日本 Beyond 5G/6G 三线并进IOWN、AI-RAN/太赫兹、HAPS/卫星系列第 1 篇摘要日本在 Beyond 5G/6G 时代并非单点押注而是围绕“光通信、无线接入、非地面网络”三线并进。本文作为系列开篇梳理日本总务省“Beyond 5G 推进战略 2.0”的整体框架拆解三线各自的技术目标与关键突破并提供可运行的 MATLAB 仿真代码。文末附本系列 6 篇的完整预告。标签#Beyond5G#6G#IOWN#AI-RAN#太赫兹#HAPS#NTN一、为什么是“三线并进”如果只看零散新闻很容易觉得日本通信技术“点很多但不成体系”。实际上日本总务省在“Beyond 5G 推进战略 2.0”中已经给出了明确的架构设计不把 6G 看作 5G 无线技术的简单升级而是构建一个由有线全光网络、无线AI-RAN/太赫兹、NTN卫星/HAPS组成的多层网络通过光与无线的深度融合实现大容量、低延迟、高可靠、低功耗的通信基础设施。这套架构的核心逻辑可以用三句话概括光通信线IOWN/APN提供大容量、低功耗的固定网底座解决 AI 时代数据洪流问题无线接入线AI-RAN/太赫兹让无线网从“连接管道”变为“智能内生网络”同时开拓 6G 候选频段非地面网络线HAPS/卫星/QKD补齐海洋、山区、灾害场景的覆盖盲区并提前布局量子安全。HAPSHigh Altitude Platform Station高空平台站部署在平流层 20km 左右、相对地面准静止的通信平台。它搭载基站或中继载荷可像“低空卫星”一样覆盖直径 100–200km 的区域但时延远低于卫星且可回收维护。常见形态包括轻于空气的飞艇/气球LTA和重于空气的太阳能固定翼HTA。在 6G NTN 中HAPS 用于偏远地区、海洋、灾害应急和临时容量补充。日本软银与 Sceye 合作利用 LTA 型 HAPS 完成从美国飞越太平洋 15000km 到日本的通信验证计划 2026 年预商用、2027 年商用。三条线不是孤立的HAPS 需要光通信或太赫兹提供回传AI-RAN 需要光网络提供低时延算力底座IOWN 又需要 NTN 扩展覆盖边界。关键战略指标根据 NICT 发布的 Beyond 5G 基金事业资料日本设定的量化目标包括指标目标值国土覆盖率陆海空 100%通信网络整体电力效率提升至 2 倍标准必要专利份额10%国际市场份额30%总务省已通过 NICT 设立总额1668 亿日元约合人民币 80 亿元的 Beyond 5G 基金重点支持三大领域①全光网络、②非地面网络、③虚拟化网络。社会实施路线图也已明确2024 年度起在先进用户区域开展技术验证2025 年度借大阪·关西万博向全球展示2026 年度起进入功能扩展和分阶段区域扩大阶段。二、三线技术拆解与 MATLAB 仿真2.1 光通信线IOWN / 全光网络NTT 主导的 IOWNInnovative Optical and Wireless Network是全光网络的核心载体。其底层技术是APNAll-Photonics Network全光子网络目标是用光子技术替代通信基础设施中的电子器件实现超低功耗、超大容量的传输。近期关键突破包括NICT 430Tbps 传输在标准光纤上利用短波长带和多路径传输实现每秒 430 太比特的世界纪录传输容量扩展至传统方案的约 3 倍。NTT 200GHz 光电探测器世界首个兼具 200GHz 级工作速度和高可靠性的光电探测器在 1310nm 波长下具备最高响应度可在 85℃ 高温下稳定运行 50 年是未来 3.2Tbps 光模块的核心器件。NTT 光网络可视化 DSP将端到端光网络监控功能集成到相干 DSP 芯片计算负载降至传统方法的 1/100使光模块能自主检测网络异常。MATLAB 仿真光 OFDM 传输性能分析以下代码模拟 IOWN/APN 场景下的相干光 OFDM 传输对比 QPSK 与 16QAM 在不同信噪比下的 BER 性能帮助理解光通信容量提升背后的调制技术权衡。%% IOWN/APN 相干光OFDM传输性能仿真% 对比QPSK与16QAM在AWGN信道下的BER性能clear;clc;close all;%% 参数设置numBits1e6;% 总比特数snrRange0:2:20;% SNR范围 (dB)numSNRlength(snrRange);berQPSKzeros(1,numSNR);ber16QAMzeros(1,numSNR);%% 仿真循环foridx1:numSNR snrsnrRange(idx);% --- QPSK ---bitsQrandi([01],2*numBits,1);modQqammod(bitsQ,4,InputType,bit,UnitAveragePower,true);rxQawgn(modQ,snr,measured);demodQqamdemod(rxQ,4,OutputType,bit,UnitAveragePower,true);[~,berQPSK(idx)]biterr(bitsQ,demodQ);% --- 16QAM ---bits16randi([01],4*numBits,1);mod16qammod(bits16,16,InputType,bit,UnitAveragePower,true);rx16awgn(mod16,snr,measured);demod16qamdemod(rx16,16,OutputType,bit,UnitAveragePower,true);[~,ber16QAM(idx)]biterr(bits16,demod16);end%% 绘图figure(Position,[100100600400]);semilogy(snrRange,berQPSK,bo-,LineWidth,1.5,MarkerSize,6);hold on;semilogy(snrRange,ber16QAM,rs-,LineWidth,1.5,MarkerSize,6);grid on;xlabel(SNR (dB),FontSize,12);ylabel(误比特率 (BER),FontSize,12);title(IOWN/APN 相干光OFDM: QPSK vs 16QAM,FontSize,13);legend(QPSK,16QAM,Location,southwest);set(gca,FontSize,11);%% 结论输出fprintf( 仿真结论 \n);fprintf(在BER1e-3处QPSK所需SNR约为 %.1f dB\n,...interp1(berQPSK,snrRange,1e-3));fprintf(在BER1e-3处16QAM所需SNR约为 %.1f dB\n,...interp1(ber16QAM,snrRange,1e-3));fprintf(16QAM频谱效率是QPSK的2倍但需要额外约 %.1f dB SNR\n,...interp1(ber16QAM,snrRange,1e-3)-interp1(berQPSK,snrRange,1e-3));运行环境MATLAB R2020a 及以上需 Communications Toolbox。2.2 无线接入线AI-RAN / 太赫兹 / 7GHz无线接入线是日本 6G 战略中“Network for AIs”与“AI for Network”双重理念的落地载体。总务省的战略文件明确指出无线网络要通过基站侧的 AI 优化处理实现用户体验提升、频谱效率提升和低功耗化。近期关键进展AI-RAN 商用验证软银与爱立信在 5G 商用网络中验证了 AI 原生链路自适应调度器NTT DOCOMO 与三星验证了用户级 AI-RAN 优化技术将资源分配粒度细化到单个用户。太赫兹 560GHz 突破德岛大学利用微梳技术在 560GHz 频段实现 112Gbps 无线传输首次在 420GHz 以上频段实现 100G 级通信。7GHz 频段验证KDDI 与三星在 7GHz 户外试验中通过 Extreme Massive MIMO 和 1024QAM 实现 3.6Gbps 下行较传统 256QAM 提升 20%。MATLAB 仿真AI-RAN 动态调度简化模型以下代码模拟一个基于 Q-learning 的简化 AI 调度器在多个用户之间动态分配无线资源块RB目标是最大化系统吞吐量。%% AI-RAN 动态资源调度仿真 (Q-Learning简化版)% 多用户场景下的自适应RB分配clear;clc;close all;rng(42);%% 系统参数numUsers8;% 用户数numRB24;% 资源块总数numEpisodes500;% 训练轮数alpha0.1;% 学习率gamma0.95;% 折扣因子epsilon0.2;% 探索率% 模拟每个用户的信道质量 (SINR in dB)sinr_dB1015*rand(1,numUsers);sinr_lin10.