5G-Advanced与6G+卫星：技术和标准化路线图
产业动态 | 2022/9/28 20:05:14
非地面网络（NTN）已经成功地被集成到3GPP Rel-17中，并将在5G-Advanced（直到Rel-20）和6G系统中发挥更加关键的作用。通往5G-Advanced与6G NTN通信的路径如何？系统架构、服务、技术和标准化路线图如何？由欧洲航天局资助的5G-Advanced与6G卫星通信技术研究项目的研究团队对此进行了探索。本文介绍如下。
一、5G-Advanced的NTN技术
在3GPP Rel-18，对于mMTC服务，增强功能将针对提高非连续覆盖的性能和处理终端移动性。对于eMBB，将解决以下特性：i)基于网络的UE位置确定；ii)覆盖增强；iii) NR NTN部署在10 GHz以上并支持VSAT/ESIM终端；iv) NTN-TN和NTN-NTN移动性和服务连续性增强。然后，对于5G-A，一些在Rel-18中被取消了优先级的技术可以作为Rel-19及未来更高版本的候选特征进行评估。
1、NTN-NTN异步MC和CA
MC（多连接）和 CA（载波聚合）是通过NGSO-NGSO和GEO-NGSO卫星之间的空间分集来增加用户吞吐量和体验质量 (QoE) 的可行方法，即在引入的全球架构中，卫星处于可能非常不同的轨道上。CA在LTE中就已引入，是一种聚合多个载波为同一个UE服务的技术；另一方面，MC允许同一个UE同时连接到多个节点，增加了传输的鲁棒性和可靠性。卫星内CA在高频段中特别重要，可提供非常大的吞吐量或增加信道规划的灵活性：较小的信道可以改善链路预算，如果需要更大的带宽，可以将它们聚合起来。在这个框架中，各种接入节点之间的不同传播延迟和/或网络拓扑构成了挑战，应予以考虑。此外，系统还应处理不同的时间和频率补偿，以及主节点与辅助节点的优化选择。
2、波束管理与带宽自适应变化（BWP）关联增强
应该重新审视数据驱动的波束管理和BWP优化的程序。由于BWP是划分载波带宽并适应具有不同下行链路能力的多种参数集和UE类型的主要方法，因此除了允许使用BWP管理多种波束配置和任意频率复用方案之外，还应为运营商保留这种灵活性。波束确定技术最终将依赖历史流量数据和卫星星历。对于某些NTN场景，了解传统波束程序是否可以支持这一点将是相关的。除了灵活用于NTN波束和频率复用管理之外，还应保留和可能扩展用于信道划分的BWP灵活性（例如更大数量的BWP）。这些方面应在通向5G-A的道路上得到解决。
3、全面支持高椭圆轨道（HEO）和中地球轨道（MEO）以及混合多轨架构
NTN应涵盖所有卫星轨道设计，以避免限制运营商的选择。尤其是Rel-17中省略了HEO，由于实际系统正在那里部署，因此应该解决这个问题。MEO作为一个参数集包含在内，可能隐含在GSO和LEO规范中，但应明确合并。NTN系统预计将包括不同轨道上的多颗卫星，在这个框架中，将解决以下几个方面的问题：
①在NTN规范中包含HEO/MEO轨道参数，并保证实际上可以支持它们；
②HEO多普勒效应与LEO相比更为良性，但由于轨道偏心率，预计多普勒会出现变化。由于HEO轨道远地点高于GEO，最大路径延迟预计略高于GEO（需说明当前最差总路径延迟是否足够）；
③MEO已经隐含在GSO和LEO的合相中，所以预计不需要很大的努力。但是，为了完整起见，规范中应包含一些示例参数；
④MEO只是在TR 38.821中隐含。因此，它需要被明确地捕获和指定（利用GSO和LEO的结合）。
4、支持组播和广播服务（MBS）
支持MBS将为多项服务带来好处，例如公共预警服务、软件升级分发、多媒体内容交付以及需要触发或分发消息的IoT应用。应考虑以下方面：i) 适应额外延迟的多播传输，包括 HARQ去激活；ii)在针对地球固定覆盖时解决NGSO中的广播服务连续性问题；iii)多播/广播应考虑波束拓扑以及移动发起和网络发起的多播。
5、不带GNSS定位的UE
通过减少对GNSS服务可用性的依赖，可以提高UE的能源效率，为低成本UE提供支持。值得注意的是，这需要增强空闲和连接模式下的上行链路时间和频率同步的新方法、新的PHY随机接入信道 (PRACH) 规范相关的增强功能，以及评估与在给定小区中支持和不支持GNSS的UE相关的影响.
