面向 6G 通信的太赫兹频段信道建模与抗干扰传输策略

一、引言

随着第五代移动通信技术（5G）的规模化应用，第六代移动通信技术（6G）的研发已成为全球通信领域的焦点。6G 通信旨在实现更高的数据传输速率、更大的连接密度、更低的传输时延以及更广泛的应用场景，如空天地一体化通信、全息通信、智能交通等。太赫兹频段（0.1-10THz）凭借其丰富的频谱资源和巨大的带宽潜力，成为满足 6G 通信超高速率需求的核心候选频段之一。然而，太赫兹频段的信道特性复杂，面临着严重的路径损耗、分子吸收衰减、多径效应以及外部干扰等问题，极大地制约了其在 6G 通信中的应用。因此，深入研究太赫兹频段的信道建模方法，设计高效的抗干扰传输策略，对于推动6G 通信技术的发展具有重要的理论和实际意义。

二、太赫兹频段信道特性与建模方法

（一）太赫兹频段信道的独特特性

与传统的微波和毫米波频段相比，太赫兹频段信道具有显著不同的特性。首先，太赫兹波的波长较短（10-1000 微米），绕射能力较弱，传播过程中易受障碍物遮挡，导致严重的阴影效应。其次，太赫兹波在大气中传播时，会受到氧气、水蒸气等分子的强烈吸收，形成特定频率的吸收峰，造成额外的衰减损耗，且衰减程度随频率升高和传播距离增加而显著增强。此外，太赫兹频段的多径效应较为复杂，由于波长较短，环境中的微小散射体（如灰尘、雨滴、树叶等）都会对信号产生散射，导致多径分量丰富，但各径的功率差异较大，时延扩展相对较小。同时，太赫兹频段的多普勒效应更为明显，在高速移动场景下，信号的频率偏移更为显著，对通信系统的稳定性提出了更高要求。

（二）太赫兹频段信道建模的关键要素

太赫兹频段信道建模需要综合考虑上述独特特性，构建能够准确反映信道传输规律的数学模型。建模的关键要素包括路径损耗模型、阴影衰落模型、多径传播模型以及分子吸收衰减模型等。路径损耗模型需考虑距离、频率、环境类型等因素，通常采用对数距离路径损耗模型，并引入频率相关的衰减因子进行修正。阴影衰落模型用于描述障碍物遮挡引起的信号强度随机变化，可采用对数正态分布进行建模。多径传播模型需要刻画多径分量的数量、幅度、时延、角度等参数，可基于几何随机信道模型（GSCM）或射线追踪方法构建，其中射线追踪方法能够更精确地模拟复杂环境中的多径传播特性。分子吸收衰减模型则需根据大气成分和传播路径上的气压、温度、湿度等参数，计算特定频率下的吸收损耗，常用的模型包括 ITU-R 推荐的大气衰减模型。

（三）面向 6G 场景的太赫兹信道建模方法

针对 6G 通信的多样化场景（如室内短距离通信、室外宏覆盖、高速移动场景等），需要构建场景化的太赫兹信道模型。在室内场景中，信道受墙壁、家具等物体的反射和散射影响较大，可采用基于射线追踪的确定性建模方法，结合室内环境的三维结构，精确计算多径分量的传播参数。在室外宏覆盖场景中，传播距离较远，分子吸收衰减和路径损耗更为突出，可采用混合建模方法，将确定性模型与统计性模型相结合，兼顾建模精度和计算效率。对于高速移动场景（如高铁、无人机通信），需重点考虑多普勒效应和信道的时变特性，引入时变参数和动态更新机制，构建非平稳信道模型。

