3月23日消息（林想）今日，由未来移动通信论坛、紫金山实验室共同主办的全球6G技术大会进入第二天议程，在“6G频谱共享共存技术”论坛上，南京航空航天大学教授吴启晖表示，针对6G时代更为复杂的频谱管理，团队里面提出一个跨域、多层频谱管理体系。同时，吴启晖透露，团队研发的认知无线电台预计年底能够完成。
未来，随着网络不断演进，元宇宙、虚拟现实、天地一体化网络、车联网、无人系统、工业互联网等业务也将加速落地。吴启晖指出，这些业务对频谱资源都有极高要求，也需要承载更多业务。
“从目前来看，静态频谱效率指标很清晰，但动态频谱效率指标并不是很清晰。此外，动态频谱效率与智能化和安全也是密切相关。”吴启晖透露，所以6G频谱的主要研究方向聚焦在动态频谱效率共享共存。
6G时代空天地一体化的网络也要求频谱管理的视角与以往有很大不同。吴启晖表示，以往频谱干扰主要是二维的，6G时代的频谱干扰变成是三维的，对三维干扰的管理可能是频谱共享里面未来非常重要的一个问题。针对未来更为复杂的频谱管理，吴启晖团队里面提出一个跨域、多层频谱管理体系。
在跨域方面，6G时代终端形态不仅局限在手机、无人车、无人机等，由于多系统共存，频谱跨越的研究面不仅仅是无线电域、雷达域甚至多广谱域，必然存在跨域协同。跨域之后，每个设备都是链路级的。此外，边缘计算在频谱领域也很快会发展起来。所以6G时代的频谱跨越首先是实现区域级，然后是实现广域级，是区域和广域的协同。
在节点层方面，6G时代不仅仅是感传一体，还需要向未来网络发展，是网络级的，需要把业务面、控制面、感知面紧密结合起来。吴启晖透露，“我们团队正在研发认知无线电台，预计年底能够完成。”
此外，吴启晖表示，6G智能超表面技术（RIS）如果不知道自己的服务对象，那么反射其实是一种干扰，所以RIS需要对环境认知，对用户认知。所以，RIS与认知的结合也是6G研究需要重点关注的，
在边缘计算和云的方面，6G需要有一个频谱态势图实现二维到三维转换外，还需要语义层面跃升，所以，语义通信也是未来的研究方向，实现频谱态势图要的语义化，而不仅仅是能量级描述。
“在边缘端用很多算法来提升性能，但频谱域学习和传统域学习有很大区别。”吴启晖表示，一是动态性强，比一般的机器学习算法动态性强很多；二是信息不完全，甚至是错误的。针对这些问题，吴启晖团队提出了认知学习，它与传统的学习主要是有很大的区别：一是它是到语义级，不是数据驱动，是特征驱动；二是可以进行算法之间调整，匹配并适配复杂的频谱空间环境。
此外，吴启晖团队也开发了区块链软件系统，主要是频谱数据、频谱算法、频谱资源、频谱干扰源的查找四方面展开研究。
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