6、高性能UE
UE的链路预算，尤其是上行链路，可以通过圆极化天线针对特定终端类别（例如应急救援者或无人机）进行改进，以减少极化损耗。此外，这种先进的接收机还可以配备具有更好噪声系数的元件，以提高前向链路预算。也可以考虑更高的天线增益或更大的传输功率电平。
7、NTN的基于中继的架构
VSAT/ESIM应该能够充当接入回传一体化(IAB) 节点，而NTN-gNB充当IAB-Donor。这种架构对于支持多种V2X和热点配置很有用。在这种情况下，将IAB支持扩展到NTN（VSAT/ESIM充当中继）可能是初期的最佳选项，但其他选项也是可能的。IAB部分是受NTN链接影响的部分。其他本地中继功能（例如V2X、sidelink等）与NTN的相关性较小。
5G-A可能感兴趣的其他技术包括：i) NR语音 (VoNR) 协议简化，旨在提高用户吞吐量，特别是在直接接入手持终端时，可以减少信令开销；ii)支持减少NR带宽，旨在改善最大耦合损耗（MCL），特别是在下行链路上，可以考虑低于5 MHz的信道带宽，这需要NR信令适配；iii) NTN对物联网的支持，旨在允许单一核心和无线电架构支持所有服务，包括NTN物联网解决方案；iv)半双工 (HD) FDD，旨在简化UE架构（无需双工器）并支持更大的频谱以覆盖6 GHz以下的所有NTN频段，同时利用缩减能力 (RedCap) 终端的原则。
二、6G的NTN技术
以下技术被视为构建模块，可实现6G中地面和非地面网络基础设施的全面无缝集成。需要注意的是，其中一些技术已经可以在5G-A中初步引入，即5G-A和6G之间并没有突然的分离，5G-A将是现有5G和未来6G系统之间的桥梁。
1、再生有效载荷和有源天线
卫星有效载荷现在配备了灵活的板载处理器 (OBP)，它提供了改进链路预算和响应时间的高级功能，并允许通过SDN功能和功能拆分将核心网络功能板载移动。在这种情况下，有效载荷实际上是全球网络的一部分，即它允许在较低层（gNB-DU）、较高层（完整gNB）、网络功能作为核心网络（例如用户平面）中实现处理的可能性功能甚至边缘计算，以及通过利用星间链路（ISL）的空间内路由。对于后者，需要注意的是，ISL可以位于同一星座的两颗卫星之间（轨道内/轨道间平面），也可以位于不同星座/轨道的两颗卫星之间（例如，LEO和MEO卫星之间），甚至可以位于两颗卫星之间。因此，需要考虑全局3D网络拓扑的高级路由方案。这需要设计和部署更高级的OBP，而要面临的挑战之一与路由表的潜在巨大维度有关。
先进的处理器与有源天线阵列相结合，通过以用户为中心（无蜂窝）波束赋型将功率/时间/频率/空间资源分配到所需的位置，提供了持续优化资源管理的可能性。由于在发射机处需要准确的信道状态信息 (CSI)，因此在NTN中实施这些技术并非易事。假设移动UE（例如，在飞机或火车等快速移动平台上，以及具有快速移动卫星的NGSO系统上），这一挑战甚至更加严峻。为了应对这些挑战，可以设想以下解决方案：i)先进的OBP的可用性将允许计算板载波束成赋型系数，从而显著降低延迟和CSI老化的影响；ii) 假设UE具有GNSS能力，可以通过将此类信息与卫星星历结合及/或通过利用机器学习 (ML) 算法来预测CSI。基于位置而不是基于CSI的解决方案的实现也将允许避免在UE处潜在的复杂信道估计过程。在考虑NGSO系统特别是LEO巨型星座时，应注意从UE位置可以看到多颗卫星（甚至数十颗卫星）。在这种情况下，可以实施分布式波束赋型，以便还利用通过放弃通常的共同定位辐射元件假设而提供的空间分集。也可以为HAPS连接设想这样的解决方案。要考虑的另一个方面与用户的实际流量需求有关，这可能在整个服务区域内非常不均匀。在这种情况下，在波束边缘以辐射方向图的预定义值获得的规则波束点阵可能会导致资源分布不理想；通过充分利用再生有效载荷和有源天线阵列，OBP可能能够在高流量区域产生更窄的波束，在整体流量请求更有限的区域产生更宽的波束。在这个框架中，还可以设想混合频率重用方案，即，冷点区域使用3或4种颜色方案提供服务，而热点区域则完全频率重用。
