（CWW）移动通信技术不断发展、空口能力不断增强，支撑移动网络实现从仅提供简单的语音、短信、数据服务，到实现万物互联的质的飞跃。另外，信息技术的不断革新，催生出人工智能、沉浸式体验和数字孪生等新需求与新业务，同时也对通信网络提出了更高的信息交互要求。日益增强的空口能力与全新的业务需求间呈现相互耦合与促进关系，驱动着面向2030年的下一代移动通信网络（the sixth generation of mobile communications system，6G）朝着构建多维能力体系的方向发展。除传统通信能力的提升之外，6G还将提供计算、感知、人工智能和安全等能力。其中，感知能力将成为未来移动通信网络的重要能力和特性，催生业务耦合与信息处理等6G基础新理论，构建内生感知新能力，使能基于位置、测距和成像等的新业务，同时还将支撑无人驾驶、无人制造等新业态，加速无线通信感知一体化技术的发展。

(相关资料图)

通信感知一体化技术使得系统同时具备通信与感知能力，具有提升系统频谱效率和硬件资源利用率、降低应用成本等特点。作为6G潜在使能关键技术之一，通信感知一体化可使移动蜂窝网络具备测速、测距、定位、目标成像及识别等全新的感知能力，满足智慧交通、无人机监控、自动驾驶环境感知、机器人交互等智能化场景的新需求。本文涉及通信感知一体化系统工作模式、应用前景、一体化系统架构等核心技术，以及自干扰删除、CP设计限制、信号检测、同步误差与资源利用率等关键问题分析。

技术概述

通信感知一体化是指基于软硬件资源共享或信息共享，实现通信与感知功能协同的新型信息处理技术与服务技术，其可基于同一套设备、同一段频谱，同时具备通信与感知能力。通信感知一体化系统可通过在感知软硬件资源中引入通信功能、在通信软硬件资源中引入感知功能和基于信息共享的感知通信功能协同等方式实现，涵盖一体化设计（频谱资源共享、一体化空口、一体化硬件架构等）、多点协作和信息智能交互等关键技术，能够达到有效提升系统频谱效率和硬件资源利用率的目的，具有巨大的应用价值和现实意义。

在实际应用中，根据感知节点间信息交互方式的差异性，通信感知一体化技术被分为独立感知工作模式与网络协作感知工作模式，如图1所示。上述两类工作模式的本质区别在于感知信号的收发节点是否分离，两种模式各具优缺点，可根据实际应用场景及感知需求选择工作模式及信号处理方式来消除感知误差。

（a）独立感知工作模式 （b）网络协作感知工作模式

图1通信感知一体化工作模式

独立感知模式

在独立感知工作模式下，感知主体为具有主动发送感知信息能力的节点，其通过主动发送感知信号，同时利用自身的感知接收机接收回波信号与回波特性提取的方式，实现目标检测、定位、成像、识别、跟踪等感知功能。如图1（a）所示，节点A作为感知主体主动发送一体化感知信号，感知信号经待测目标反射后被感知主体接收，然后通过进一步的感知信号处理及信息整合完成该区域的环境重构。

独立感知模式的特点是收发信息为同一个节点，无需其他节点（终端或基站）反馈感知信息或配合进行信息处理等。其优势在于无需在网节点辅助即可完成感知任务，可避免由于收发节点间不同步引起的感知误差，从而提升感知精度。同时，感知信号收发共用同一个节点也带来强自干扰及感知范围受CP限制的问题，对感知主体的自干扰抑制/删除能力及一体化信号设计提出了更高的要求。

网络协作感知模式

在网络协作感知模式下，感知主体主动发送的感知信号，经待测目标反射后被一个或多个其他协作感知节点接收，然后经过进一步信息处理及节点间信息交互等，完成收发节点间的环境感知，其中感知主体与协作感知节点可以为基站、终端或不同的RRU。如图1（b）所示，节点A主动发送通信感知一体化信号，该信号经待感知目标2反射后被节点B和节点C接收，然后经过节点间的信息交互及联合处理，完成周围待测目标感知。此时，节点间的交互信息类型可根据业务和场景需求决定。

结合现有移动通信网络，协作通信感知可分为不需要终端参与的协作感知与基于终端参与的协作感知。相较于独立感知模式，协作感知模式中收发节点分离的特性必定引入同步误差，协作感知节点的选择与配对影响着目标距离、速度测量、定位以及成像精度。与此同时，地理上分离的收发节点天然地避免了旁瓣泄露对感知性能的影响，可以降低对感知主体自干扰抑制/删除能力的要求，理论上可扩大感知覆盖范围。然而，基于移动通信网络实现的协作感知会打破上下行通信中传统同频部署的方式，存在上下行干扰、组网干扰等，会导致系统资源利用率下降。

