非常高兴能够有这个机会为大家分享一下我们关于无线传输方面的思考。我们知道工业互联网是一个非常重要的领域，但是实际上从传输的角度来说，我们知道5G可以从多方面为我们带来很多的应用场景。
第一个是增强型的宽带很容易做，从信息论的角度，我们可以很好地设计，根据它的需求来设计它的带宽和传输的功率。但是MTC和uRLLC，从5G的角度现在还是有很多东西还没有完全地标准化，特别是针对我们这样一个工业互联网的场景。因为的物联网从长远来讲，需要很多的设备连接。而且将来很多设备需要跟我们的分工网络结合在一起，所以为我们的通信带来了很多难题。
特别是我们刚才听到很多专家都介绍了互联网，我们在工业制造，在工厂的通信环境是非常恶劣的，有的时候通信两点一线之间没有传输的特性，有时候会有很复杂的干扰环境，甚至我们周围有其他的可能存在的入侵者，来导致我们的通信安全问题。所以针对这一场景，我们在做uRLLC的时候会变得更难。为什么？可靠性和时延是很难同时达到的，所以我们作为一个通信的设计，从长远的角度，我们有没有更好的办法实现，这都是我们需要考虑的问题。
另外，针对工业互联网，我们还有一些其他层面存在的问题，比如说我们的传感器设备对能耗的需求。同时，因为很多的无线网络都并存，到底我们有没有足够的频谱资源并存，我们针对未来的物联网，所有的物联网通讯都是一些单独给一些频谱实现的话，我们需要65赫兹的频谱实现，这是没有办法实现的。
还有就是工业场景，物联网做工业互联网有不同种类的设备，有的需要非常高的物理传输，有时候只是一些机器健康的跟踪。这些要求，都使得我们有很大的挑战。现在的很多技术都可以用，包括传统的802的技术，分工网络的技术的实现，但是不同的技术都有它的优点和缺点，我们想，我们既要支持高可靠的传输，高可靠低时延，同时我们还要支持低速率，我们可以考虑利用一些所谓的共生无线电的概念，就是把两个通信系统放在一起，这两个通信系统可以相互依存，而且有的时候这两个通信，特别是IOT通信和传统通信，有时候可以相互帮助，实现了互惠传输的机制。
这两个通信系统，一个是主动的无线电系统，它是一个传统的无线电系统，它在发生端无需一个完整的发送链路。但是另外一个系统可以采用被动式的传输的技术，这个被动式传输技术，我们在传输的时候并不需要很高能耗的无线电发送设备，而是采用一些反向调制的技术，可以降低功耗，可以使得我们的传输依赖于另外一个系统进行传输。其实这个系统这几年受到了学术界的广泛关注，特别是2013年的时候有一篇文章，IOT通讯可以依赖室外的电视信息传输。
基本原理就是说我们可以通过一个反测设备，有两种状态，一种是反测信号，另外一种没有反测信号，我们可以检测这两个信号的能量差别，区别我们的信号是零还是一。当然也有的方法是反测试信号转换到另外一个频段，这样就可以避免原有的通信系统带来的干扰了。
总的来讲，现有的技术有两个技术难题，一个是我们已有的通信技术，会对IOT带来很大的干扰。另一方面就是我们为了避免干扰，我们需要引用新的频段来进行通讯。当然后来也有一些技术解决OFDM信号，在3G、4G，或者是未来5G普及的信号，我们可以通过OFDM的信号特征做一些所谓的干扰抵消，我们设计一个IOT的传输波形，把我们的干扰给去掉。
通过这样一个干扰抵消技术，我们可以提高IOT的传输距离，以及传输速率。另外一个可以做的事，就是我们可以采取认知反向通信网络的概念，这个概念的主要原理就是说我们可以把这样一个IOT传输跟我们的传统通讯结合在一起。
在家庭环境下，我们可以来上网，另一方面可以把家庭的IOT的设备也搜集起来。我们做的研究发现，如果把这样的家庭环境的Wifi的传输，以及其他的IOT设备的传输同时放在一起的话，IOT传输对我们这样一个Wifi的传输会带来好处。同时我们可以降低IOT传输速率，更好地服务于我们这样一个Wifi系统的传输。我们也做了一些分析，我们发现在新的IOT传输当中，是原有通信系统的一个所谓的新的信号路径，通过这样一个路径我们可以提高系统的分级效应，从而实现我们的系统性能的提高。还有一个就是工业互联网的低时延要求非常高，低时延我们可以考虑怎么去在信号设计的降低，我们可以考虑在接收端利用机器学习的方法，很好地设计这样一个接收，我们对它的需求就可以大大降低了。
我们发现机器学习在这个领域可以带来很多的好处，特别是我们通过机器学习当中的聚类的方法，来区别IOT的信号到底有没有。我们可以把原来设计的问题变成一个机器学习当中的聚类问题，提高我们对开销的需求。我们一方面可以降低它的开销，使得我们降低时延，会带来好处。同时我们也可以很好地提高这样的一个性能，所以这里介绍了一下在物联网环境下，怎么把所谓的频谱的问题，以及对能耗需求的问题放在一起来思考。我们发现我们可以通过整合，把两个通信系统绑在一起。一方面降低对频谱的需求，同时对于功耗的需求也可以达到最低的量级，谢谢大家。
(审核编辑: 智汇小新)