2、人工智能与机器学习（AI/ML）
由于卫星（特别是LEO/VLEO）的潜在高速速度以及由于在多个轨道、空中要素（无人机/HAPS/UAV）和地面要素上部署卫星而导致全球网络的异质性，系统优化应在高度动态的环境中进行。在无线通信这种动态和信息丰富的环境中，人工智能和机器学习被广泛认为是最有前途的解决方案。一些研究工作中提供了关于AI/ML概念可能应用于NTN的有趣评论。其中，无线电资源管理 (RRM) 算法，包括波束赋型和波束跳跃 (BH)，是最有可能的应用之一。关于波束赋型，AI解决方案可能与两个主要方面有关：i) 如上所述的信道估计； ii) 调度。值得注意的是，波束赋形NTN系统中的调度并非微不足道，因为只有在计算了波束赋形矩阵之后，即在调度器选择了要服务的UE之后，才能知道UE的性能；因此，不能先验地利用此信息来优化调度程序，并且通常需要使用迭代（计算密集型）解决方案。在此框架中，可以评估有监督（回归）或无监督（聚类）ML算法或深度神经网络 (DNN)，以根据辅助信息（例如用户位置和/或流量请求以及卫星星历）确定最佳调度选项。BH成为一种很有前途的技术，可以在根据流量请求调整容量供应方面实现很大的灵活性，特别是在流量驱动的实施中。BH照明计划的优化通常被表述为一个优化问题，通过遗传算法（GA）或启发式迭代解决方案来解决。这种方法的主要挑战是当搜索空间很大时，即具有大量波束时，识别全局最优而不是局部最优。最近，为了克服这些限制，已经提出了人工智能算法，表明可以获得资源分配的多目标优化。如前所述，准确的信道估计是RRM算法和评估系统性能以优化其设计的基础。在这个框架下，最近的一些研究利用卫星/航空图像来推导近似的信道参数，例如遮蔽损耗和路径损耗指数的标准偏差，甚至参考信号接收功率 (RSRP)。当实现基于图像的算法时，一种典型的方法是利用卷积神经网络 (CNN)。对于NGSO系统而言，基于图像的解决方案的实施可能不可行，因为每颗卫星的环境瞬息万变，需要实时分析大量图像，因此也会带来巨大的开销。在这个框架中，可以考虑实现线性/非线性回归算法和CNNs来预测/近似基于辅助信息的信道系数，例如用户位置、卫星星历、天线模型和配置、陀螺仪数据。人工智能解决方案还可以用于检测电离层闪烁、预测网络流量、遥感和遥测挖掘等。
3、下一代波形
高PAPR会导致显著的功率效率，从而导致吞吐量损失。目前，尽管它在商业可行性和系统容量方面至关重要，但尚未得到解决。这个问题在6 GHz以上和以下都已确定，但由于典型的有效载荷架构，它在10 GHz以上时更为显著。特别是随着频率向100 GHz增加，功率放大器的效率会降低。此外，对于每个高功率放大器 (HPA) 具有少量（即少于3-4个）OFDM信道的转发器配置，吞吐量下降可能很严重。在这种情况下，值得强调的是，仅PAPR并不是一个足够的指标。即使在每个HPA有大量载波的配置中，带外发射 (OOBE) 也是一个重要的参与者，其中载波PAPR的问题较少。有数值模拟评估结果表明其中每个转发器单个载波的性能下降，这种损耗在2.5-6.5 dB范围内；分析还表明，总衰减与所选调制和放大器类型无关。还应该注意的是，CP-OFDM波形的高功率波动会影响前向链路中的所有有效载荷，这是由于增益补偿/压缩可能需要在某种程度上对PAPR进行归一化，即使在较低频段也是如此。在此框架中，上行链路已经启用了DFTs-OFDM，其PAPR要求非常低，因此可与DVB-RCS2多频时分多址 (MF-TDMA) 波形相媲美；但是，不确定这是否会在毫米波频段中实施。一些初步分析显示了OFDM波形的不同变体（即DFT-s-WOFDM、W-OFDM、DT-s-f-OFDM和f-OFDM）的性能。除了PAPR和OOBE之外，可以在波形级别考虑以下增强： i) 减少PRACH格式以允许在同一波束中进行多个PRACH传输以及扩展链路余量； ii) 增加可同时服务的终端数量的非正交方案； iii) 协调多点 (CoMP) 传输以提高峰值用户数据速率。
