随着5G网络在全球范围内进入大规模商用阶段，全球学术界与工业界的目光已前瞻性地投向了下一代移动通信系统——6G。6G不仅承诺将数据传输速率、连接密度和能效提升至前所未有的高度，更旨在构建一个空天地海一体化、智能内生、安全可信的万物智联社会。在这一宏伟的技术演进蓝图中，MATLAB作为一款强大的科学计算与仿真平台，其研发目标与核心需求正与6G的关键挑战深度契合，成为加速6G无线通信技术研发不可或缺的利器。
一、6G无线技术的核心目标
6G的愿景远超传统通信范畴，其核心目标可概括为：
1. 极致性能：追求Tbps级别的峰值速率、亚毫秒级端到端时延以及近乎100%的网络可靠性，支持全息通信、沉浸式XR等革命性应用。
2. 全域覆盖：通过整合卫星通信、高空平台、无人机及地面网络，实现全球无缝覆盖，消除数字鸿沟。
3. 智能内生：将人工智能（AI）与机器学习（ML）深度融入网络架构与信号处理核心，实现网络的自主优化、管理与决策。
4. 感知融合：通信系统兼具高精度感知能力（如成像、定位、环境监测），实现通信与感知的一体化设计。
5. 安全与可持续：构建从物理层到应用层的内生安全体系，并大幅提升能量与频谱效率，助力全球可持续发展目标。
二、MATLAB在6G研发中的关键需求与角色
面对上述目标，6G技术研发充满了复杂性。MATLAB及其通信、天线、雷达、AI等工具箱，需满足并支撑以下关键研发需求：
1. 复杂信道建模与仿真需求：
6G将利用太赫兹（THz）频段、智能反射表面（IRS）、大规模MIMO等新技术，信道特性极为复杂。MATLAB需提供高保真的信道模型库（如射线追踪模型、基于AI的信道模型），支持研究人员快速构建并仿真从sub-6GHz到太赫兹、从地面到卫星的全场景信道，评估新技术性能。
2. 先进波形与编码方案设计需求：
为满足极致性能，需探索新的波形（如正交时频空间OTFS）、先进的信道编码（如极化码的演进）以及非正交多址（NOMA）等技术。MATLAB强大的信号处理与通信系统工具箱，为算法设计、链路级仿真与性能对比提供了高效的“快速原型”环境，极大缩短了从理论到仿真的周期。
3. 人工智能与通信融合的算法开发需求：
6G的“智能内生”特性要求研发人员设计大量AI驱动的算法，用于信道估计、信号检测、资源分配、网络切片管理等。MATLAB的Deep Learning Toolbox及强化学习工具箱，提供了从数据准备、模型训练、验证到部署（可与硬件结合）的完整工作流，是探索AI for通信（AI4C）和通信 for AI（C4AI）的理想平台。
4. 通信感知一体化（ISAC）系统仿真需求：
设计能够同时完成通信与感知任务的联合波形与信号处理算法是重大挑战。MATLAB可将通信系统工具箱与雷达系统工具箱的能力无缝结合，在一个统一的仿真框架下对ISAC系统的通信速率、感知精度等关键指标进行联合仿真与优化。
5. 大规模系统级仿真与性能验证需求：
6G网络是包含海量异构节点的复杂系统。MATLAB需要提供强大的并行计算与分布式计算能力（通过Parallel Computing Toolbox），支持研究人员构建包含数千个节点的大规模网络仿真场景，评估网络级的关键性能指标（KPI），如吞吐量、时延、能效等，为标准化工作提供数据支撑。
6. 与硬件原型平台的对接需求：
算法与设计需在硬件上验证。MATLAB的HDL Coder、GPU Coder以及针对SDR（软件定义无线电）如USRP的支持，使得研究人员可以将仿真验证过的算法直接生成代码，部署到FPGA、GPU或射频硬件上进行实时原型验证，打通从仿真到实物的“最后一公里”。
三、
6G无线技术的研发是一项跨学科、多层次、高复杂度的系统工程。MATLAB凭借其全面的工具箱、高效的算法开发环境、强大的系统仿真能力以及与硬件无缝对接的特性，精准地瞄准了6G研发在信道建模、算法创新、系统验证和原型实现等方面的核心需求。它不仅是研究人员探索未知通信理论的“计算实验室”，更是将创新理念转化为可行技术方案的关键桥梁。聚焦6G，MATLAB将持续演进，赋能全球研发人员共同描绘并实现万物智联的未来蓝图。