通信感知一体化应用前景

面向2030年的下一代移动通信网络（6G），将推动社会走向“数字孪生”和“智慧泛在”，实现虚拟世界和物理世界的融合交互。通信感知一体化技术作为6G潜在的使能技术，将为不断涌现的智慧工业、智慧医疗、智能交互等新兴业务场景提供底层能力支撑。基于上述未来新兴业务需求与技术发展特征，通信感知一体化势必成为6G研究热点。从实现角度分析，通信和雷达的工作频段均朝着不断扩展与逐渐重合的趋势发展，同时通信和雷达系统在基带信号设计和射频部分具有相似性，上述工作频段与系统设计的相似性促使感知与通信相互融合，有望实现共用基带信号和共用射频的一体化设计。此外，面向6G的超大规模天线、太赫兹通信和可见光通信等无线通信技术具备三维定位和成像能力，使得感知与通信共用设备获取感知功能成为可能。新业务需要多时空维度的实时感知与协同决策，对端到端时延敏感，需要对传统串行的信息采集与信息传递等信息处理流程进行重新设计。

综合上述技术发展趋势与新业务需求，感知将是6G系统的一个重要特征，它不仅是智能化网络应用的基础，而且可以服务于通信系统本身，提升信息传输效率。因此，6G系统将提供前所未有的功能和服务能力，基于通信感知一体化技术实现面向6G的全域感知系统，可为现有生活、生产、社会发展深度赋能，进而促进数字经济的迅猛发展，具有巨大的社会价值和商业价值，其典型应用场景如图2所示。

图2通信感知一体化应用场景

智享生活

依托未来6G移动通信网络，具有感知能力、认知能力的智能设备可为人们提供更为精细的手势/动作识别、生命体征全方位监测、目标定位与跟踪、环境重构等服务。例如，利用高精度目标定位和动作识别技术，用户可在增强/虚拟现实等业务场景中获得身临其境的多感官体验；通过感知人的行为和定位，可实现对家居设备的智能控制；当感知到存在入侵者时，可及时触发警报信息；利用无线感知网络实现用户呼吸、心率等体征的健康监测。

智赋生产

未来垂直行业将存在大量的无人机、机器人、环境监测传感器等智能设备，人与物、物与物将实现无处不在的“全联接”。为确保智能设备的正常运转，需要精确的感知信息辅助实现智慧运营与管理。在智能制造场景中，海量智能终端设备的状态监控、安全维护以及设备间的信息交互尤为重要，6G网络可提供高效率的环境感知方法以获取定位和环境信息，确保生产调度的有序进行。在智慧交通应用场景，6G网络可利用通信感知一体化信号实现对车辆的实时检测、定位、识别、成像等，快速及时地获取周边道路环境信息，并且利用先进的处理算法和AI能力等为人们的安全出行提供崭新的服务与体验。

社会治理

气候环境监测、公共安全管理是社会治理的重要方面。在气候环境监测场景中，借助现有无线网络的部署及覆盖能力，基站可通过发送通信感知一体化信号，结合水分子、灰尘及各类化学物质对无线信号衰落的特性，分析获得一体化信号强度等变化特性，从而构建覆盖区域的“指纹地图”，实现降水量、污染气体排放和空气质量的实时监测等。在公共安全管理方面，通过感知功能的实时探测，可以实现诸如台风预警、洪水预警和沙尘暴预警等功能，为灾害防范提前预留时间。

通信感知一体化系统架构

通信感知一体化系统架构演进将经历赋能阶段、平衡阶段和互惠阶段。在赋能阶段，系统架构研究以通信系统具备感知能力或雷达系统具备通信能力为主要目标，通信感知一体化系统初步具备通信和感知能力。在平衡阶段，系统架构研究以平衡通信与感知性能为主要目标，保证两者分别可以达到一定的水平，获得良好的折中。在互惠阶段，通信与感知将实现频谱资源、硬件设备、波形设计、信号处理、协议接口、组网协作等全方位、多层次的深度融合，通信功能与感知功能实现互惠双赢。

