6G测试帮助中心

3GPP通过不同工作组协调制定的一系列技术报告（TR），定义了集成感知与通信（ISAC）技术，涵盖服务需求、无线电特性及信道建模等领域。以下技术报告共同界定了ISAC的要求及正在进行的标准化工作：

核心服务要求报告（SA1）

• 3GPP TR 22.837– 基于Release 19的ISAC可行性研究：这是由3GPP SA1制定的基础性报告。该报告定义了ISAC用例（如目标检测、运动监测和环境感知），并为进阶 预6G系统制定了服务层级要求。  
• 3GPP TS 22.137– 5G系统Release 19版本服务要求：本技术规范通过将可行性研究成果转化为规范性服务要求，对TR 22.837进行补充。其定义了关键性能指标（KPI），包括感知精度、检测延迟及空间分辨率等。

无线电与信道建模报告（RAN1/RAN2）

• 3GPP TR 38.857 – ISAC信道模型增强研究：本报告在RAN1框架下制定，将TR 38.901的随机信道模型扩展至支持ISAC模式（基站单静态、基站-用户双静态、用户-用户双静态等），适用频率范围0.5–52.6 GHz，可扩展至100 GHz。

参考文献：
集成感知与通信（ISAC）；用例与部署场景

ISAC信道建模——来自欧洲电信标准协会的视角

测试6G NTN的用户体验质量（QoE）需要结合信号仿真、网络仿真和信道建模，以验证卫星与地面链路如何影响终端用户性能。是德科技通过其NTN及5G NR/6G测试解决方案，提供了一种集成化方法实现此目标。以下是使用是德科技工具的测试工作流概述： 

• 信号生成：使用MXG VSG生成NR-NTN或6G候选波形，用于上行/下行参考信号。 
• 信道仿真：通过PROPSIM或预标准化FR3仿真模型实现时延、多普勒效应、轨道动力学及干扰的模拟。
• 网络集成：使用UeSIM或UXM作为无线接入仿真器 用户平面和控制平面流量。
• QoE测量：记录与卫星运动或信道损伤相关的应用层指标——吞吐量、时延、抖动及MOS评分。
• AI反馈优化：采用KeysightPathWave 链路与服务参数，以最大化用户体验质量（QoE）。

探索6G仿真与模拟解决方案。

非地面网络 (NTN) 与地面网络的融合带来了独特的挑战，例如巨大的传播延迟、卫星运动引起的多普勒频移、间歇性链路可用性、NTN-TN 相互干扰以及与地面系统显著不同的大气损伤。 确保无缝切换、跨层资源分配以及 LEO、GEO、HAPS、UAV 等各种平台之间的互操作性，进一步增加了系统的复杂性。

是德SystemVue 孪生建模工具通过提供高保真链路级建模与端到端NTN系统仿真，包括在真实传播条件下的卫星有效载荷、网关及用户设备，有效突破了这些技术壁垒。该工具整合了相位噪声、射频非线性及I/Q失衡等关键损伤因素，同时支持相控阵天线建模、3D轨迹可视化及基于DPD的非线性功率放大器分析。 这使工程师能够在硬件部署前精确预测性能、验证波束管理策略并评估链路鲁棒性，最终加速可靠的NTN-6G系统设计，确保全球连接的可扩展性。

了解更多关于是德科技的5G/6G系统设计解决方案。

以下是一些人工智能在开发非传统无线接入网（NTN RAN）中的应用场景：

信道预测与建模：由于卫星运动、多普勒效应及长传播时延，NTN信道具有高度动态性。人工智能/机器学习技术（如深度学习、循环神经网络、变换器）可学习信道动态特性并预测信道状态信息（CSI），从而提升链路可靠性并降低开销。 

波束成形与切换优化：人工智能可优化低轨道卫星或高空永久性平台的自适应波束转向，最大限度减少用户在不同波束间移动时的通信中断。机器学习算法能预测移动模式，实现卫星间或地面与非地面小区间的无缝切换。 

资源与频谱管理：非传统无线接入网（NTN RAN）需应对碎片化频谱及多无线接入技术（RAT）间的频谱共享问题。人工智能可用于在FR1/FR2/FR3频段与非传统频段间动态分配资源，确保在需求波动时维持公平性与服务质量（QoS）。 

