2024年6G泛在智能的通信理论及实践报告

张平教授 世界物联网500强峰会2024年07月19日 泛在智能6G的愿景关键词： ITU-R定义了6G的6个典型场景和15个性能指标，通信、感知、计算、AI、安全等多维能力要素融合一体、空天地一体泛在连接成为6G的核心技术特征 6G演进还面临可持续发展挑战 传统的可持续性发展 提高频谱利用率 →硬件设施重复利用 →程序算法的更新优化 通信面临的三大瓶颈 一）、理论性 二）、智能性 一）理论极限 口1948年，美国科学家香农发表了《通信的数学理论》，建立了经典信息论（CIT），基于统计概率提出无失真/限失真信源压缩以及信道容量的理论极限，以指导信息和通信系统的设计和优化。 当今通信系统已逼近经典信息论预言的理论极限 现有无失真/限失真信源编码方法已经逼近语法信息炳/率失真函数极限，继续压缩复杂度开销巨大但收效基微 现有信道编码传输方法已经逼近信道容量极限，通过开拓频谱、提高功率、增加天线抬升容量限，代价巨大，难以可持续发展 AI与通信的差异) AI取代传统通信设计技术的简单操作 现有A1辅助空口设计主要针对单一模块技术提供优化，尤其是在接收端 口通信：模块的优化、成本低廉；AI：全局的优化、不计成本 AI与通信融合简单操作后的困境 Hoydis等将传统空口各模块连接起来，提出用人工智能进行整体研究，但除了成本和复杂度的增加，增益为何？ 传统方法接近极限，简单用AI方法取得增益有限 口基于构造器-评估器框架结合人工智能算法来设计纠错码。口性能超越经典编码，但增益非常有限 当代通信体制的刚性=) 当代通信体制采用分离式设计，将通信链路分解为多级处理过程涉及信息压缩、信息传输、信息安全三方面，以分别提升有效性、可靠性和安全性 结构僵化，难以灵活适变 信源压缩、信道传输等模块，能够分别针对各自自标实现最优化，但这种结构雷化的多级处理模式难以获得系统最优性能 语义通信是突破三大瓶颈的有效途径 口无损的高效传输是通信的基本关注点，而多模态信源语义的提取及处理是A关注的问题。更高层次的语义信息是解决通信智能融合的手段 语义通信意义及数学基础 语义信息是通信与人工智能融合 《语义通信的数学理论》建立了语义信息理论的数学框架，是经典信息论的自然延伸 论文指出，语义通信的基本假设为： 1.语法表征性：任意可观察信息都是语法信息，语义信息表征必然依赖于语法信息2.语义同义性：同义性是语义信息根本特征，同义映射是语义到语法映射的基本方式 借助语义信息，通信融合AI将实现 “最后一公里”的目标，推动无线AI、具身智能等应用的成熟与普及 语义通信的基本模型 语义通信的基本模型揭示了语义信息与语法信息之间的辩证关系： ①语义信息为语法信息的一种上级概念，表示语法信息背后的含义 语义信息是隐藏在语法信息背后的含义，不能直接被直接观察或处理但可以从语法信息中感知与推断。 2语法信息是语义信息在自然世界中的表现形式 与经典通信系统相比，语义通信系统： 。信息系统中一切的数据形态，包括文本、语音、图像或者视频，都是语法信息； 引入了语义信源与语义信宿致使通信系统的设计目标变更为语义信息的高效可靠传输引入了同义映射与同义解映射作为语义背景知识，描述语义信息与语法信息之间的关系，同时指导编解码器设计与优化 同一语义信息可能存在多种不同的语法表现形式。 语义信息的两个基本特性 口语义信息继承了语法信息的概率属性，但其本质是同义性： 概率属性（继承）： 由于语法信息具有概率属性，因此作为上级概念的语义信息必然具有概率特征， 同义特征（特有）： 同一种语义信息通常具有多种语法表现形式，语义信息与语法信息之间存在同义映射关系。这一特征普遍存在 美国三所大学（西北大学、斯坦福大学康奈尔大学）共同开发的论文创新性评价模型指出： 我们确信这项工作（同义映射）能够为所在的研究领域产生深远影响，并将为世界各地的研究人员带来激发。 