6G 測試說明中心
趨勢 6G 測試問題
3GPP透過不同工作組間協調的一系列技術報告（TR），定義了整合式感測與通訊（ISAC）技術，涵蓋服務需求、無線電層面及通道建模等面向。下列技術報告共同界定了ISAC的規範要求與持續進行的標準化工作：
核心服務需求報告（SA1）
- 3GPP TR 22.837– Release 19 版本下 ISAC 可行性研究：此為 3GPP SA1 制定的基礎性報告。該報告定義了物體偵測、動態監控及環境感測等 ISAC 用例，並為進階 6G 系統訂立服務層級要求。
- 3GPP TS 22.137– 5G系統在Release 19版本下的服務要求：本技術規範透過將可行性研究成果轉化為規範性服務要求，作為TR 22.837的補充。其定義了關鍵績效指標（KPI），例如感測精度、偵測延遲及空間解析度。
無線電與頻道建模報告（RAN1/RAN2）
- 3GPP TR 38.857 – 針對ISAC的通道模型增強研究：本報告由無線接取網路第1工作組（RAN1）制定，將TR 38.901的隨機通道模型擴展至支援ISAC模式（基站單靜態、基站-用戶設備雙靜態、用戶設備-用戶設備雙靜態等），適用頻率範圍為0.5–52.6 GHz。 GHz，可擴展至100 GHz。
測試6G非傳統網路（NTN）的體驗品質（QoE）需結合訊號模擬、網路模擬與通道建模，以驗證衛星與地面鏈路如何影響終端使用者效能。是德科技透過其NTN及5G NR/6G測試解決方案，提供整合式方法達成此目標。以下是使用是德科技工具的測試工作流程概述：
- 訊號產生：使用MXG VSG 建立 NR-NTN 或 6G 候選波形，作為上行鏈路/下行鏈路參考訊號。
- 通道模擬：透過PROPSIM或預標準化FR3模擬模型，施加延遲、都卜勒效應、軌道動力學及干擾。
- 網路整合：使用 UeSIM 或 UXM 作為無線接取網路模擬器 模擬用戶平面與控制平面流量。
- 服務品質量測：記錄應用層級指標——包含吞吐量、延遲、抖動及MOS值——並將其與衛星運動或通道損耗相關聯。
- 人工智慧反饋優化：運用是德科技PathWave 自動調校鏈路與服務參數，以最大化使用者體驗品質。
非地面網路（NTNs）與地面網路的整合帶來了獨特的挑戰，例如：巨大的傳播延遲、衛星運動造成的多普勒頻移、間歇性鏈路可用性、非地面網路與地面網路之間的相互干擾，以及與地面系統截然不同的大氣衰減效應。確保無縫切換、跨層資源分配，以及在不同平台（低地球軌道、地球同步軌道、高空駐留平台、無人機）間的互操作性，更增添了系統的複雜性。
Keysight 的 SystemVue RF Digital Twin 建模工具提供端對端 NTN 系統（包括衛星有效載荷、閘道和用戶設備）在真實傳播條件下的高保真鏈路級建模和模擬，有助於克服這些障礙。它結合了相位雜訊、RF 非線性及 I/Q 不平衡等關鍵損害，同時支援相控陣列天線建模、3D 軌跡可視化，以及使用 DPD 進行非線性 PA 分析。這可讓工程師準確地預測效能、驗證波束管理策略，並在硬體部署前評估連線的穩健性，最終加速可靠的 NTN-6G 系統設計，並確保全球連線的可擴充性。
進一步瞭解 Keysight 的 5G / 6G系統設計解決方案。
以下是人工智慧在開發非傳統無線接取網路（NTN RAN）中可應用的幾個使用案例：
通道預測與建模：由於衛星運動、多普勒效應及長傳播延遲，NTN通道具有高度動態特性。人工智慧/機器學習（如深度學習、遞迴神經網路、變換器）能學習通道動態並預測通道狀態資訊（CSI），從而提升鏈路可靠性並降低開銷。
波束成形與切換優化：人工智慧能為低軌道衛星或高空平台系統（HAPS）優化自適應波束導向，在用戶橫跨不同波束時將中斷時間降至最低。機器學習演算法可預測移動模式，並自動實現衛星間或地面與非地面細胞間的無縫切換。
資源與頻譜管理：非傳統無線接取網路（NTN RAN）必須處理碎片化頻譜及跨多種無線接取技術（RAT）的頻譜共享問題。人工智慧可運用於動態分配FR1/FR2/FR3頻段與非傳統頻段資源，在需求波動下確保公平性與服務品質（QoS）。
能源與電力效率：衛星與無人機的電力預算有限。人工智慧可優化電力控制、調度與負載平衡，以最大化使用壽命與運作效率。
安全與異常偵測：NTN鏈路更易遭受干擾/偽造攻擊。人工智慧驅動的異常偵測技術能即時識別異常訊號模式或網路物理攻擊。
整合式感測與通訊（ISAC）：人工智慧協助NTN節點採用相同波形進行通訊與感測，在維持連線狀態的同時，實現對使用者、物體或威脅的追蹤。
