作者簡介

王承祥，東南大學副校長、首席教授、移動通信全國重點實驗室副主任、紫金山實驗室教授、歐洲科學院院士、歐洲科學與藝術院院士、英國愛丁堡皇家學會院士、IEEE Fellow、IET Fellow、中國通信學會會士、科睿唯安“全球高被引科學家”。

研究方向為無線信道測量與建模、6G/B6G全域智聯網絡、電磁信息論等，已出版專著5部，發表期刊論文370多篇，其中IEEE核心期刊論文290多篇, ESI高被引論文33篇，榮獲2025中國電子學會自然科學一等獎、2025年度信息通信領域十大科技進展、2024年IEEE尼爾謝菲爾德最佳傳播論文獎、2023年《中國科學：信息科學》熱點論文獎、2022中國電子學會電子信息領域優秀論文、2022年第七屆中國科協優秀論文、2022年《物聯網學報》優秀論文，有20篇國際會議論文獲“最佳論文獎”。擔任過IEEE Transactions on Wireless Communications的執行編委會成員（2019-2025）。擔任過16個國際期刊的編委或客座編委，包括6個IEEE頂級期刊，在40個國際會議上被邀請作大會報告或特邀報告，在24個國際會議上做專題報告 (Tutorials)，擔任過30多個國際會議的總主席、技術程序委員會主席或分會主席等。主持了國家自然科學基金重大項目、國家重點研發計劃項目課題、英國工程與自然科學研究理事會(EPSRC)、歐盟及工業界資助的60多項項目。

近日王承祥教授團隊，首冊正式出版。

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無線信道測量與建模: 從基礎理論到6G購買

王承祥著. 北京: 科學出版社, 2026. 5

(新一代無線通信前沿技術叢書)

ISBN 978-7-03-085727-9

“無線信道測量與建模叢書”聚焦6G典型頻段典型場景的信道測量、參數估計、特性分析及模型構建，并討論了6G及6G 之后(B6G) 無線信道測量與建模的挑戰?！稛o線信道測量與建模：從基礎理論到6G》作為“新一代無線通信前沿技術叢書”及“無線信道測量與建模叢書”第一冊，沿“基礎理論—信道建模方法—標準化信道模型—6G普適信道模型”主線展開，內容體系完整、結構清晰。首先，介紹無線信道測量與建模的基礎理論，涵蓋無線信道的定義、分類和統計特性，無線信道測量的原理，無線信道建模方法及無線信道研究的歷史。其次，闡述經典無線信道模型(如Rayleigh、Rician、Nakagami 等) 及空間相關、頻率相關等信道模型。隨后，梳理從2G 到5G 的標準化信道模型(如ITU、3GPP 系列模型) 的發展脈絡，分析不同模型在頻段、場景、天線數等方面的演進特點。進而，面向6G/B6G 發展需求，圍繞新頻段、新場景，系統分析新的信道特性，重點介紹普適信道建模理論及面向標準化的6G普適幾何隨機信道模型。最后，討論了無線信道測量與建模領域面臨的挑戰和未來研究方向。

本文分享第10章的內容，探討無線信道領域面臨的挑戰并展望未來研究方向。

01.

6G/B6G信道測量

6G 預計將實現“全覆蓋、全頻譜、全應用和強安全”的四大核心愿景。在6G/后6G(B6G) 中，通信終端將遍布全球，包括衛星、高空平臺、無人機(UAV)、飛機、船舶和地面終端。除了移動用戶設備外，車載、機載和衛星基站也將處于移動狀態，以提高覆蓋性能?？紤]到基站和用戶設備的移動性和密度，通信系統必須在連續空間而非離散空間中進行分析、設計和評估。此外，隨著未來系統中通感一體化的實現，通信的環境信息、移動狀態和信道信息將在任意位置同時被感知。因此，有必要在連續空間中獲取信道信息。除了上述演進，隨著超大規模多輸入多輸出(MIMO)、智能超表面(RIS)、和可移動天線/流體天線系統等天線技術的應用，天線陣列的規模也在不斷增大，部署密度不斷提高。因此，天線與無線傳播環境緊密耦合，天線設計對信號傳播的影響不可忽視。

隨著太赫茲、超大規模MIMO、RIS 和人工智能(AI) 等新技術的出現，通信系統的設計面臨一系列新的挑戰。一方面，三維連續空間無線信道表現出高多徑密度，給信道多徑信息的提取帶來了挑戰；另一方面，天線與無線傳播信道的聯合建模復雜性增加，使得在測量中提取每個多徑分量的響應變得更加困難。因此，有必要建立一個三維連續空間無線信道測量平臺，研究高分辨率參數提取算法，并調整天線參數以進行無線信道測量和表征。針對ISAC、RIS 和超大規模MIMO 的無線傳播信道測量實驗，已開展了初步研究。在這些測量場景中，可以利用大規模MIMO 和超寬帶天線陣列進行三維連續空間無線信道測量。此外，還可以利用虛擬陣列實現連續孔徑測量，從而提高空間分辨率。此外，配置不同的天線單元間距并采用自適應天線陣列，是應對三維連續空間無線信道測量和表征挑戰的有效方法。然而，目前仍缺乏對三維連續空間無線信道測量的實驗驗證，也缺乏相關的信道測量平臺和測量方案。

02.