Onceagain,congratulationsonyourachievement.Wearecertainthatyourworkwill haveanimpactonthefutureofyourfieldandwillinspirefellowresearchersworldwide. 语义通信的度量：语义炳 口语义炳： U,=(uhox)Ug=(u,/x)Us=(uigx)Ur-(ulicn: 语义信息度量是经典信息度量的自然推广！ 口语义互信息：包上语义互信息和下语义互信息 语义的重要意义 口第一定理：语义无失真信源编码定理 给定语义信源U和语法信源U及二者之间的同义映射关系f：认一→U，如果语义信源编码速率R≥H.(の)，则存在一系列(2"（n+H）,n）码，当码长n一>8o时，译码差错概率接近于0。相反 无失真：H(U) → H.(U) 限失真：R(D) → R(D) 口第二定理：语义信道编码定理 将人工智能与通信纳入统一的数学框架构建完整的理论体系 2码满足同义集合内码字速率0≤R≤H（X.Y）一H（X.Y）当码长n→o时，译码差错概率接近 提出了信道容量扩展的基础理论容量限：C→C. 口第三定理：语义限失真信源编码定理 给定语法信源XEp（a）及其相应的语义信源X，在同义映射f及有界语义失真函数d（，）时，语义失真Ed（，)>D。 为通信理论与通信技术的进一步演进提供新的发展空间 镇密的数学推导证明语义通信容量突破了经典 信道容量的提升 香农信道容量（限带高斯信道） 现有通信技术已经逼近香农信道容量，目前已经成为通信系统的设计瓶颈 自然过避 语义信道容量（限带高斯信道）： 平均同义区间长度C, = Wlog2表征信息辨识能力 当S一1时，语义信道容量公式退化为香农信道容量公式：当S>1时，则突破香农信道容量瓶颈 有望成为未来无线通信系统设计与优化的理论指导公式。 语义通信是6G及未来通信的“拐点技术 口基于同义映射，语义通信可以大幅度提高通信系统的频谱效率，从而可以赋 能4G通信链路实现6G传输能力 语义基：同义映射从数学理论走向工程科学 ·同义映射是数学模型，语义基是物理模型 同义映射是语义空间与语法空间上的一般性关系，属于集合论的基本性质，具有普适性能够涵盖神经网络模型的各种表征与变换。从同义映射出发，针对不同的模态数据，用语义基物理模型表征语义信息，类比比特 语义基：语义信息可表征的物理模型 语义基（Seb）是信息的基础构成单元，是信息柔性表征的基础 语义基粒度随通信意图、背景知识等柔性可变 信息的比特组织形式和语义基组织形式，类似房屋的不同建造模式 ESI高被引、热点论文Engineer期刊2022信息领域第一被引用论文中国金色开放获取高下载论文 柔性化智能设计 口以系统论为指导，采用整体优化方法，将多模态信源信息结构特征与无线传输信道特性适配，通过信源信道联合编码等设计，显著者提升传输效率口信号在统一的语义空间中采用语义基表征，进行贯通式优化设计，扩展理论极限 显著提升性能 广义信息论：扩展、包含香农信息论，从讨论信息的通信能力扩展到可理解信息的信源信宿相似性关系 语义通信系统：一套规则基于语义上下文关联补偿传输差错提升信息传输能力。 模分多址（MDMA） 口模型信息空间：M(Model/Mixed/Meaning)-DMA，从语义角度以模型方式将信源高维度信息提取，进而构建针对多模态信源和信道特征的模型信息空间 口用户区分方式：传统多址考虑时、频、功、空等物理资源实现多用户区分，而MDMA是基于智能技术赋能，充分利用信源信道语义域特征的新型多址方式 T：时域资源，代表TDMA多址技术 B：频域资源，代表FDMA/OFDM多址技术 P：功率资源，代表NOMA多址技术 H：空域资源，代表SDMA多址技术 中：语义域资源，代表MDMA多址技术 语义模型传输体系小结 口同义映射：信源语义空间到发射语义空间的压缩映射。