首批5G设备将工作在6 GHz以下的频带中，并在固定无线接入到毫米波中。用于5G研究的新硬件技术的重点主要是在毫米波频段上采用新频谱，首先是在24-40 GHz范围内，然后逐渐提高到100 GHz载波频率。要为移动用户启用毫米波，仍需要进行大量研究，包括在非视距（NLOS）环境中灵活地进行多光束采集和跟踪的硬件和算法。大规模多输入多输出（MIMO）天线实现的能效仍然是一个巨大的挑战。
由于较高的路径损耗，因此需要额外的天线增益，并且通信需要利用通过相控阵实现的定向链路。块状互补金属氧化物半导体（CMOS）和CMOS绝缘体上硅（SOI）技术可提供足够的性能，并满足使用片外天线的大多数应用的要求。与射频集成电路（RFIC）相比，天线元件仍然很大。硅锗双极CMOS（BiCMOS）是一个不错的选择，尤其是在接近和超过100 Gbps数据速率和100 GHz载波频率时。
当载波频率进一步提高到1 Tbps链路速度时，定向发送和接收的作用就变得更加明显。同时，在高于100 GHz的频率上使用CMOS晶体管变得更加困难。一方面，继续探索CMOS技术支持100 GHz以上频率的潜力仍然是有益的。另一方面，新的或有时是常规的但性能更好的硬件技术，例如硅锗（SiGe）或磷化铟（InP），可以在更大范围内利用频谱，并改善RF性能。电子硬件的物理和技术边界以及传播的基本定律都会成为瓶颈，或者至少会减慢其发展速度。
100 GHz以上的短波长和更宽的可用带宽将实现更高的数据速率，同时还能实现定位和3D成像和传感的成像和雷达应用之前所未见的角度和测距精度。因此，应该以前所未有的规模一起研究超高速低成本通信和高级传感系统的硬件需求，范围和机会。
无线电解决方案所需的物理空间将随着频率的增加而大大减少：在250 GHz频率下，一个1000天线的天线阵列将适合不到4平方厘米的区域。当前的移动设备的表面积可以容纳数万个天线。与相应的天线相比，这将导致新的挑战，集成电子设备将变得越来越大。为了达到良好的通信或感测范围而需要的大型天线阵列将导致笔形波束异常狭窄。通过将消息仅指向正确的目标，它们可以提供更好的安全性，但是同时它们也容易发生对齐错误。
最大的挑战可能与能耗有关。在低速率传感应用中，需要具有能量收集功能的零能量，独立式无电池解决方案。另一方面，毫无疑问，需要宽带处理的最苛刻的愿景和出乎意料的应用将要求大大提高电源效率。
物理定律和利用它们的相关技术所施加的限制也将使新一代6G无线技术成为可能。当信号处理的目标数据速率和所利用的载频接近主流和负担得起的技术的基本极限时，模拟和数字信号处理中晶体管的速度就成为一个问题。
大规模通信的成功基于CMOS，在最苛刻的RF规范中，还基于BiCMOS的半导体技术，该技术不断降低了每项功能的成本，并提高了模拟和数字处理的速度。这个假设在将来仍然有效吗？由于即使在硅内部，接口的速度也成为主要的瓶颈，尤其是在CMOS中，因此较小的晶体管提供的增加的速度不容易获得。纳米级技术的更有限的功率传输能力进一步挑战了这一点，这导致了信号处理所有阶段中并行性的提高。不利的热效应，低击穿电压和有限的电池容量是通向Tbps通信方式的明显障碍。但是，要想完全替代硅技术是一项挑战，要扩展主流技术的使用的所有机会都需要从器件到收发器架构的进一步研究。
一个天线元件的尺寸将变小，因为即使在较低的THz频率下，阵列元件之间的半波长距离也将达到数百微米-这种尺寸可将天线阵列集成到硅片中。随着天线元件的尺寸变得小于相关的电子设备，将需要采用新的收发器架构方法。为了避免成千上万的带有天线元件的并行收发器前端，基于透镜的先进系统可能会发挥重要作用。