4、反射智能表面（RIS）
RIS是一种与无源电子元件/开关集成的超薄表面，允许控制和操纵到达其表面的无线信号。它们可用于修改信号的幅度/相位，从而允许将其重新定向到所需的方向。在地面网络中，RIS的利用已被广泛评估，而其在NTN中的应用仍处于起步阶段。一些研究工作讨论了实施 RIS的空中平台的链路预算方面，包括远场和近场模型。有研究工作聚焦于是折射RIS，其中所有入射信号都可以通过表面，从而可以重建室内卫星发送的信号，否则这些信号会被阻挡。还有研究工作提出了在GEO系统中实现RIS辅助通信；特别是，该系统设想了到达UE的直接链路和RIS反射链路；制定了一个联合优化问题来定义最佳功率分配和反映相移设计。
三、标准化路线图
Rel-17中包含的卫星组件使非地面系统与移动系统的集成成为可能。该标准是移动和卫星行业利益相关者共同努力的结果，他们都发现了好处：i)卫星运营商可以利用移动通信统一的大型生态系统，并通过规模经济降低成本；ii) 移动网络运营商可以实现全球服务连续性和弹性。2022年第二季度，几个3GPP SI和WI开始针对Rel-18的非地面网络技术进行研究，这些研究总结在表1中，是迈向5G-A的第一步。图1显示了对NTN标准化路线图的愿景，涵盖到了Rel-21，该路线图与之前讨论的5G-A和6G技术一致。
一、5G-Advanced的NTN技术
在3GPP Rel-18，对于mMTC服务，增强功能将针对提高非连续覆盖的性能和处理终端移动性。对于eMBB，将解决以下特性：i)基于网络的UE位置确定；ii)覆盖增强；iii) NR NTN部署在10 GHz以上并支持VSAT/ESIM终端；iv) NTN-TN和NTN-NTN移动性和服务连续性增强。然后，对于5G-A，一些在Rel-18中被取消了优先级的技术可以作为Rel-19及未来更高版本的候选特征进行评估。
1、NTN-NTN异步MC和CA
MC（多连接）和 CA（载波聚合）是通过NGSO-NGSO和GEO-NGSO卫星之间的空间分集来增加用户吞吐量和体验质量 (QoE) 的可行方法，即在引入的全球架构中，卫星处于可能非常不同的轨道上。CA在LTE中就已引入，是一种聚合多个载波为同一个UE服务的技术；另一方面，MC允许同一个UE同时连接到多个节点，增加了传输的鲁棒性和可靠性。卫星内CA在高频段中特别重要，可提供非常大的吞吐量或增加信道规划的灵活性：较小的信道可以改善链路预算，如果需要更大的带宽，可以将它们聚合起来。在这个框架中，各种接入节点之间的不同传播延迟和/或网络拓扑构成了挑战，应予以考虑。此外，系统还应处理不同的时间和频率补偿，以及主节点与辅助节点的优化选择。
2、波束管理与带宽自适应变化（BWP）关联增强
应该重新审视数据驱动的波束管理和BWP优化的程序。由于BWP是划分载波带宽并适应具有不同下行链路能力的多种参数集和UE类型的主要方法，因此除了允许使用BWP管理多种波束配置和任意频率复用方案之外，还应为运营商保留这种灵活性。波束确定技术最终将依赖历史流量数据和卫星星历。对于某些NTN场景，了解传统波束程序是否可以支持这一点将是相关的。除了灵活用于NTN波束和频率复用管理之外，还应保留和可能扩展用于信道划分的BWP灵活性（例如更大数量的BWP）。这些方面应在通向5G-A的道路上得到解决。
