目前正处于5G-A/6G发展交汇期。5G-A正式开启，但尚未规模商用，5G-A新业务如AI、通感等崭露头角。我们要持续完善5G-A技术标准，推动在现网应用试点，以达到规模成功商用的目标。另一方面，要持续开展网络与行业结合细分场景研究，明确垂直行业的典型场景需求，将相关研究成果作为需求输入6G系统能力指标体系，满足6G未来智能、融合、绿色、可信的愿景和典型场景需求，为6G商用网络架构和重点候选关键技术评估与选择奠定基础。
为了和业界共同推动5G-A/6G技术的成熟和发展，并促进形成统一共识，我们组织本期“5G-A/6G演进技术”专题，内容涉及面向多样化需求的下一代移动组网、低空移动通信网络组网方案、5G-A毫米波移动通信产业现状与应用挑战、基于毫米波的5G-A通感一体化技术、大模型与网络智能化、6G新高频无线接入技术的创新等，希望能够给读者提供有益的参考和启发。在此也对各位作者的大力支持和精心撰稿表示由衷的感谢！
查看全文>深入探讨了大模型在网络智能化中的关键作用与应用模式。大模型凭借其强大的学习能力和泛化性能，能够深度挖掘网络数据中的潜在价值，为网络运维、管理以及性能优化等多方面提供智能决策依据。同时，在架构层面提出了端边云智能协同架构，研究了相关架构特点，为网络智能化演进及支持更多大模型等新AI业务应用提供了参考。
随着数字经济的不断发展，未来数智应用也将不断涌现，对无线通信基础设施提出更高要求。当前5G-A网络以及下一代移动通信网络在通感一体化、低空经济、车路协同等应用场景中，需提供高性能、高可靠的组网服务。面对新挑战，提出功能协调、多频协同、资源利旧、按需实施的创新组网设计思路和设计方法。通过示范区域的测试评估及初步应用验证，该方案能够提供相对稳定可靠的场景覆盖和组网性能。
立足典型低空场景的业务需求，分析了5G低空覆盖所需的信号覆盖水平，并基于典型5G中频设备天线性能，参考3GPP推荐的低空传播模型，立体分层地计算分析了典型 3 扇区基站用于低空覆盖时的信号覆盖水平。评估了各类设备的低空覆盖能力以及适用的部署场景和最佳部署仰角，为 5G低空通信网络部署提供了可借鉴的方案。
阐述了太赫兹技术成为 6G无线接入关键技术所面临的挑战，详细介绍了解决传统太赫兹技术低谱效、高阻塞、非视距（NLOS）等瓶颈问题的技术方案，包括高谱效大带宽实时通信系统、近场自愈合抗阻塞、超表面非视距覆盖等技术试验的初步结果，以推进太赫兹技术向6G新高频无线接入技术的发展进程。
面向无人机监管、水域航道监管等新业务的发展需求，基于毫米波的通信感知一体化技术可赋能 5G-A 网络从互通信息到感知探测的能力扩展。从通信感知一体化的应用场景需求出发，介绍了感知的关键指标，重点分析了通感一体化网络的关键空口技术、网络架构、组网方案，给出了毫米波通感一体化试点测试情况，最后对其未来进行了展望。
国内毫米波产业链趋于成熟，但在后续的场景应用和自主可控性方面仍面临挑战，亟需明确研究方向及产业化的发展方向。介绍了毫米波技术的优缺点，详细阐述毫米波通信的产业化进展，并基于 5G-Advanced 毫米波关键应用场景需求，探讨毫米波通信技术的未来研究和发展方向。
动态分析待接入D2D用户对的业务需求，结合蜂窝用户的资源占用情况，对系统可利用资源进行统一评估。计算出待接入D2D用户对的分级评估值，结合阈值参数，差异化区分出 3种分级控制场景。最后，采用 Matlab工具对本算法和之前的模糊聚类算法（包括功控及无功控）进行了仿真对比验证。结果表明，本算法在接入次数累计分布及系统容量等方面有着更均衡的性能提升。
目前5G技术的信道容量已很接近香农理论容量。随着5G网络的部署，如何提升5G网络容量、提升5G网络覆盖、降低5G网络成本成为值得研究的课题。分析了龙伯透镜天线的基本原理，以及龙伯透镜具有的多波束隔离度高、窄波束高增益等特点，并通过测试对比了其在容量提升和网络覆盖方面的效果。