材料属性和有害的寄生效应通常会随着频率的增加而变差。因此，当前的焦点集中在优于CMOS的硅锗异质结双极晶体管（HBT）上。此外，更快的III-V半导体技术（例如磷化铟）值得更多关注。从镜头到数字技术的各种技术的包装和集成面临的挑战是关键的研究问题之一。光子学是THz领域的主导技术，也是用于高速接口的解决方案，是6G的可行技术。随着所谓的太赫兹（THz）差距不断缩小，电子和光学器件为超高速接口和可见光通信带来了互补的机会。这是6G领域中与特定但廉价的光学组件和系统解决方案进行短距离链接的机会。
研究者们主要关注的问题：
没有任何一种解决方案可以满足所有垂直应用程序的需求。巨大的系统需求，例如大规模的宽带，超可靠的低延迟通信（URLLC），大规模的机器类型通信（mMTC）和极高的功率效率，意味着将需要许多解决方案。需要逐案优化系统，并且必须重新定义不同用例之间的兼容性。
当前的5G新无线电（NR）网络尚未能够满足现有和新兴URLLC要求的所有苛刻设计需求，例如超高可靠性，超低延迟，超安全网络。因此，我们研究了未来物理层和无线系统的前景。除了地面网络，还需要基于卫星和无人飞行器（或类似的空中平台）的基础设施来满足覆盖范围和容量要求。
当与数据爆炸以及越来越多的数据在小型设备中打包和处理这一事实结合在一起时，能源和功耗就变得特别具有挑战性。同时，收发器处理和最终用户应用程序的复杂性可能会导致导致过多的能源消耗，而无需在所有层上进行仔细设计以提高能效。
要满足所有已确定的挑战性要求，就需要具有可配置无线电的超灵活网络。人工智能和机器学习将与无线电感测和定位一起使用，以了解无线电环境的静态和动态组成部分。仅以此为例，这将用于预测高频下的链路丢失事件，主动确定密集城市网络中的最佳切换实例并确定基站和用户的最佳无线电资源分配。未来的无线网络必须能够与地面，卫星和机载网络无缝连接。可见光通信是在室内场景中实现Tbps数据速率的关键推动力。
需要新的空中接口使能器，并且必须开发新的空中接口使能器以满足这些要求。多数要求广泛使用ML和AI算法，以改善空中接口的时变性能。语义通信的概念（利用消息的含义使连接和联网更有效）是与语义AI紧密相关的重要的新兴研究领域。一个重要的问题是，对于给定的环境和一组特定的要求，是否可以使用AI快速设计最佳的空中接口。这表明AI启发了空中接口。但是，它们的真实性能，特别是实际使用案例中的功率和能源效率是一个开放的研究问题。
未来无线的挑战
6G系统要扩展5G开始的趋势，就必须灵活地启用mMTC用例，在支持高功率效率的同时，支持大量低功耗和低复杂度的设备。这些需求对物联网特别苛刻，其中设备偶尔会生成短数据包，并且资源分配的开销可能超过实际的信息交换。基于适当协议设计并依靠连续干扰消除的现代随机访问解决方案可能成为该方向的关键推动力。实际上，已经在某些卫星标准中采用了这些标准，它们被证明可以实现预定访问的性能，同时实现真正的无赠款方法。此外，现代的随机访问协议利用物理层和MAC层的联合设计来提高可达到的吞吐量。这些对于短距离连接解决方案，即在非蜂窝域中可能是有用的。
为了从这种紧密的集成中充分受益，应该考虑数据帧结构的优化以及前向纠错设计。必须注意调制方案的选择，对于有限的信道状态知识以及将5G信道编码选项扩展到短而低速率的数据包而言，调制方案必须具有鲁棒性。
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