三、太赫兹频段抗干扰传输策略

（一）干扰来源分析

太赫兹频段的干扰来源主要包括内部干扰和外部干扰。内部干扰主要源于通信系统自身，如多用户间的同频干扰、邻道干扰以及发射机和接收机的非线性失真等。外部干扰则来自其他无线通信系统（如毫米波通信系统、卫星通信系统）、雷达系统以及自然噪声（如热噪声、大气噪声）等。此外，太赫兹频段的分子吸收衰减和多径衰落也会导致信号质量下降，加剧系统的抗干扰难度。在 6G 通信中，由于太赫兹频段的带宽资源丰富，可能会同时存在多个通信系统共享频谱资源的情况，使得干扰环境更为复杂。

（二）物理层抗干扰技术

1. 自适应调制与编码（AMC）技术

根据太赫兹信道的实时状态（如信噪比、衰落程度），动态调整调制方式和编码速率，在保证通信质量的前提下，提高频谱效率。例如，在信道条件较好时，采用高阶调制（如 64QAM、256QAM）和高速率编码；在信道条件较差或受干扰时，切换为低阶调制（如 BPSK、QPSK）和强纠错编码，增强系统的抗干扰能力。

2. 波束成形与大规模 MIMO 技术

太赫兹频段的短波长特性使得天线阵列可以实现更高的波束指向精度。通过波束成形技术，将信号能量集中在特定方向上，减少对其他用户的干扰，同时增强接收端的信号强度。大规模 MIMO 技术通过部署大量天线单元，利用空间分集和空间复用增益，提高系统的抗干扰能力和频谱效率，有效抑制多用户间的干扰。

3. 智能超表面（RIS）辅助抗干扰

RIS 由大量可重构的无源反射单元组成，能够对太赫兹波的幅度、相位和极化方向进行调控。通过优化 RIS 的反射系数，可改变信号的传播路径，避开干扰源，增强期望信号的接收功率，同时抑制干扰信号。在多干扰场景下，RIS可与发射机和接收机协同设计，实现干扰的自适应抵消，显著提升系统的抗干扰性能。

（三）链路层与网络层抗干扰策略

1. 动态频谱分配与共享技术

基于太赫兹频段的频谱感知结果，实时监测频谱空穴和干扰分布情况，采用动态频谱分配算法，为用户分配无干扰或低干扰的频谱资源。同时，设计高效的频谱共享机制，如基于认知无线电的频谱共享，允许次级用户在不干扰主用户的前提下临时使用授权频谱，提高频谱利用率的同时减少干扰。

2. 自适应路由与功率控制

在太赫兹通信网络中，根据信道质量和干扰情况，动态调整路由路径，选择干扰较小、链路质量较好的路径进行数据传输。同时，采用自适应功率控制技术，根据接收端的信号强度和干扰水平，调整发射功率，在满足通信质量要求的前提下，减少对其他链路的干扰，延长设备的续航时间。

3. 干扰协同抑制

对于多小区或多用户场景，通过小区间或用户间的协同通信，实现干扰的联合抑制。例如，采用干扰对齐技术，将干扰信号压缩到特定的子空间，使期望信号与干扰信号在接收端分离；通过用户协作分集，利用多个用户的接收信号进行合并，抵抗干扰和衰落，提高通信的可靠性。

四、结论

太赫兹频段作为 6G 通信的核心候选频段，其信道建模和抗干扰传输策略是实现高速、可靠通信的关键。太赫兹信道具有路径损耗大、分子吸收强、多径效应复杂等独特特性，需要构建场景化、高精度的信道模型，为系统设计提供准确的信道特性描述。针对太赫兹频段的干扰问题，应从物理层、链路层和网络层多维度设计抗干扰传输策略，结合自适应调制编码、波束成形、RIS、动态频谱分配等技术，有效抑制各类干扰，提升通信系统的性能。未来，随着6G 通信技术的不断发展，太赫兹频段的信道建模和抗干扰传输策略还需进一步与人工智能、机器学习等技术深度融合，实现信道特性的智能预测和干扰的自适应抑制，为 6G 通信的实际应用奠定坚实基础。

参考文献

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