恢复生成映射：接收语义空间到信宿语义空间的放大映射。口模型体系：各空间映射的方法总集合，是一种语义基的构建方法，支撑智能通信深度融合。口模型传输：各空间映射方法的相互匹配知识替代比特成为传输的量值 知识(智能)的传输形成了新的通信范式 口基于模型体系的智能网络：在网络内实现承载模型的分发，更新与演化口由于通信信道的存在，使得智能化的模型分发存在“最后一公里”的事实 语义通信的实用性架构 搭建了语义通信试验验证平台，开展了端到端语义通信关键技术验证 模分多址(MDMA)多用户样机 基于5G链路建成两用户模分多址样机，完成MDMA上下行链路系统验证口两用户完全共用5G同一时频资源，MDMA高清视频传输质量优于5G通信方式 语义通信对链路传输能力的提升验证 口通过频谱仪实时监测，：基于MDMA技术的两用户使用了相同5G时频资源块 EVM指标与单用户时一致，频谱效率提高2倍 6G智能通信融合外场试验网建设 建成国际首个面向6G智能与通信融合的外场试验网，打造开放的联合研发、测试验证环境实际外场验证了语义通信可以在4G、5G链路上可以达到6G传输能力集聚创新资源，开展产业共性关键技术研发，推进关键技术国际标准化，支撑未来产业化 口为高校、科研院所等研发机构提供理论研究与关键技术前期验证环境，降低6G研究门槛 6G试验外场 6G试验内场 关键技术外场试验助力标准化推动业务演示与行业示范 关键技术部署样机平台验证业务环境建设 三期（2025.1-2025.12） 二期（(2024.6-2024.12) 期（2023.12-2024.6 6G典型业务演示与行业示范推支撑6G标准化指标的验证能力升级提供测试能力、促进6G未来产业发展 面向6G的端到端平台搭内外场试验环境建设、关键技术验证完成外场部署及试验验证工作 6G关键技术外场试验6G通感融合场景验证6G典型场景组网试验 6G智能通信融合外场试验网：一期实地部署 6G智能通信融合外场试验网：一期试验场景 面向6G的语义通信标准化进程 口IMT-2030语义通信任务组已收到技术提案超过50篇，涉及典型场景、指标体系信源信道联合编码、CSI反馈、多址技术等多个方面，逐步推动语义通信面向6G标准化达成共识研究方向参与单位 语义通信国际学术影响力 口牵头主办多个特刊、国际学术会议研讨会等，引领国际学术研究前沿 主题:Semantic Communications,Intellicise Networks Journal Sl: IEEE JSAC,IEEETVT,IEEE loTJ,Electronics (Honor of Prof. Ping Zhang)..Workshop:IEEEGlobecom'24(SouthAfrica),ICCC'24(Hangzhou)Track/Symposium:WCSP'24(Hefei),IEEEWCNC/ICC25... 1.特色：学术+平台+产业2.组织委员会：中美英加拿大新加坡3.多个会议/持续多年：形成系列 总结 ■随看时间推移，香农在上世纪四十年代未建立的经典信息理论体系，已经难以适应未来通信技术的发展，迫切需要站在巨人的肩膀上予以突破 ■今天AI+通信已是潮流。但通信有内在规律，一是理论指导下的自洽，二是工程上考虑多重的限制因素，所以A的引入必须提供额外的增益，即所谓的“智简”以打破经典理论对人们思想的禁 ■5G物联网升级至6G的智联网，是对传统通信的极大挑战，在整个网内流动和交换的将是知识，而非原来网络中冷冰冰的符号。这些知识形成的模型对复杂环境下的传输将会有不同的机制和体验。