非授权频谱中Wi-Fi与无线技术的未来：前沿进展与协同创新

《IEEE Journal on Selected Areas in Communications》：Guest Editorial: The Future of Wi-Fi and Wireless Technologies in Unlicensed Spectra

本期特邀编辑推荐：为应对非授权频谱中Wi-Fi与其他无线技术共存挑战，研究人员聚焦多链路操作(MLO)、射频传感与定位、频谱效率与能量感知网络等主题，提出了一系列创新方案。这些研究通过机器学习、智能资源分配等先进方法，显著提升了系统吞吐量、定位精度和能效，为下一代无线通信系统实现确定性、高可靠性性能奠定了关键技术基础。

　　

在数字化浪潮席卷全球的今天，我们对无线连接的需求达到了前所未有的高度。无论是办公、娱乐还是工业控制，都离不开稳定、高速的无线网络。其中，Wi-Fi作为在非授权频谱中运行的最主要技术，承载了全球约70%的互联网流量，其重要性不言而喻。近年来，Wi-Fi 6和Wi-Fi 7等新技术的引入，通过正交频分多址接入(OFDMA)、6 GHz频段320 MHz超宽信道、频谱穿刺以及多链路操作(MLO)等关键技术，有效提升了网络容量、降低了时延，使得峰值数据速率超过30 Gbps，毫秒级低时延成为现实。

然而，挑战依然存在。随着增强现实/虚拟现实(AR/VR)、工业物联网(IIoT)、云游戏、超高清无线显示等新兴应用场景的不断涌现，用户对无线网络的确定性操作和高可靠性提出了更高要求。与此同时，非授权频谱也变得日益拥挤。蓝牙(Bluetooth)、超宽带(UWB)等技术正计划扩展到5 GHz和/或6 GHz频段，5G新空口非授权频谱(5G NR-U)也扩展至非授权频谱运营。多种技术在同一片频谱中共存，如何实现高效的频谱共享与利用，避免相互干扰，并最终为用户提供极致体验，成为学术界和工业界共同面临的紧迫课题。

在此背景下，IEEE期刊《IEEE Journal on Selected Areas in Communications》在2025年11月出版了主题为“The Future of Wi-Fi and Wireless Technologies in Unlicensed Spectra”的特刊。该特刊旨在展示Wi-Fi及其他非授权频谱技术在技术、理论、设计、优化及应用方面的最新研究成果，探讨它们对无线通信未来的深远影响。特刊共收到超过70篇高质量投稿，经过严格的双盲评审（每篇投稿至少收到3份评审意见，录用论文均经过两轮评审），最终收录了19篇论文。这些论文被归纳为三个主要研究方向：多链路操作(MLO)及Wi-Fi标准其他进展、射频(RF)传感、指纹识别与定位、以及频谱效率与能量感知网络。

为了深入研究这些问题，研究人员采用了多种先进的技术方法。主要包括：利用多臂赌博机(Multi-Armed Bandit)模型和大型语言模型(LLM)辅助优化进行智能信道分配；构建分析模型以评估多链路设备与单链路设备共存网络中的端到端时延和抖动；开发基于生成对抗网络(Cycle-Consistent Generative Network)的框架实现跨频段信道指纹 extrapolation；采用U-Net架构和元学习(Meta-Learning)框架提升射频指纹识别(RFFI)和手势识别的鲁棒性与效率；设计基于IEEE 1900.5.2频谱消耗模型(SCM)的动态频谱接入(DSA)算法以实现干扰感知的频谱资源分配；提出新型导频结构和检测策略以应对可重构智能表面(RIS)辅助系统中的载波间干扰(ICI)。

