5G will have to support a multitude of new applications with a wide variety of requirements, including higher peak and user data rates, reduced latency, enhanced indoor coverage, increased number of devices, and so on. The expected traffic growth in 10 or more years from now can be satisfied by the combined use of more spectrum, higher spectral efficiency, and densification of cells. The focus of the present article is on advanced techniques for higher spectral efficiency and improved coverage for cell edge users. We propose a smart combination of small cells, joint transmission coordinated multipoint (JT CoMP), and massive MIMO to enhance the spectral efficiency with affordable complexity. We review recent achievements in the transition from theoretical to practical concepts and note future research directions. We show in measurements with macro-plus-smallcell scenarios that spectral efficiency can be improved by flexible clustering and efficient user selection, and that adaptive feedback compression is beneficial to reduce the overhead significantly. Moreover, we show in measurements that fast feedback reporting combined with advanced channel prediction are able to mitigate the impairment effects of JT CoMP.

MTC are expected to play an essential role within future 5G systems. In the FP7 project METIS, MTC has been further classified into mMTC and uMTC. While mMTC is about wireless connectivity to tens of billions of machinetype terminals, uMTC is about availability, low latency, and high reliability. The main challenge in mMTC is scalable and efficient connectivity for a massive number of devices sending very short packets, which is not done adequately in cellular systems designed for human-type communications. Furthermore, mMTC solutions need to enable wide area coverage and deep indoor penetration while having low cost and being energy-efficient. In this article, we introduce the PHY and MAC layer solutions developed within METIS to address this challenge.

Fifth-generation (5G) networks will be the first generation to benefit from location information that is sufficiently precise to be leveraged in wireless network design and optimization. We argue that location information can aid in addressing several of the key challenges in 5G, complementary to existing and planned technological developments. These challenges include an increase in traffic and number of devices, robustness for mission-critical services, and a reduction in total energy consumption and latency. This article gives a broad overview of the growing research area of location-aware communications across different layers of the protocol stack. We highlight several promising trends, tradeoffs, and pitfalls.

Herein, we focus on convergent 6G communication, localization and sensing systems by identifying key technology enablers, discussing their underlying challenges, implementation issues, and recommending potential solutions. Moreover, we discuss exciting new opportunities for integrated localization and sensing applications, which will disrupt traditional design principles and revolutionize the way we live, interact with our environment, and do business. Regarding potential enabling technologies, 6G will continue to develop towards even higher frequency ranges, wider bandwidths, and massive antenna arrays. In turn, this will enable sensing solutions with very fine range, Doppler, and angular resolutions, as well as localization to cm-level degree of accuracy. Besides, new materials, device types, and reconfigurable surfaces will allow network operators to reshape and control the electromagnetic response of the environment. At the same time, machine learning and artificial intelligence will leverage the unprecedented availability of data and computing resources to tackle the biggest and hardest problems in wireless communication systems. As a result, 6G will be truly intelligent wireless systems that will provide not only ubiquitous communication but also empower high accuracy localization and high-resolution sensing services. They will become the catalyst for this revolution by bringing about a unique new set of features and service capabilities, where localization and sensing will coexist with communication, continuously sharing the available resources in time, frequency, and space. This work concludes by highlighting foundational research challenges, as well as implications and opportunities related to privacy, security, and trust.

This letter studies the power-limited throughput of a communication system utilizing incremental redundancy (INR) hybrid automatic repeat request (HARQ). We use some recent results on the achievable rates of finite-length codes to analyze the system performance. With codewords of finite length, we derive closed-form expressions for the outage probabilities of INR HARQ and study the throughput in the cases with variable-length coding. Moreover, we evaluate the effect of feedback delay on the throughput and derive sufficient conditions for the usefulness of the HARQ protocols, in terms of power-limited throughput. The results show that, for a large range of HARQ feedback delays, the throughput is increased by finite-length coding INR HARQ, if the sub-codeword lengths are properly adapted.