3、全面支持高椭圆轨道（HEO）和中地球轨道（MEO）以及混合多轨架构
NTN应涵盖所有卫星轨道设计，以避免限制运营商的选择。尤其是Rel-17中省略了HEO，由于实际系统正在那里部署，因此应该解决这个问题。MEO作为一个参数集包含在内，可能隐含在GSO和LEO规范中，但应明确合并。NTN系统预计将包括不同轨道上的多颗卫星，在这个框架中，将解决以下几个方面的问题：
①在NTN规范中包含HEO/MEO轨道参数，并保证实际上可以支持它们；
②HEO多普勒效应与LEO相比更为良性，但由于轨道偏心率，预计多普勒会出现变化。由于HEO轨道远地点高于GEO，最大路径延迟预计略高于GEO（需说明当前最差总路径延迟是否足够）；
③MEO已经隐含在GSO和LEO的合相中，所以预计不需要很大的努力。但是，为了完整起见，规范中应包含一些示例参数；
④MEO只是在TR 38.821中隐含。因此，它需要被明确地捕获和指定（利用GSO和LEO的结合）。
4、支持组播和广播服务（MBS）
支持MBS将为多项服务带来好处，例如公共预警服务、软件升级分发、多媒体内容交付以及需要触发或分发消息的IoT应用。应考虑以下方面：i) 适应额外延迟的多播传输，包括 HARQ去激活；ii)在针对地球固定覆盖时解决NGSO中的广播服务连续性问题；iii)多播/广播应考虑波束拓扑以及移动发起和网络发起的多播。
5、不带GNSS定位的UE
通过减少对GNSS服务可用性的依赖，可以提高UE的能源效率，为低成本UE提供支持。值得注意的是，这需要增强空闲和连接模式下的上行链路时间和频率同步的新方法、新的PHY随机接入信道 (PRACH) 规范相关的增强功能，以及评估与在给定小区中支持和不支持GNSS的UE相关的影响.
6、高性能UE
UE的链路预算，尤其是上行链路，可以通过圆极化天线针对特定终端类别（例如应急救援者或无人机）进行改进，以减少极化损耗。此外，这种先进的接收机还可以配备具有更好噪声系数的元件，以提高前向链路预算。也可以考虑更高的天线增益或更大的传输功率电平。
7、NTN的基于中继的架构
VSAT/ESIM应该能够充当接入回传一体化(IAB) 节点，而NTN-gNB充当IAB-Donor。这种架构对于支持多种V2X和热点配置很有用。在这种情况下，将IAB支持扩展到NTN（VSAT/ESIM充当中继）可能是初期的最佳选项，但其他选项也是可能的。IAB部分是受NTN链接影响的部分。其他本地中继功能（例如V2X、sidelink等）与NTN的相关性较小。
5G-A可能感兴趣的其他技术包括：i) NR语音 (VoNR) 协议简化，旨在提高用户吞吐量，特别是在直接接入手持终端时，可以减少信令开销；ii)支持减少NR带宽，旨在改善最大耦合损耗（MCL），特别是在下行链路上，可以考虑低于5 MHz的信道带宽，这需要NR信令适配；iii) NTN对物联网的支持，旨在允许单一核心和无线电架构支持所有服务，包括NTN物联网解决方案；iv)半双工 (HD) FDD，旨在简化UE架构（无需双工器）并支持更大的频谱以覆盖6 GHz以下的所有NTN频段，同时利用缩减能力 (RedCap) 终端的原则。
二、6G的NTN技术
以下技术被视为构建模块，可实现6G中地面和非地面网络基础设施的全面无缝集成。需要注意的是，其中一些技术已经可以在5G-A中初步引入，即5G-A和6G之间并没有突然的分离，5G-A将是现有5G和未来6G系统之间的桥梁。
1、再生有效载荷和有源天线