^(sinr_dB/10);% 每个用户的理论可达速率 (Shannon, 单位: bps/Hz)capacitylog2(1sinr_lin);%% Q-Learning 训练qTablezeros(numUsers,numRB);% Q表: 用户 × RBrewardHistoryzeros(1,numEpisodes);forep1:numEpisodes totalReward0;rbAllocationzeros(1,numUsers);% 每个用户分配到的RB数forrb1:numRB% ε-greedy 选择用户ifrand()epsilon userrandi(numUsers);else[~,user]max(qTable(:,rb));end% 计算奖励 (该RB分配给该用户的速率贡献)rewardcapacity(user)*sinr_lin(user)/(1sum(sinr_lin));% Q值更新nextMaxQmax(qTable(:,min(rb1,numRB)));qTable(user,rb)qTable(user,rb)...alpha*(rewardgamma*nextMaxQ-qTable(user,rb));totalRewardtotalRewardreward;rbAllocation(user)rbAllocation(user)1;endrewardHistory(ep)totalReward;epsilonmax(0.01,epsilon*0.995);% 衰减探索率end%% 绘图figure(Position,[100100800350]);subplot(1,2,1);plot(1:numEpisodes,rewardHistory,b-,LineWidth,1);grid on;xlabel(训练轮次,FontSize,11);ylabel(累计奖励,FontSize,11);title(AI调度器学习曲线,FontSize,12);subplot(1,2,2);bar(1:numUsers,rbAllocation,FaceColor,[0.20.60.8]);grid on;xlabel(用户ID,FontSize,11);ylabel(分配到的RB数,FontSize,11);title(最终RB分配结果,FontSize,12);%% 输出fprintf( AI-RAN调度仿真结论 \n);fprintf(信道质量最好的用户(SINR%.1f dB)获得 %d 个RB\n,...sinr_dB(rbAllocationmax(rbAllocation)),max(rbAllocation));fprintf(信道质量最差的用户(SINR%.1f dB)获得 %d 个RB\n,...sinr_dB(rbAllocationmin(rbAllocation)),min(rbAllocation));fprintf(系统总吞吐量增益: %.2f%%\n,...(sum(capacity.*(rbAllocation/numRB))-mean(capacity))/mean(capacity)*100);运行环境MATLAB R2019b 及以上无需额外工具箱。2.3 非地面网络线HAPS / 卫星 / 量子安全非地面网络NTN是日本 6G 战略中“国土 100% 覆盖”目标的关键支撑。总务省的定位很清晰NTN 在平时用于离岛、海上、山间部的高效覆盖在非常时用于网络冗余保障。近期关键进展软银 HAPS 预商用软银利用 Sceye 公司的 LTA 型 HAPS 平台计划2026 年在日本启动预商用服务2027 年正式商用。HAPS 飞行高度约 20km单台可覆盖直径200km的通信区域。已完成智能手机语音、视频通话、高速数据通信验证甚至验证了 HAPS 与无人机通信和 HAPS 边缘计算。NTT DOCOMO HAPS同样瞄准2026 年商用化。KDDI Starlink Mobile V2签署亚洲首个 Starlink Mobile V2 协议扩大卫星直连手机服务。东芝低轨 QKD开发基于低轨卫星的量子密钥分发系统发射机仅 1.6 公斤实现每秒 10 亿次频率的高速 QKD。MATLAB 仿真HAPS 覆盖范围与链路预算以下代码计算 HAPS 在不同飞行高度下的覆盖半径并进行下行链路预算分析帮助理解 HAPS 相比地面基站和卫星的覆盖优势。%% HAPS 覆盖范围与链路预算仿真clear;clc;close all;%% 参数设置freq2.0e9;% 载波频率 2 GHz (HAPS典型频段)c3e8;% 光速lambdac/freq;% 波长Ptx_dBm46;% 发射功率 (dBm, ~40W)Gtx_dB30;% 发射天线增益 (dBi)Grx_dB0;% 接收天线增益 (dBi, 手机全向)NF_dB7;% 接收机噪声系数BW_Hz20e6;% 带宽 20 MHzrequiredSNR_dB5;% 解调所需最小SNR%% 覆盖半径 vs 飞行高度altitudes5:5:30;% 飞行高度 (km)coverageRadiuszeros(size(altitudes));fori1:length(altitudes)haltitudes(i)*1e3;% 转换为米% 考虑地球曲率计算最大可视距离Re6371e3;% 