移动网络的第六代(6G)的开发非常重视可持续性,旨在通过连接未连接的数字鸿沟弥合数字鸿沟。它有望提供无处不在的智能,增强的安全性和弹性。建立在5G的进步上,如图1(a)所示,已经确定了6G的使用情况:增强的移动宽带(EMBB)将发展为身临其境的交流;大规模的机器型通信(MMTC)将过渡到大规模的通信;超级可靠和低延迟通信(URLLC)将提高到超级责任和低延迟通信(HRLLC);无处不在的连通性,人工智能(AI)和通信以及集成的传感和通信引入了6G [1-3]的三个新颖的应用领域。
这项独特的研究推断了俄罗斯在叙利亚军事行动的关键发展,将莫斯科对非接触式战争的试验置于俄罗斯第六代战争军事思想的背景下。它分析了莫斯科研发和采购高超音速导弹系统可能如何预示着军事战略的转变,以先发制人地消除新出现的威胁。它评估了俄罗斯对电子战能力的兴趣和利用的指数级增长,以及俄罗斯对无人系统的增强将如何促进情报、监视和侦察以及未来常规打击能力的想法。这些章节以主要的俄语资料为基础,分析了莫斯科重新平衡其核和常规威慑以形成一系列现代化军事能力的起源、演变和轨迹。
移动网络运营商 (MNO) 正在将其传统的宏蜂窝网络与短距离蜂窝(例如室外微蜂窝)进行覆盖。由此导致的网络复杂性增加,在规划和管理方面产生了巨大的运营费用、时间和劳动力开销。人工智能 (AI) 为 MNO 提供了以更有机和更具成本效益的方式运营其网络的潜力。我们认为,在第五代 (5G) 及以后的网络中部署 AI 将需要克服稳健性、性能和复杂性方面的重大技术障碍。我们概述了未来的研究方向,确定了五大挑战,并提出了实现超 5G 和第六代 (6G) 网络的 AI 蜂窝网络愿景的可能路线图。
摘要:COVID-19 引发的疫情凸显了缩小数字鸿沟的紧迫性,以确保所有公民平等享受不同的服务。无法访问数字世界可能是由于缺乏网络基础设施(我们称之为服务交付鸿沟)造成的,也可能是由于公民的身体状况、残疾、年龄或数字文盲(我们称之为服务实现鸿沟)。在本文中,我们讨论了未来的第六代 (6G) 系统如何弥补实现真正数字化世界的实际限制。因此,我们介绍了缩小数字鸿沟的关键技术,并展示了它们如何在两个特别重要的用例中发挥作用,即电子健康和教育,这两个用例中的数字不平等因疫情而急剧加剧。最后,对未来 6G 解决方案的社会经济影响进行了思考。
战斗人员一直试图将创新的技术解决方案应用于战场上的问题。尽管大国努力部署第六代飞机,高超音速弹药以及高级信息和通信系统,但乌克兰的战斗机却从事另一种军备竞赛。自俄罗斯2022年入侵乌克兰以来,两种力量都在新型战斗角色中采用了商业技术。本报告分析了三类商业技术,这些商业技术在乌克兰大量介绍:软件,空间和未蛋白系统。在各个类别中,它确定了值得注意的产品及其军事应用,权衡了这些系统与其军事对应物之间的权衡,并对美国国防部的更广泛的未来战争和可行的建议产生了广泛的影响。对技术的分析表明:
上升的第六代技术(6G)技术的实施使系统可以实现超状态的数据速率,超低延迟,大规模连通性和智能通信能力。相同的技术进步产生了实质性的隐私和安全问题,包括网络威胁和违反隐私的风险以及人工智能技术的风险。本研究研究了地缘政治如何解决6G的安全和隐私主题,同时概述了应对威胁和潜在的未来工作领域的解决方案。讨论将集中于确保最受保护的波浪进行通信的声音解决方案,同时保留隐私,因为这些解决方案将通过量子键密码学和具有基于AI的安全性和零信任体系结构组件的量子键加密和区块链来推动6G网络的演变。
摘要 —随着第五代 (5G) 无线网络的标准化和商业化以意想不到的速度完成,学术界和工业界的研究人员、工程师和高管将注意力转向了可以支持下一代无线网络的新候选技术,以便在新兴场景中实现更先进的功能。明确地说,第六代 (6G) 地面无线网络旨在为未来十年及以后的用户和机器类型设备提供无缝连接。本文介绍了国际电信联盟无线电通信部门 (ITU-R) 正式将 6G 称为“面向 2030 年及以后的国际移动通信 (IMT)”的进展。具体来说,讨论了使用场景、其代表性能力、支持技术和频谱,并强调了研究机遇和挑战。
摘要 数字孪生 (DT) 的概念正逐渐显现为部署第六代 (6G) 物联网 (IoT) 移动通信服务的关键支持技术。本文旨在全面回顾当前最先进的支持 DT 的 6G 导向网络服务。强调了这项新的关键支持技术的主要特征及其关键方面。首先概述了部署其创新设想服务的 6G 网络要求,强调 DT 概念如何代表它们的补充关键支持技术。接下来是对 DT 技术的简要介绍。随后,对目前文献中可用的支持 DT 的 6G 服务的研究进展进行了全面的分类和分析。本文最后强调了部署这项有前途的创新技术所必需的最具代表性的挑战和未来方向。
摘要即将到来的第六代(6G)网络的目的是完全自动化的智能网络功能和服务。因此,机器学习(ML)对于这些网络至关重要。给定严格的隐私法规,未来的网络体系结构应将保留隐私的ML用于其应用程序和服务。联合学习(FL)有望作为分布式ML的流行方法发挥重要作用,因为它可以通过设计保护隐私。但是,在FL可以充分利用FL之前存在许多实际挑战,以作为这些未来网络的关键技术。我们考虑6G分层体系结构的愿景,以评估基于FL的分布式智能的适用性。在本文中,我们强调了将FL用于6G的好处以及所涉及的主要挑战和问题。我们还讨论了现有的解决方案以及对未来网络更强大和可信赖的FL的可能未来方向。
摘要 — 蜂窝网络标准正逐步迈向第六代 (6G)。6G 的开创性和独特性,例如即使在太空和水下也能建立连接,吸引了政府、组织和研究人员在这一领域投入大量时间、金钱和精力。在智能网络管理和分布式安全系统方面,人工智能 (AI) 和区块链将分别构成 6G 的支柱。然而,需要研究 6G 架构和技术,以便研究人员能够确定 6G 的改进范围。因此,在本次调查中,我们讨论了 6G 的主要要求及其总体架构和技术方面。我们还强调了 6G 网络的关键挑战和未来研究方向,这可以导致 6G 的成功实际实施,以实现其在下一代蜂窝网络中引入的目标。索引词 — 6G;架构;技术;挑战;未来研究方向