AI 預計會整合到 6G 無線網路的各種元件中，例如 6G 發射器和接收器的實體層。這將使設備能夠獨立做出決策、有效管理資源，並根據動態條件進行調整，而無需完全依賴集中式系統。因此，測試整合 AI 技術的無線元件與測試傳統元件有根本的不同。
傳統測試策略僅能驗證無線裝置是否符合既定規格，此舉已顯不足。具備人工智慧功能的裝置設計初衷，在於適應不可預測的真實環境，並能在信號強度波動、干擾程度變化及用戶密度不均的動態環境中運作。因此，需對人工智慧演算法進行訓練，使其能在廣泛條件下優化性能以確保可靠性。測試必須納入與訓練集存在顯著差異的場景，方能評估裝置在多變且不可預測的真實環境中的表現。
通道模擬可讓您設計和測試 6G 數學模型，並評估通訊系統中發射器和接收器的效能。在 6G 頻率範圍三 (FR3) 測試中，您需要使用半決定性和確定性的通道模型進行相位和時間相干的多通道模擬。6G FR3 信道建模的關鍵效能指標包括
- 光束重量估算與指向度量
- 光束形狀與增益
- 旁瓣電平
強大的通道模擬解決方案可讓您建立多樣化的傳播環境，並模擬相位噪聲與干擾等硬體損耗。
為 6G 使用較高的頻譜涉及到克服這些頻段的無線電頻率傳播挑戰。此外，5G 通訊協定堆疊將需要修改，以支援 6G 應用所需的更大頻寬和更高載波頻率，而這些尚未在現實世界中測試或部署。不過，您可以透過模擬真實世界的使用者設備 (UE) 來設計和驗證早期的 6G 網路。
有三種基本方法可達到 6G 的高資料吞吐量。第一種方法是使用高階調變方案，以增加每個符號傳輸的位元數。第二種方法使用更多的頻譜頻寬，並使用更高的符號速率來增加資料吞吐量。第三種方法是使用多天線技術 (例如多輸入/多輸出 (MIMO))，傳輸多個獨立的資料串流。MIMO 利用無線電頻道的複雜性，同時傳送和接收多個獨立的資料串流，以產生更高的資料吞吐量。
對 6G 的 sub-THz 寬頻訊號進行特性分析，需要結合使用高效能設備和軟體。您需要一個超高速任意波形產生器 (AWG)、一個頻率上變頻器和一個作為本機振盪器的訊號產生器。此測試設定可協助您產生、量測和描述 H 波段候選波形。
典型的 6G 測試平台必須支援多種頻段、頻寬和波形類型，以滿足各種研究需求。工程師需要使用能夠產生寬頻帶和極端頻寬調變中頻 (IF) 訊號的任意波形產生器 (AWG)。
緊湊型D波段（110至170 GHz）或 G 波段（140 至 220 GHz）上變頻器可將寬頻中頻轉換至所需的次太赫茲頻段。接收器測試需將訊號下變頻至中頻，此過程需使用下變頻器。此外，您還需配備示波器或多通道Keysight AXIe串流數位化器以實現訊號數位化。
Keysight 與 16 家合作夥伴攜手合作，於 2023 年 1 月推出 6G-SANDBOX，為 6G 實驗建立泛歐洲測試平台。該專案結合數位與實體節點，提供完全可配置、可管理與可控制的端對端網路，以驗證 6G 的新技術與研究進展。6G-SANDBOX 可讓整個歐盟 (EU) 的實體測試有潛力的 6G 啟動元件，包括網路自動化、網路安全、數位孪生、人工智慧 (AI) 以及簡化能源消耗的技術。該小組已擴大至包括亞洲的研究實體。
6G測試重點：地面-非地面網路展示
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精選應用應用案例
如何在實驗室模擬非地面網路
非地面網路（NTN）測試需在實驗室中重現所有可能的非地面網路情境組合，涵蓋用戶設備（UE）與網路模擬、衛星、軌道模型及通道模型。 測試情境涵蓋物理層、協定層及應用層，包含模擬物理傳播條件（如長距離與高速傳輸）、延遲與都卜勒效應補償，以及大氣/氣象效應。必須確保全球化網路基地台（gNB）與用戶設備（UE）符合3GPP標準、具備互通性，並能與地面網路無縫共存，同時需對關鍵績效指標（如延遲、吞吐量及服務品質）進行基準測試。
非地面網路端對端測試需要模擬 NTN 的所有重要元件。測試工程師需要一套端對端的解決方案，以涵蓋測試工作流程中的所有階段，包括建模、實體通道損害，以及通訊協定和應用層級測試。解決方案必須測量應用層級效能 (能源消耗、協定、RF、吞吐量和延遲)，並整合自動化軟體，讓工程師能複製情境並執行測量。
感知 6G 的未來：來自無線頻道的洞察力
6G 正在重新定義無線網路的角色，它不僅是一種通訊媒介，更是一種感測環境的工具。從手勢辨識到物件偵測和位置感知，感測應用需要新的建模、模擬和測試方式。加入我們的線上活動，瞭解更多資訊。
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