地球半径d_maxsqrt(2*Re*hh^2);% 视距传播最大距离coverageRadius(i)d_max/1e3;% kmend%% 链路预算 vs 距离distances10:10:200;% 地面距离 (km)SNR_dBzeros(size(distances));h_haps20e3;% HAPS高度 20kmfori1:length(distances)ddistances(i)*1e3;% 斜距slantRangesqrt(d^2h_haps^2);% 自由空间路径损耗FSPL_dB20*log10(4*pi*slantRange/lambda);% 接收功率Prx_dBmPtx_dBmGtx_dBGrx_dB-FSPL_dB;% 噪声功率N_dBm-17410*log10(BW_Hz)NF_dB;% SNRSNR_dB(i)Prx_dBm-N_dBm;end%% 绘图figure(Position,[100100800350]);subplot(1,2,1);plot(altitudes,coverageRadius,bo-,LineWidth,1.5,MarkerSize,6);grid on;xlabel(飞行高度 (km),FontSize,11);ylabel(覆盖半径 (km),FontSize,11);title(HAPS 覆盖半径 vs 飞行高度,FontSize,12);yline(200,r--,SoftBank实测覆盖 200km,LineWidth,1.2);subplot(1,2,2);plot(distances,SNR_dB,rs-,LineWidth,1.5,MarkerSize,6);grid on;xlabel(地面距离 (km),FontSize,11);ylabel(接收 SNR (dB),FontSize,11);title(HAPS 下行链路 SNR vs 距离 (20km高度),FontSize,12);yline(requiredSNR_dB,k--,解调门限 5dB,LineWidth,1.2);%% 输出fprintf( HAPS 覆盖仿真结论 \n);fprintf(20km高度下HAPS覆盖半径约 %.0f km\n,coverageRadius(altitudes20));fprintf(在200km边缘处接收SNR约 %.1f dB\n,SNR_dB(end));fprintf(满足5dB解调门限的最大距离: %d km\n,...distances(find(SNR_dBrequiredSNR_dB,1,last)));运行环境MATLAB R2018b 及以上无需额外工具箱。三、三条线如何协同用一张表来总结三线之间的协同关系协同场景涉及技术说明HAPS/卫星回传光通信 NTNHAPS 和低轨卫星的骨干回传依赖光网络提供大容量链路AI-RAN 算力底座IOWN AI-RANAI-RAN 的推理算力需要低时延光网络连接边缘数据中心太赫兹回传太赫兹 NTN太赫兹可作为 HAPS 与地面站之间的超高速回传链路量子安全分发QKD 光网络量子密钥分发依赖光纤或自由空间光链路灾害应急通信HAPS 光通信地面光缆中断时HAPS 提供应急接入光网络提供骨干恢复这种“光为底座、无线为触角、NTN 为延伸”的架构正是日本试图在 6G 全球市场中实现“游戏改变者”定位的技术逻辑。四、系列安排共 6 篇本系列后续 5 篇的安排如下篇号标题核心内容预计涉及技术第 1 篇本篇总览日本 Beyond 5G/6G 三线并进战略框架、三线协同、基金布局全局架构第 2 篇光通信 IOWN上NICT 430Tbps 与 NTT 200GHz 光电探测器物理层极限突破多路径传输、光电探测器第 3 篇光通信 IOWN下光网络可视化 DSP 与 IOWN 光电融合系统层与运维DSP 芯片、APN、光电融合第 4 篇无线接入上AI-RAN 从外挂到内生AI 与 RAN 融合架构AI 调度、网络切片、用户级优化第 5 篇无线接入下太赫兹与 7GHz 的 6G 双路线6G 候选频段对比微梳、Extreme MIMO、1024QAM第 6 篇非地面网络HAPS、卫星与量子安全空天地一体化HAPS、Starlink、QKD、量子网络更新节奏计划每天 1—2 篇先总览后分模块。适合读者通信工程师、6G 研究者、网络运维、AI 基础设施从业者、技术爱好者。你会获得什么不只是新闻复述而是每条技术线的原理拆解、关键指标分析、产业动机解读以及可运行的 MATLAB 仿真代码。如果这个系列对你有帮助欢迎点赞、收藏、关注。下一篇我们将从光通信 IOWN 的物理层极限开始深入 NICT 430Tbps 传输和 NTT 200GHz 光电探测器的技术细节。