極端復雜場景信道測量

極端復雜場景信道測量是指在高動態性、密集多徑、強干擾或極端環境條件下對無線信道特性進行分析與建模的技術，其應用場景涵蓋強電磁干擾(如工業物聯網場景)、極端天氣(雨雪、沙塵暴)、水下或地下通信、高速移動環境(如無人機、低軌衛星) 及密集多徑非視距場景(如城市峽谷、隧道) 等。信道測量面臨著同步精度、信號源帶寬、接收設備靈敏度、多普勒頻移顯著、信道相干時間短、測量設備需高動態跟蹤能力、背景噪聲高、信號衰減嚴重及信道穩定性差等問題。

這些場景對測量技術提出了高精度同步、高維度數據處理、動態跟蹤能力等挑戰，需結合矢量網絡分析儀、壓縮感知、虛擬陣列、軟件定義無線電及AI 算法(如深度學習、強化學習) 等關鍵技術，實現多徑分離、連續空間建模和實時信道狀態跟蹤。然而，當前仍存在硬件成本高、計算復雜度大和環境動態性強等挑戰，未來需進一步突破復雜場景下信道測量瓶頸，為6G/B6G 及空天地一體化通信提供可靠的信道數據支撐。

03.

基于人工智能的預測性信道建模

隨著新頻段、場景和天線數量的增加，測量數據的規模迅速增長，這種規模的數據量對于傳統數據處理方法而言過于龐大，難以應對。一些初步研究表明，人工智能和機器學習在無線信道測量和建模方面具有潛力，例如通過聚類、分類和回歸算法實現多徑分量聚類、場景分類及信道預測等功能。多種機器學習算法(如人工神經網絡、卷積神經網絡和生成對抗網絡) 可應用于無線信道建模。與傳統信道建模方法相比，使用人工智能和機器學習技術的優勢之一在于其能夠預測無線信道特性，例如通過訓練神經網絡模型來預測信道增益、時延擴展等參數，從而提高通信系統的性能和可靠性。因此，在海量數據的驅動下，信道研究逐漸從單純的統計性信道建模向更加靈活且準確的預測信道建模演進。

通過深入分析并學習信道的歷史狀態，結合信道傳播物理環境，可以在有限的信道測量數據支持下實現對未知場景(空域)、未來時刻(時域) 和未知頻段(頻域) 的信道特性預測。預測性信道模型比傳統建模更為準確且靈活，不僅可以成為未來6G 無線通信發展的基石，而且還將是數字孿生網絡等重要技術的核心基礎，為上層網絡決策與優化提供數據支持。然而海量的測量數據給信道參數提取與特性分析帶來了極大的挑戰，對于高分辨率時變信道數據，如何高效且準確地提取有效信道特性信息，如何確定復雜物理環境與信道特性之間的非線性映射關系，如何在未訓練場景通過遷移學習或元學習進行可靠的信道預測，都是亟待解決的問題。

04.

數字孿生在線信道建模

隨著6G 網絡向“全域覆蓋、全頻譜、全應用”目標邁進，傳統離線信道建模因依賴靜態參數與高成本測量，難以適應動態傳播環境，導致仿真與真實網絡性能脫節(僅達潛力60%)，亟須突破性解決方案。在此背景下，數字孿生在線信道建模應運而生。數字孿生代表了物理實體的一個高保真數字鏡像，用于創建物理面向環境的全面的、精準的數字模型，并全方位地支持數字模型和物理對象之間的雙向通信，以實現實時預測與決策。在網絡規劃和建設方面，通過對網絡狀態更加清晰的感知和對網絡信息更高效的挖掘，數字孿生網絡能夠為用戶提供更友好的沉浸式的交互界面以探索新的6G 網絡應用。數字孿生技術將通過構建物理世界與數字世界之間的映射，實現“人機物境”的智聯，最終實現全數字的愿景，推動我國數字化產業發展。6G 網絡的部署和性能提升依賴于能夠準確反映實時物理環境的在線信道模型。

