The use of in-band full-duplex (FD) enables nodes to simultaneously transmit and receive on the same frequency band, which challenges the traditional assumption in wireless network design. The full-duplex capability enhances spectral efficiency and decreases latency, which are two key drivers pushing the performance expectations of next-generation mobile networks. In less than ten years, in-band FD has advanced from being demonstrated in research labs to being implemented in standards and products, presenting new opportunities to utilize its foundational concepts. Some of the most significant opportunities include using FD to enable wireless networks to sense the physical environment, integrate sensing and communication applications, develop integrated access and backhaul solutions, and work with smart signal propagation environments powered by reconfigurable intelligent surfaces. However, these new opportunities also come with new challenges for large-scale commercial deployment of FD technology, such as managing self-interference, combating cross-link interference in multi-cell networks, and coexistence of dynamic time division duplex, subband FD and FD networks.


翻译:带内全双工(FD)技术使节点能够在同一频段同时进行收发操作,这一特性挑战了无线网络设计中的传统假设。全双工能力可提升频谱效率并降低时延,这两项关键性能正是推动下一代移动网络性能预期提升的核心驱动力。在不到十年间,带内全双工技术已从实验室内演示验证进展至标准制定与产品落地,为利用其基础概念带来了全新机遇。其中最具潜力的应用包括:利用全双工技术实现无线网络感知物理环境、集成感知与通信功能、开发接入与回传一体化方案,以及配合可重构智能表面构建智能信号传播环境。然而,这些新机遇也伴随着全双工技术大规模商业部署面临的新挑战,包括自干扰管理、多小区网络交叉链路干扰抑制,以及动态时分双工、子带全双工与全双工网络共存等关键问题。

0
下载
关闭预览

相关内容

6G 物理层AI关键技术白皮书
专知会员服务
29+阅读 · 2022年5月18日
《面向6G的数字孪生技术》未来移动通信论坛
专知会员服务
73+阅读 · 2022年4月15日
《6G智能轨道交通白皮书》未来移动通信论坛
专知会员服务
35+阅读 · 2022年4月14日
华为:6G:无线通信新征程(附报告),30页pdf
专知会员服务
63+阅读 · 2022年2月28日
【干货书】真实机器学习,264页pdf,Real-World Machine Learning
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
78+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
105+阅读 · 2019年10月9日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
征稿 | International Joint Conference on Knowledge Graphs (IJCKG)
开放知识图谱
2+阅读 · 2022年5月20日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
IEEE | DSC 2019诚邀稿件 (EI检索)
Call4Papers
10+阅读 · 2019年2月25日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
【推荐】RNN最新研究进展综述
机器学习研究会
26+阅读 · 2018年1月6日
【推荐】免费书(草稿):数据科学的数学基础
机器学习研究会
20+阅读 · 2017年10月1日
【论文】图上的表示学习综述
机器学习研究会
15+阅读 · 2017年9月24日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2009年12月31日
Arxiv
182+阅读 · 2023年3月24日
VIP会员
最新内容
学习数据的几何:形状空间分析数学综述
专知会员服务
4+阅读 · 6月17日
定向能反无人机系统最新发展动态
专知会员服务
7+阅读 · 6月17日
从燃煤战舰到算法战争:水面指挥的永恒要求
专知会员服务
4+阅读 · 6月17日
相关VIP内容
6G 物理层AI关键技术白皮书
专知会员服务
29+阅读 · 2022年5月18日
《面向6G的数字孪生技术》未来移动通信论坛
专知会员服务
73+阅读 · 2022年4月15日
《6G智能轨道交通白皮书》未来移动通信论坛
专知会员服务
35+阅读 · 2022年4月14日
华为:6G:无线通信新征程(附报告),30页pdf
专知会员服务
63+阅读 · 2022年2月28日
【干货书】真实机器学习,264页pdf,Real-World Machine Learning
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
78+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
105+阅读 · 2019年10月9日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
相关资讯
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
征稿 | International Joint Conference on Knowledge Graphs (IJCKG)
开放知识图谱
2+阅读 · 2022年5月20日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
IEEE | DSC 2019诚邀稿件 (EI检索)
Call4Papers
10+阅读 · 2019年2月25日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
【推荐】RNN最新研究进展综述
机器学习研究会
26+阅读 · 2018年1月6日
【推荐】免费书(草稿):数据科学的数学基础
机器学习研究会
20+阅读 · 2017年10月1日
【论文】图上的表示学习综述
机器学习研究会
15+阅读 · 2017年9月24日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2009年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员