基于 5G UTDOA 与 MR 指纹技术的室内定位融合策略旨在提升定位系统的精确性和可靠性。通过整合这2种技术，开发了一个减少环境误差和增强稳定性的高精度定位算法。仿真结果表明，融合算法不仅有效提高了定位准确率，还展示了其结合现代通信技术在室内定位领域的应用潜力，为定位技术的进一步发展开辟了新的路径。
在当今汽车工业和无线通信领域，车联网的通信安全已成为专家学者研究的热点问题。对相关文献进行研究后，基于身份加密机制（IBE）提出了一种可用于车联网安全通信的算法。该算法结合了现有的公钥体系和基于身份的加密（IBE）技术，使车辆能够使用假身份来隐藏其真实来源，从而有效防止信息被篡改或者车辆真实身份被暴露，确保车联网中通信的安全。
随着数据通信领域技术的快速发展，数通网络实验室在数据通信技术和产品研发中扮演着关键的角色；但是在实验室管理中一直存在着网络拓扑缺乏动态适应性和设备资源利用率低的问题；主要针对传统网络实验室存在的问题进行了分析，提出了采用 SDN 管控技术和 VxLAN 网络技术来实现对实验室设备的灵活控制；同时对技术应用过程进行了详细的阐述，从而提升实验室网络的动态适应性，提高了资源利用率。
近年来，大数据技术快速发展，以其统筹全域多源旅游要素的显著优势为全域旅游的快速发展提供了强有力的支撑。分析了全域旅游的发展现状及存在的问题，结合大数据的技术特点进一步探讨了其在文旅行业的新兴应用。以某全域旅游示范区为例，构建一个基于大数据的全域旅游综合管理平台，实现全域数据的横纵共享联动、区域资源统筹分配，进一步推动智慧旅游的发展，最后结合案例进一步阐述了对基于大数据的未来智慧文旅模式的思考。
针对传统可观测性系统存在的数据孤岛、建设冗余、数据关联度不高等问题，提出一种云原生环境下可观测性模型。通过对多源可观测数据进行集成融合，采用无侵入式可观测性数据的采集和追踪方法，构建统一可观测数据标签体系，实现云原生下应用程序全链路可观测数据的追踪、可视和持续分析。实验结果表明，提出的可观测性模型对性能带来的影响最大不超过6%，在链路追踪效果上具有较强的优势。
随着企业数字化转型进入深水区，如何科学且精准地评估数字化能力“好用”水平，以促进数字化能力和用户体验的持续提升，是一项具有挑战性的任务。为了客观地评估数字化能力的“好用”水平，以某运营商的公众业务 APP为例，建立了一套基于OSM和UJM模型的评价指标体系，以量化评估数字化能力。该体系通过综合考量多项指标，计算整体得分，确定数字化能力“好用”指数，并通过持续迭代，达到识别弱项和持续优化的目标。
为提升网络质量，研发了宽带故障全天候实时智能化管控机器人，该机器人通过有线宽带链路通道质量智能检测技术和宽带故障全生命实时智能化管控系统预判网络故障并做出智能响应。利用随机森林算法训练模型预测故障，整合宽带网络实时数据，通过数据匹配和AI算法生成故障信息，并由钉钉机器人进行智能调度，实现故障层级、方案和人员的全覆盖，自动生成响应方案。实验表明，该机器人能有效预测高风险链路，故障处理高效，用户满意率大幅度提升。
为解决人工处理用户投诉工作量大、手段缺失等问题，基于数字化运营“平台+数据+专家”理念，设计了用户签约数据一键查询的解决方案。面向一线客服及维护人员的难点问题设计了用户签约数据查询算法及流程，同时兼顾核心网信令安全等需求，运用专家规则实现用户签约数据统一呈现，提升投诉的自动化、智能化处理效率，进一步增强核心网的自智水平。
主要介绍了基于机器学习的网络异常诊断的模型设计与实现。不同于常见的通过无监督学习进行模型设计及实现的方式，该模型从生产实际出发，结合实际的 KPI数据与 KPI异常评判的多样性，进行模型设计、训练和优化，实现了网络异常诊断模型的构建。在此基础上，通过集合生产数据在线训练，逐步提升模型精度。
