6G核心技术：压缩感知在应急管理信息化中的革命性作用

"基础性技术-应急管理信息化发展战略规划框架" 6G通信技术的发展正在探索和突破传统的信号处理方式，其中稀疏理论，即压缩感知（Compressed Sensing, CS），是其中一个重要的基础性技术。传统的香农-奈奎斯特采样定理要求信号以高于其带宽两倍的速率进行采样，这在处理高宽带信号时，不仅对硬件设备有高要求，还导致大量的数据传输和存储负担，同时也降低了系统实时性。然而，压缩感知理论挑战了这一经典理论，它允许以低于奈奎斯特采样率的方式进行信号采样，并且通过信号的稀疏性，能在低维度空间中重构高维度信号，大大减少了资源消耗。 在压缩感知中，信号被看作是在某种变换域内稀疏的，通过设计非相干的测量矩阵，可以从少量的线性测量中恢复信号。这种理论的优势在于，它改变了传统的通信系统架构，发端采用信息采样，收端则进行信号重建，从而不再受制于香农-奈奎斯特采样率，为通信和信息处理带来了新的可能性。在6G通信系统中，压缩感知有望解决超大带宽、大规模天线和超密集基站带来的计算复杂度、硬件成本以及能量消耗问题。 此外，稀疏理论已经在5G的一些应用中得到初步尝试，如基于稀疏码的非正交多址（SCMA）和 Massive MIMO 的信道估计，但由于技术成熟度和标准化进程的限制，未能广泛应用于5G标准。展望6G，稀疏理论和其他基础性技术，如全新信道编码、大规模天线以及灵活频谱技术，将成为实现“智慧连接”、“深度连接”、“全息连接”和“泛在连接”6G愿景的关键。 6G的关键技术还包括太赫兹通信和可见光通信，这些新技术将拓展频谱资源，为空天地海一体化网络和无线触觉网络提供技术支持。面对6G的挑战，如峰值吞吐量、能效、连接无处不在的需求，以及全新的理论和技术研发，压缩感知等基础性技术将发挥重要作用，引领6G通信进入一个全新的时代。通过深入研究这些关键技术，我们可以为6G的未来发展提供明确的方向和指导。