能源与能效：卫星和无人机面临有限的电力预算。人工智能可优化电力控制、调度及负载平衡，从而最大化其使用寿命和运行效率。 

安全与异常检测：NTN链路更易遭受干扰/欺骗攻击。基于人工智能的异常检测可实时识别异常信号模式或网络物理攻击。 

集成感知与通信（ISAC）：人工智能助力NTN节点采用统一波形实现通信与感知，在保持连接的同时实现对用户、物体或威胁的追踪。

人工智能预计将融入6G无线网络的多个组件，例如6G收发器的物理层。这将使设备能够独立决策、高效管理资源，并在不完全依赖集中式系统的情况下适应动态环境。因此，测试集成人工智能技术的无线组件与测试传统组件存在根本差异。

传统测试策略仅凭一套规格参数来验证无线设备性能已远远不够。人工智能设备的设计初衷是适应不可预测的真实场景，在信号强度波动、干扰水平变化及用户密度不均的动态环境中稳定运行。因此，必须对人工智能算法进行训练，使其能在广泛条件下优化性能以确保可靠性。测试必须包含与训练集存在显著差异的场景，从而评估设备在变化多端且难以预料的真实环境中的表现。

深入了解人工智能与6G技术的融合

信道建模使您能够设计和测试6G数学模型，并评估通信系统中收发器的性能。在6G第三频段（FR3）测试中，您需要采用半确定性与确定性信道模型实现相位和时间相干的多信道仿真。6G FR3信道建模的关键性能指标包括：

• 光束重量估算与指向度量
• 光束形状与增益
• 旁瓣电平

强大的通道仿真解决方案可帮助您创建多样化的传播环境，并模拟相位噪声和干扰等硬件缺陷。

下载 6G FR3 通道仿真应用说明

采用更高频谱的6G技术需克服这些频段的射频传播难题。此外，5G协议栈需要进行修改以支持6G应用所需的更大带宽和更高载波频率——这些技术尚未在现实世界中经过测试或部署。不过，通过模拟真实用户设备（UE），可以设计并验证早期6G网络。

了解更多关于6G前网络测试的信息

实现6G高数据吞吐量主要有三种基本方法。第一种采用更高阶调制方案，以增加每个符号传输的比特数。第二种方法则利用更宽的频谱带宽，通过提高符号速率来提升数据吞吐量。 第三种方法是通过多天线技术（如多输入多输出系统MIMO）传输多个独立数据流。MIMO技术利用无线信道复杂性，同时发送和接收多个独立数据流，从而实现更高的数据吞吐量。

深入探索6G数据吞吐量测试

对6G进行亚太赫兹宽带信号表征需要结合使用高性能设备与软件。您需要一台超高速任意波形发生器（AWG）、一台频率上变频器以及一台作为本地振荡器的信号发生器。该测试系统有助于生成、测量和表征H波段候选波形。

6G信号特性分析应用应用案例

典型的6G测试平台必须支持多种频段、带宽和波形类型，以满足各类研究需求。工程师需要使用任意波形发生器（AWG），该设备能够生成宽带及极端带宽调制的 intermediate frequency (IF) 信号。

紧凑型D波段（110至170 GHz）或G波段（140至220 GHz）上变频器可将宽带中频转换为所需的亚太赫兹频段。接收机测试需要将信号下变频至中频，为此您需要使用下变频器。 您还需配备示波器或多通道Keysight AXIe流式数字化仪对信号进行数字化处理。

探索6G亚太赫兹测试平台

是德科技携手16家合作伙伴，于2023年1月启动6G-SANDBOX项目，旨在打造覆盖全欧洲的6G实验测试平台。该项目融合数字节点与物理节点，构建可完全配置、管理和控制的端到端网络，用于验证6G新技术及研究进展。 6G-SANDBOX使欧盟境内各机构能够测试具有前景的6G使能技术，包括网络自动化、网络安全、数字孪生、人工智能（AI）以及streamline 的技术。该联盟现已扩展至亚洲研究机构。

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