數字孿生在線信道模型通過多源感知數據(如激光雷達、毫米波雷達、RGBD相機) 實時捕捉物理環境動態，結合射線追蹤與幾何隨機模型構建高精度虛擬映射，并利用AI 算法(如LSTM、CNN 和GAN) 填補非理想測量數據缺口，實現信道參數在時空頻域的預測與優化。基于這種技術路線，數字孿生能夠持續監測和分析信道條件，捕捉動態環境變化，從而實現信道變化的可視化與預測，提升網絡性能并有效解決實驗室仿真與真實網絡測試之間的差異。物理環境與信道特性之間的緊密耦合，使得基于環境特征生成的信道模型具有高度的可重用性，從而提升模型構建的精確性。

數字孿生在線信道模型不僅支持車載通信、UAV 等動態場景的實時信道狀態信息(channel state information，CSI) 可視化與波束跟蹤，還可通過生成對抗網絡生成場景先驗數據，優化網絡參數并降低導頻開銷，例如在案例中其延遲擴展與頻譜效率的仿真結果與實測數據高度吻合。然而，數字孿生在線信道模型的發展仍面臨多重挑戰：復雜動態環境的高成本三維重建需依賴多模態數據融合(衛星影像、點云和視頻)，材料電磁屬性校準與高精度RT 仿真對算力要求嚴苛；非理想測量條件下的數據稀疏性需強化AI 泛化能力；三維連續空間信道建模缺乏地理信息與實測驗證，且邊緣計算與低延遲算法的開發亟待突破。未來需結合物理層感知、環境語義解析與分布式邊緣計算，推動數字孿生在線信道模型從實驗室驗證向全域6G 場景落地，最終實現“數字孿生即服務”的智能網絡生態。

05.

連續立體空間無線電信道測量與建模

6G 網絡具有連續立體空間廣域覆蓋特性，以及天線與通信環境不可分割的特點。隨著天線單元數量的增加和天線單元間距的減小，天線陣列與通信環境緊密結合，成為通信環境的一部分。例如通感一體化、智能超表面、超大規模MIMO和孔徑受限MIMO 等6G 新技術將得到廣泛應用。因此，不僅需要分析連續立體空間無線電信道模型的特性，還需要考慮包括收發天線陣列和傳播信道在內的無線電信道測量。目前，已經對ISAC、RIS 和超大規模MIMO 無線傳播信道的測量實驗進行了初步研究。然而，對于連續立體空間無線電信道測量實驗，目前缺乏實驗驗證，并且缺乏相關的信道測量平臺和測量方案。這種現狀表明，在推進6G 技術的研究過程中，建立和完善連續立體空間無線信道測量平臺及相應的測量方案是至關重要的。這將有助于更全面地理解和優化未來6G 通信系統的性能。

連續立體空間信道的電磁特性通過融合電磁理論、天線理論和無線傳播信道建模理論來表征。開發結合連續立體空間感知和空間一致性的電磁信道模型至關重要。這些信道模型還需要考慮諸如智能超表面技術和全息MIMO 等技術中的關鍵天線參數，包括陣列拓撲結構、互耦效應和輻射效率。連續立體空間中的電磁信道主要通過格林函數和基函數進行建模，這些函數能夠描述發射電流與接收電場之間的關系。首先，電磁信道建模需要明確通信環境，并選擇合適的格林函數來表征電磁屬性，例如近場效應和球面波前。其次，利用基函數對格林函數、發射電流及接收電場進行分解。不同的基函數，如傅里葉平面波基函數和球面波基函數，可能表現出不同的信道特性。最后，可以將通信過程與輻射過程相聯系。為了表征6G/B6G 通信系統中的新特性，開發一個綜合考慮近場效應和散射環境的連續立體空間電磁信道模型是必不可少的。這種方法確保了一個建?？蚣埽糜诶斫夂蛢灮B續立體空間信道的性能。

6G/B6G 通信的進步依賴于對全面天線理論的探索，該理論融合了天線設計、無線傳播信道建模和信道容量理論的原則。傳統天線陣列的設計和優化通常只關注有限的天線參數，并將天線陣列和傳播信道視為獨立。然而，對于結合收發天線與信道特性的廣義天線理論，影響系統性能的參數更加復雜且相互依賴。例如，在天線陣列的設計和優化過程中，需要考慮天線輻射特性(增益、波束寬度、前后比、副瓣電平、極化和包絡相關系數)、電路參數(回波損耗、耦合系數和激活駐波比) 和拓撲參數等。因此，天線陣列的設計和優化方法已經向更廣泛的范圍演進。在該新范式中，通用天線陣列不僅關注天線自身性能的提升，其設計和優化目標還擴展到通過調節和設計多維參數來提高整體系統的信道容量，同時考慮到信道容量理論提供的性能指標和多尺度傳輸機制。在該天線理論框架內，最終目標是通過多維參數調節和通用天線陣列設計來增強信道容量。關鍵研究方向包括超大規模MIMO、孔徑受限MIMO 天線陣列的設計和優化方法。