II. 多链路操作及Wi-Fi标准其他进展

该部分论文重点关注IEEE 802.11be(Wi-Fi 7)及后续标准（如802.11bn/Wi-Fi 8）的协议增强。[A1]研究通过利用载波侦听异常和前置码检测(PD)机制，提出了REFRAIN和AdOPT两个空间复用框架，显著提升了Wi-Fi网络吞吐量并减少了传输尝试次数。[A2]构建了分析模型，发现先前的流量分配策略并非最优，并提出了优化策略，在时延和抖动方面表现出优越性能。[A3]针对密集Wi-Fi 7网络中的动态信道分配问题，提出了BAI-MCTS及其LLM辅助变体，收敛速度比现有解决方案快63%以上。[A4]在IEEE 802.11bn框架下，通过基于多臂赌博机的调度方法优化协调空间复用(C-SR)，吞吐量较传统Wi-Fi提升高达80%。[A5]提供了Wi-Fi 7中增强多链路单射频(EMLSR)模式的灵活仿真实现，表明其在饱和和受干扰条件下能显著降低上行链路时延。[A6]为Wi-Fi点对点(P2P)通信提出了传输机会(TXOP)共享和多接入点(AP)协调两种增强技术，提升了吞吐量和可靠性。[A7]为Wi-Fi 8提出了概率整形(Probabilistic Shaping)方案，在中高信噪比(SNR)条件下可获得0.7-0.9 dB的整形增益和高达2%的效率提升。

III. 射频传感、指纹识别与定位

这部分研究展示了Wi-Fi在感知领域的交叉应用。[A8]提出的CF-CGN框架能够准确地在授权与非授权频段之间进行信道指纹(CF)双向推断，降低了信道状态信息(CSI)估计误差。[A9]利用U-Net-based的射频指纹(RFF)提取器和Channel2Channel(C2C)算法，构建了鲁棒的射频指纹识别(RFFI)系统，准确率超过99%。[A10]开发的WiCAL系统利用协作均匀矩形阵列(URA)进行多基感知，结合相位对齐和两步波达方向(AoA)定位，实现了中值误差低至15.6厘米的高精度定位。[A11]提出的OneSense系统通过基于信号传播的数据增强和增强元学习(aug-meta learning)框架，实现了一次性(one-shot)Wi-Fi手势识别，准确率超过94%。[A12]提出的UWB-Fi框架通过快速信道跳频和压缩感知驱动的深度学习，仅使用离散信道样本即可实现超宽带(UWB)级别的Wi-Fi感知。[A13]引入的WiFi-Diffusion生成式AI框架，在超低采样率下也能实现精细的Wi-Fi无线地图估计，精度比现有方法提升十倍。

IV. 频谱效率与能量感知网络

最后一部分研究聚焦于频谱和功率资源的智能高效利用。[A14]分析了能量收集随机接入网络中信息年龄(AoI)，揭示了能量积累与传输成功之间的权衡，并通过优化更新率和块长度来最小化AoI。[A15]提出了基于IEEE 1900.5.2 SCM的频谱冲突化解(SD)算法，支持干扰感知的DSA。[A16]研究了一种RIS辅助的共生无线电(Symbiotic Radio)系统，提出了应对同步引起的载波间干扰(ICI)的新方法，实现了准确的参数估计和鲁棒的联合检测。[A17]设计了一类异步通用标签信道跳频(CH)序列，改善了动态去中心化环境下的频谱共享。[A18]提出的CollFree全双工Wi-Fi协议，通过时隙仲裁(slotwise arbitration)在竞争阶段实现同时发送和感知，带来了超过40%的吞吐量增益。[A19]通过测量活动研究了6 GHz非授权频段近场与远场多输入多输出(MIMO)信道建模，强调了近场空间非平稳性效应，并提出了扩展的基于3GPP的模型。

综上所述，本特刊所收录的研究成果系统性地探索并推动了Wi-Fi及非授权频谱无线技术的发展前沿。研究结论表明，通过智能化的资源管理（如MLO、空间复用）、先进的信号处理（如概率整形、感知算法）以及创新的网络架构（如RIS辅助、全双工），能够有效应对高密度设备连接、低时延高可靠通信、高精度感知定位等严峻挑战。这些研究不仅为下一代Wi-Fi标准（如Wi-Fi 8）的演进提供了关键技术支撑，也促进了不同无线技术在非授权频谱中的高效共存与协同发展。其重要意义在于，为未来无线通信系统满足AR/VR、工业物联网等关键应用对确定性性能和超高可靠性的苛刻要求铺平了道路，必将对全球数字化进程产生深远影响。