刘杨，李珺，陈文韵，彭木根

（1.北京邮电大学信息与通信工程学院，北京 100876；2.北京邮电大学网络与交换技术国家重点实验室，北京 100876）

1 引言

随着第五代移动通信系统（5G,the fifth generation mobile communication system）的落地和商用，学术界和产业界共同开启了对第六代移动通信系统（6G,the sixth generation mobile communication system）的研究。5G 的主要目标是实现大连接、高带宽和低时延，并实现“万物互联”，从传统移动通信行业渗透至工业物联网等垂直行业，满足未来10 年（2020—2030 年）的无线通信需求[1]。对于6G 而言，随着人工智能（AI,artificial intelligence）不断渗透到各行各业，6G 也将与AI 深度结合，更多的智能化感知设备、人机接口将接入网络，“智慧连接”“深度连接”将成为新一代移动通信系统的重要特征[2]。

6G 中网络空间和运行的业务将会变得愈发复杂，无线终端数据流量的消耗也将大大增加。由于带宽和频谱的不足，传统的无线接入网络（RAN,radio access network）无法满足移动用户和运营商日益增长的需求。为了支持新的移动通信和服务，产业界先后提出了云无线接入网（CRAN,cloud radio access network）、异构云无线接入网（H-CRAN,heterogeneous cloud radio access network）、基于雾计算的无线接入网（F-RAN,fog radio access network）等架构作为新的无线接入网解决方案[3]。与传统基于集中式云计算的网络架构C-RAN 和H-CRAN 相比，F-RAN 充分利用无线远端射频单元（RRH,remote radio head）、雾无线接入点（F-AP,fog access point）和雾用户设备（F-UE,fog user equipment）等边缘设备，将协作无线信号处理（CRSP,collaboration radio signal processing）、协同无线资源管理（CRMM,cooperative radio resource management）和缓存、计算等功能在网络边缘实现，有效减少了前传约束、资源浪费和处理时延，并降低泄露用户隐私数据的风险[4-5]，因此成了6G 中无线接入网的解决方案。

越来越多的科研机构、社会机构和企业通过收集数据来达成希望完成的任务。……