獲取信道信息對于無線通信系統的設計至關重要，它有助于性能優化、干擾抑制、收發機設計和資源管理等。這些信息提供了無線信道特性的特點，使系統設計者能夠做出合理決策，并據此優化系統操作，以實現最佳性能與最高效率。通過理解無線信道的詳細特性，設計者可以調整系統參數以達到性能閾值并提高整體系統效率。這種信息對于確保無線通信系統在其最高能力下運行至關重要。一種可行的方法是在通信開始前提供部分可用的CSI。在許多無線通信場景中，影響電磁波傳播的環境因素通常不會快速變化。因此，當通信設備在三維連續空間中移動時，可以通過訪問數據庫或基于位置和天線參數的計算來獲取部分信道統計信息。在這種背景下，為提升未來6G/B6G 時代的系統性能，一種有前景的方法是探索連續立體空間信道的特性來獲取精確的信道統計信息。這可以通過構建信道地圖并減少通信期間所需的導頻開銷來實現。具體來說，基于信道地圖的信道信息獲取方法可以在通信開始前提供部分CSI。該方法利用大多數影響電磁波傳播環境因素相對靜態的特性，通過訪問數據庫或基于位置和天線參數的計算來收集信道統計信息。采用這一方法，系統可以更好地適應復雜傳播環境，從而提高整體通信效率，確保在各種應用場景下的高性能表現。

06.

6G/B6G普適信道建模

6G/B6G 時代，空天地海全域覆蓋系統融合構建、共性理論技術研究、標準化和多場景移動通信等需要突破傳統信道模型僅適用于特定頻段、特定場景或部分頻段及部分場景的限制，構建融合6G 全頻段、全場景信道特性的普適信道模型。本書第9 章介紹了一種普適信道建模理論，即使用統一的信道建模方法、框架和信道沖激響應表達式，建立融合建模全頻段、全場景信道特性的普適信道模型。通過調整信道模型參數，可以將其簡化為適應特定頻段和場景的專用信道模型。第9 章將這一理論應用于幾何隨機信道模型，提出了一種面向標準化的6G全頻段全場景普適幾何隨機信道模型(6GPCM)。該模型支持6G 全頻段、全覆蓋場景和全應用場景信道普適大、小尺度衰落信道建模。基于6GPCM，通過合理設計的轉換矩陣將普適幾何隨機信道模型變換到波束域上，可以得到6G 普適波束域信道模型，利用信道的稀疏性，降低信道統計特性的計算復雜度。將普適信道建模理論應用于基于射線追蹤的確定性信道模型，通過研究不同頻段、不同場景電磁波傳播機理，并使用通用射線追蹤算法建模全頻段、全場景信道特性，可以得到基于射線追蹤建模方法的6G 普適信道模型，以滿足特定頻段、特定位置的信道仿真需求。此外，還可以基于普適信道建模理論，提出基于AI 方法的預測6G 普適信道模型。

東南大學-紫金山實驗室6G普適信道仿真器（SEU-PML-6GPCS）軟件v4.0?？梢酝ㄟ^訪問課題組主頁獲取軟件下載鏈接：https://ncrl.seu.edu.cn/CHXWANG/main.psp

未來，隨著6G/B6G 無線系統的異構性、傳輸介質的多樣性，以及多種新技術的混合應用等使得信道變得更加復雜多樣，如何使用統一的框架和信道沖激響應對交叉、復雜或混合場景進行建模是未來需要解決的難題。例如，如何對深海場景光通信或速度和傳播方向均變化的水聲通信信道進行統一建模；如何對衛星–無人機–海洋通信等交叉場景或應用ISAC 及RIS 等新技術的混合場景進行統一建模；如何對地下空間、極地、荒漠等極端環境進行統一建模。此外，如何找到6G 信道特性、頻段、場景與系統配置參數之間極其復雜的關系；如何從準確性、復雜性和通用性方面評估6G 信道模型的性能等也是值得研究的問題。并且，除了幾何隨機信道模型，研究如何建立適用于全頻段、全場景的波束域、射線追蹤和AI 使能信道模型或混合普適信道模型都具有重要意義。

本文摘編自《無線信道測量與建模: 從基礎理論到6G》（王承祥著. 北京: 科學出版社, 2026. 5）一書“第10章 未來研究方向”“前言”，有刪減修改，標題為編者所加。原文參考文獻刪略。

(新一代無線通信前沿技術叢書)

ISBN 978-7-03-085727-9

責任編輯: 惠 雪

本書既可作為高等院校電子信息與通信工程等相關專業的教師、研究生和高年級本科生的參考用書，也適合相關領域科研和工程技術人員閱讀。

（本文編輯：劉四旦）

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