航空6G频谱认知管控：智能体系与关键技术

随着航空6G的快速发展，其对无线通信能力的需求日益增长，特别是在空空（Air-to-Air）、空地（Air-to-Ground）以及空天（Air-to-Space）等新型通信模式中，高效利用频谱资源成为关键挑战。传统的频谱管理方式已经无法满足这种复杂多变的环境，因此，"面向航空6G的频谱认知智能管控"这一研究主题显得尤为重要。 该文章由南京航空航天大学和新加坡科技设计大学的研究团队合作撰写，旨在构建一种创新的频谱管控体系，以应对航空6G所带来的频谱管理和决策需求。核心部分构建了四个主要模块：频谱云（Spectrum Cloud），它作为一个中央数据库，收集和处理来自各种传感器的实时频谱数据，为整个管控体系提供基础信息支持；频谱控制链（Spectrum Control Chain），负责协调和执行频谱分配策略，确保各系统间的高效通信；设备用频软件定义（Software Defined Radio for Device Frequency Utilization），通过灵活的软件定义实现设备对不同频段的自动适应，提高频谱利用率；频谱传感网（Spectrum Sensing Network），通过部署分布式传感器网络，实现实时监测和预测频谱环境变化，为决策提供依据。 文章讨论的三个关键技术对于实现这一目标至关重要： 1. 三维频谱空间数字孪生：通过建立频谱的虚拟模型，实时反映实际频谱环境，有助于预测和仿真频谱使用情况，提前发现并解决潜在冲突。 2. 3D频谱智能决策：借助先进的数据分析和人工智能算法，对复杂的频谱环境进行智能分析，做出动态的频谱分配和优化决策，提升整体系统性能。 3. 频谱图谱化快速协同学习：通过图谱化技术，实现各个系统间的快速信息共享和学习，加速频谱管理的响应速度，降低网络中的干扰和延迟。 这些技术的结合，不仅提高了频谱资源的利用效率，还为航空6G的网络架构设计和优化提供了前瞻性的解决方案。文章的研究成果将对航空6G的研发、标准制定和实际应用具有重要意义，有助于推动全球航空通信领域向智能化、高效化的方向发展。