卫星有效载荷现在配备了灵活的板载处理器 (OBP)，它提供了改进链路预算和响应时间的高级功能，并允许通过SDN功能和功能拆分将核心网络功能板载移动。在这种情况下，有效载荷实际上是全球网络的一部分，即它允许在较低层（gNB-DU）、较高层（完整gNB）、网络功能作为核心网络（例如用户平面）中实现处理的可能性功能甚至边缘计算，以及通过利用星间链路（ISL）的空间内路由。对于后者，需要注意的是，ISL可以位于同一星座的两颗卫星之间（轨道内/轨道间平面），也可以位于不同星座/轨道的两颗卫星之间（例如，LEO和MEO卫星之间），甚至可以位于两颗卫星之间。因此，需要考虑全局3D网络拓扑的高级路由方案。这需要设计和部署更高级的OBP，而要面临的挑战之一与路由表的潜在巨大维度有关。
先进的处理器与有源天线阵列相结合，通过以用户为中心（无蜂窝）波束赋型将功率/时间/频率/空间资源分配到所需的位置，提供了持续优化资源管理的可能性。由于在发射机处需要准确的信道状态信息 (CSI)，因此在NTN中实施这些技术并非易事。假设移动UE（例如，在飞机或火车等快速移动平台上，以及具有快速移动卫星的NGSO系统上），这一挑战甚至更加严峻。为了应对这些挑战，可以设想以下解决方案：i)先进的OBP的可用性将允许计算板载波束成赋型系数，从而显著降低延迟和CSI老化的影响；ii) 假设UE具有GNSS能力，可以通过将此类信息与卫星星历结合及/或通过利用机器学习 (ML) 算法来预测CSI。基于位置而不是基于CSI的解决方案的实现也将允许避免在UE处潜在的复杂信道估计过程。在考虑NGSO系统特别是LEO巨型星座时，应注意从UE位置可以看到多颗卫星（甚至数十颗卫星）。在这种情况下，可以实施分布式波束赋型，以便还利用通过放弃通常的共同定位辐射元件假设而提供的空间分集。也可以为HAPS连接设想这样的解决方案。要考虑的另一个方面与用户的实际流量需求有关，这可能在整个服务区域内非常不均匀。在这种情况下，在波束边缘以辐射方向图的预定义值获得的规则波束点阵可能会导致资源分布不理想；通过充分利用再生有效载荷和有源天线阵列，OBP可能能够在高流量区域产生更窄的波束，在整体流量请求更有限的区域产生更宽的波束。在这个框架中，还可以设想混合频率重用方案，即，冷点区域使用3或4种颜色方案提供服务，而热点区域则完全频率重用。
2、人工智能与机器学习（AI/ML）
由于卫星（特别是LEO/VLEO）的潜在高速速度以及由于在多个轨道、空中要素（无人机/HAPS/UAV）和地面要素上部署卫星而导致全球网络的异质性，系统优化应在高度动态的环境中进行。在无线通信这种动态和信息丰富的环境中，人工智能和机器学习被广泛认为是最有前途的解决方案。一些研究工作中提供了关于AI/ML概念可能应用于NTN的有趣评论。其中，无线电资源管理 (RRM) 算法，包括波束赋型和波束跳跃 (BH)，是最有可能的应用之一。关于波束赋型，AI解决方案可能与两个主要方面有关：i) 如上所述的信道估计； ii) 调度。值得注意的是，波束赋形NTN系统中的调度并非微不足道，因为只有在计算了波束赋形矩阵之后，即在调度器选择了要服务的UE之后，才能知道UE的性能；因此，不能先验地利用此信息来优化调度程序，并且通常需要使用迭代（计算密集型）解决方案。在此框架中，可以评估有监督（回归）或无监督（聚类）ML算法或深度神经网络 (DNN)，以根据辅助信息（例如用户位置和/或流量请求以及卫星星历）确定最佳调度选项。BH成为一种很有前途的技术，可以在根据流量请求调整容量供应方面实现很大的灵活性，特别是在流量驱动的实施中。BH照明计划的优化通常被表述为一个优化问题，通过遗传算法（GA）或启发式迭代解决方案来解决。这种方法的主要挑战是当搜索空间很大时，即具有大量波束时，识别全局最优而不是局部最优。最近，为了克服这些限制，已经提出了人工智能算法，表明可以获得资源分配的多目标优化。如前所述，准确的信道估计是RRM算法和评估系统性能以优化其设计的基础。