PLC可編程序控制器1756-L61網絡適配器 性能穩定

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可重構智能表面

因易于部署、頻譜效率增強、與當前無線網絡標準和硬件的兼容性以及可持續性，可重構智能表面（RIS）在無線領域中獲得了越來越多的關注。RIS 是一種新型介質，它讓工程師能夠通過一系列反射單元以編程方式動態地控制信號在發射機和接收機之間的傳播。主動反射和控制傳入表面的信號的能力要求無線工程師使用 MIMO 無線系統。該系統雖然可以提高可控性，但需要額外的天線和窄波束。窄波束具有一定的挑戰，因為瞄準波束時的任何一個小錯誤都可能使其無法到達預定目標。

所有這些類型的創新都為無線系統帶來了巨大的復雜性和可變性，使設計空間探索任務變得非常困難。構建這些無線系統類型的無線工程師經常使用 MATLAB 和 Simulink 來設計、建模、測試和分析他們的設計。因為他們可以在無需承擔后果的仿真環境中探索新的頻率范圍、帶寬、參數集、MIMO 的比例仿真以及更高的采樣率。

帶來無線連接的非地面網絡

使連接無處不在的一項關鍵技術進步是非地面網絡（NTN）的出現。NTN 指的是任何涉及非地面飛行物的網絡，包括近地軌道（LEO）衛星在內。無線工程師越來越多地將移動設備集成到混合地面和非地面 5G 移動基礎設施中來為企業和消費者提供服務。Apple 的緊急 SOS 功能[2]是的一項應用。NTN 的價值在于它們可以在不依賴蜂窩信號塔的情況下建立全球無線網絡，特別是在建造成本過高的地方。

人工智能對 6G 系統至關重要

6G 網絡的日益復雜使得人工智能的使用成為必要。因為光靠人來緊跟 6G 帶來的更快速度和更高復雜性已不太實際。人工智能方法可通過自動、高效地提取底層模式來解決非線性問題，這超出了人工方法的能力范圍。工程師可以應用人工智能（包括機器學習、深度學習或強化學習工作流）來配置、優化和自行組織 6G 無線通信。此外，6G 可能會支持基于人工智能的空中接口[3]以改進功能，如聯合壓縮和編碼、波束成形、信道狀態信息（CSI）壓縮以及定位。人工智能還可通過估計源環境行為將仿真環境納入算法模型，使項目管理從中受益，從而讓工程師能夠使用少的計算資源快速研究系統的主要效應。無線通信的大優點是數學和物理從不會出現爭議。問題出在于使其高效、可行的需求和技術方面。我們得等到 2026 年才能知道哪些候選技術和要求會被包含在 6G 標準中，但無線工程師現在便應該對即將到來的創新進行學習。一旦 6G 的需求得到確定，那些使用人工智能來進行整合 JCAS、RIS 或 NTN 設計并通過仿真來測試這些設計的無線工程師將具備更有利的競爭優勢。

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