的評估進行閉環調優，一站一策優化節能效果，實現能耗與性能之間的平衡，深化運營網絡節能技術部署。UE協同：UE的移動性、UE的業務模式、配置需求等，可以幫助網UE的需求，從而更準確地調整配置，在減少對用戶體驗影響的同時幫助網絡節能。例如，對于低數據傳輸需UE，可以動態調整天線的數量或帶寬，實現網絡和UE的節能。網絡協同：通過網絡協作，小區之間可以進行信息交互，例如小區所處狀態（是否為睡眠狀態等）、小區波束自適應信息等。并根據獲取信息調整配置，從而實現網絡節能。AI6G通信系統中，AI/MLAI/ML物理層中仍處于預研階段，是否真的可以突破傳統方法的性能限現在還是一個未知數，但是一些傳統方法所無法解決AI/MLAI/ML結合的情況劃分為以下五個層次，具體如下：AI/ML技術實現特定功能：FDD這