【Bonjour】日本 6G 三线并进：IOWN、AI-RAN、HAPS

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。
  

HAPS：（High 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 IOWN（Innovative Optical and Wireless Network）是全光网络的核心载体。其底层技术是APN（All-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numBits=1e6;% 总比特数snrRange=0:2:20;% SNR范围 (dB)numSNR=length(snrRange);berQPSK=zeros(1,numSNR);ber16QAM=zeros(1,numSNR);%% 仿真循环foridx=1:numSNR snr=snrRange(idx);% --- QPSK ---bitsQ=randi([01],2*numBits,1);modQ=qammod(bitsQ,4,'InputType','bit','UnitAveragePower',true);rxQ=awgn(modQ,snr,'measured');demodQ=qamdemod(rxQ,4,'OutputType','bit','UnitAveragePower',true);[~,berQPSK(idx)]=biterr(bitsQ,demodQ);% --- 16QAM ---bits16=randi([01],4*numBits,1);mod16=qammod(bits16,16,'InputType','bit','UnitAveragePower',true);rx16=awgn(mod16,snr,'measured');demod16=qamdemod(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BER=1e-3处，QPSK所需SNR约为 %.1f dB\n',...interp1(berQPSK,snrRange,1e-3));fprintf('在BER=1e-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numUsers=8;% 用户数numRB=24;% 资源块总数numEpisodes=500;% 训练轮数alpha=0.1;% 学习率gamma=0.95;% 折扣因子epsilon=0.2;% 探索率% 模拟每个用户的信道质量 (SINR in dB)sinr_dB=10+15*rand(1,numUsers);sinr_lin=10.^(sinr_dB/10);% 每个用户的理论可达速率 (Shannon, 单位: bps/Hz)capacity=log2(1+sinr_lin);%% Q-Learning 训练qTable=zeros(numUsers,numRB);% Q表: 用户 × RBrewardHistory=zeros(1,numEpisodes);forep=1:numEpisodes totalReward=0;rbAllocation=zeros(1,numUsers);% 每个用户分配到的RB数forrb=1:numRB% ε-greedy 选择用户ifrand()<epsilon user=randi(numUsers);else[~,user]=max(qTable(:,rb));end% 计算奖励 (该RB分配给该用户的速率贡献)reward=capacity(user)*sinr_lin(user)/(1+sum(sinr_lin));% Q值更新nextMaxQ=max(qTable(:,min(rb+1,numRB)));qTable(user,rb)=qTable(user,rb)+...alpha*(reward+gamma*nextMaxQ-qTable(user,rb));totalReward=totalReward+reward;rbAllocation(user)=rbAllocation(user)+1;endrewardHistory(ep)=totalReward;epsilon=max(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(rbAllocation==max(rbAllocation)),max(rbAllocation));fprintf('信道质量最差的用户(SINR=%.1f dB)获得 %d 个RB\n',...sinr_dB(rbAllocation==min(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freq=2.0e9;% 载波频率 2 GHz (HAPS典型频段)c=3e8;% 光速lambda=c/freq;% 波长Ptx_dBm=46;% 发射功率 (dBm, ~40W)Gtx_dB=30;% 发射天线增益 (dBi)Grx_dB=0;% 接收天线增益 (dBi, 手机全向)NF_dB=7;% 接收机噪声系数BW_Hz=20e6;% 带宽 20 MHzrequiredSNR_dB=5;% 解调所需最小SNR%% 覆盖半径 vs 飞行高度altitudes=5:5:30;% 飞行高度 (km)coverageRadius=zeros(size(altitudes));fori=1:length(altitudes)h=altitudes(i)*1e3;% 转换为米% 考虑地球曲率，计算最大可视距离Re=6371e3;% 地球半径d_max=sqrt(2*Re*h+h^2);% 视距传播最大距离coverageRadius(i)=d_max/1e3;% kmend%% 链路预算 vs 距离distances=10:10:200;% 地面距离 (km)SNR_dB=zeros(size(distances));h_haps=20e3;% HAPS高度 20kmfori=1:length(distances)d=distances(i)*1e3;% 斜距slantRange=sqrt(d^2+h_haps^2);% 自由空间路径损耗FSPL_dB=20*log10(4*pi*slantRange/lambda);% 接收功率Prx_dBm=Ptx_dBm+Gtx_dB+Grx_dB-FSPL_dB;% 噪声功率N_dBm=-174+10*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(altitudes==20));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_dB>=requiredSNR_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 + NTN	HAPS 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-RAN	AI-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。