在这个框架下，最近的一些研究利用卫星/航空图像来推导近似的信道参数，例如遮蔽损耗和路径损耗指数的标准偏差，甚至参考信号接收功率 (RSRP)。当实现基于图像的算法时，一种典型的方法是利用卷积神经网络 (CNN)。对于NGSO系统而言，基于图像的解决方案的实施可能不可行，因为每颗卫星的环境瞬息万变，需要实时分析大量图像，因此也会带来巨大的开销。在这个框架中，可以考虑实现线性/非线性回归算法和CNNs来预测/近似基于辅助信息的信道系数，例如用户位置、卫星星历、天线模型和配置、陀螺仪数据。人工智能解决方案还可以用于检测电离层闪烁、预测网络流量、遥感和遥测挖掘等。
3、下一代波形
高PAPR会导致显著的功率效率，从而导致吞吐量损失。目前，尽管它在商业可行性和系统容量方面至关重要，但尚未得到解决。这个问题在6 GHz以上和以下都已确定，但由于典型的有效载荷架构，它在10 GHz以上时更为显著。特别是随着频率向100 GHz增加，功率放大器的效率会降低。此外，对于每个高功率放大器 (HPA) 具有少量（即少于3-4个）OFDM信道的转发器配置，吞吐量下降可能很严重。在这种情况下，值得强调的是，仅PAPR并不是一个足够的指标。即使在每个HPA有大量载波的配置中，带外发射 (OOBE) 也是一个重要的参与者，其中载波PAPR的问题较少。有数值模拟评估结果表明其中每个转发器单个载波的性能下降，这种损耗在2.5-6.5 dB范围内；分析还表明，总衰减与所选调制和放大器类型无关。还应该注意的是，CP-OFDM波形的高功率波动会影响前向链路中的所有有效载荷，这是由于增益补偿/压缩可能需要在某种程度上对PAPR进行归一化，即使在较低频段也是如此。在此框架中，上行链路已经启用了DFTs-OFDM，其PAPR要求非常低，因此可与DVB-RCS2多频时分多址 (MF-TDMA) 波形相媲美；但是，不确定这是否会在毫米波频段中实施。一些初步分析显示了OFDM波形的不同变体（即DFT-s-WOFDM、W-OFDM、DT-s-f-OFDM和f-OFDM）的性能。除了PAPR和OOBE之外，可以在波形级别考虑以下增强： i) 减少PRACH格式以允许在同一波束中进行多个PRACH传输以及扩展链路余量； ii) 增加可同时服务的终端数量的非正交方案； iii) 协调多点 (CoMP) 传输以提高峰值用户数据速率。
4、反射智能表面（RIS）
RIS是一种与无源电子元件/开关集成的超薄表面，允许控制和操纵到达其表面的无线信号。它们可用于修改信号的幅度/相位，从而允许将其重新定向到所需的方向。在地面网络中，RIS的利用已被广泛评估，而其在NTN中的应用仍处于起步阶段。一些研究工作讨论了实施 RIS的空中平台的链路预算方面，包括远场和近场模型。有研究工作聚焦于是折射RIS，其中所有入射信号都可以通过表面，从而可以重建室内卫星发送的信号，否则这些信号会被阻挡。还有研究工作提出了在GEO系统中实现RIS辅助通信；特别是，该系统设想了到达UE的直接链路和RIS反射链路；制定了一个联合优化问题来定义最佳功率分配和反映相移设计。
三、标准化路线图
Rel-17中包含的卫星组件使非地面系统与移动系统的集成成为可能。该标准是移动和卫星行业利益相关者共同努力的结果，他们都发现了好处：i)卫星运营商可以利用移动通信统一的大型生态系统，并通过规模经济降低成本；ii) 移动网络运营商可以实现全球服务连续性和弹性。2022年第二季度，几个3GPP SI和WI开始针对Rel-18的非地面网络技术进行研究，这些研究总结在表1中，是迈向5G-A的第一步。图1显示了对NTN标准化路线图的愿景，涵盖到了Rel-21，该路线图与之前讨论的5G-A和6G技术一致。
本文来源：网络