图3通信感知一体化系统架构

互惠阶段通信感知一体化系统架构分为3层：物理基础设施层、逻辑功能层和应用层，这3层将受到网络统一编排和管理，如图3所示。在物理基础设施层，通信感知一体化通过同一设备以及同一频谱实现通信功能与感知功能的深度融合，感知服务器作为新的结构单元，将承担感知数据和联合信号的处理功能，可在基站侧或网络侧部署。Sub-6G、毫米波、可见光、太赫兹等多频段按需协同感知，以满足不同业务的感知和通信需求，此时多维感知信息将在多个分布式感知服务器间高效智能交互，赋予6G网络更强大的感知能力。逻辑功能层面提供业务所需能力，感知能力作为6G网络的重要能力，可与通信能力、计算能力、AI能力、安全能力、数据能力形成多维能力协同，更好地支持全新应用场景需求，为6G网络深度赋能。应用层基于逻辑功能层提供丰富的业务服务，与传统仅提供低时延、高可靠、大带宽传输等通信业务不同，面向6G的通感一体化应用层还将提供位置服务、成像服务等感知服务。

关键问题与挑战分析

下面本文将结合独立感知与网络协作感知工作模式的差异，从自干扰删除、CP设计限制、信号检测、同步误差以及资源利用率角度，分析通信感知一体化技术在实际应用中的优势与面临的挑战，如表1所示；分析收发节点分离与否带来的影响，为后续基于应用场景、信号处理能力、硬件能力等选择通信感知一体化的工作方式提供参考。

表1独立感知与网络协作感知对比分析

独立感知模式

独立感知模式的收发共节点特征，使得其无需其他节点参与即可完成感知任务，不存在收发节点间同步精度不足导致的感知精度下降问题，但存在自干扰删除要求较高、感知覆盖范围受限于CP以及中远距感知精度下降等挑战。

●自干扰删除

感知主体在主动发送通信感知一体化信号的同时接收回波信号，旁瓣泄露使得感知主体处存在较强同源自干扰，为保证经路径损耗、反射等过程形成的较弱的回波信号可检测，即保证回波信号能量处于ADC动态范围内，独立感知模式下对感知主体的自干扰删除能力有最低要求限制。为分析自干扰删除能力与感知距离及工作频段的关系，评估了系统带宽400MHz@26GHz与100MHz@2.6GHz的典型系统配置的最低自干扰删除能力要求，如图4所示。其中，针对500MHz独立感知，26GHz和2.6GHz的自干扰删除能力最低水平分别约80dB和69dB。综上可知，独立感知自干扰删除最低要求较高，且随目标距离及感知信号频率的增加而增加，对后续实际应用造成一定挑战。

图4典型商用配置下的自干扰删除最低要求

●CP设计

在独立感知模式下，自干扰信号在感知主体发送感知一体化信号的同时到达接收机，如图5所示，自干扰信号将被视为接收第一径，回波信号可视为第二径。从信号处理角度考虑，回波信号与作为第一径的自干扰信号时延差需在CP范围内，否则将产生符号间干扰。相较于现有移动通信系统中CP的设计，其区别在于：独立感知CP设计需充分满足传输多径时延的要求，而现有通信系统中CP是针对多径传输时延扩展设计的，因此独立感知模式下的感知覆盖范围受现有帧结构中CP长度的限制，无法满足感知场景中的中远距离探测需求，需要进一步设计具有更长CP的一体化信号以完成中远距离探测，同时长CP的设计势必导致通信速率的降低。

图5独立感知多径信号示意

网络协作通信感知模式

相较于独立感知，网络协作通信感知具有收发节点的分离特性，可避免独立感知中存在自干扰以及感知范围受限于CP长度的问题，降低了对感知节点的硬件以及信号处理能力的要求，同时可与现有通信配置共用CP。另外，网络协作感知中的反射信号可被多个协作节点接收，可通过多点联合接收与信号处理获得的接收处理增益，改善因回波信号能量低导致的独立感知中远距精度下降的问题。与此同时，现有移动通信网络具有规模部署的优势，为基于协作通信感知实现低成本、广范围的连续感知覆盖提供条件。除上述优势外，网络协作感知也存在同步误差及资源利用率低的问题。

●同步误差

网络协作感知的实现需要其他节点辅助，对基于移动通信网络实现的站间协作感知系统而言，其感知性能受基站间同步误差影响。对于上述站间同步误差，可通过基于收发节点互相收发通信感知一体化信号的方案，有效消除同步误差带来的影响，无需节点之间保持绝对同步。

●资源利用率

基于现有移动通信网络实现的网络协作感知，存在感知与上下行通信不一致的问题，一体化系统配置会打乱现有同频部署的方式，导致上下行干扰、同小区干扰等，使得资源利用率较低。为避免上述干扰需要设计较为复杂的网络协调调度方案，同时可根据感知任务发生的频率，通过在网络闲时进行感知以及在保护间隔GP中收发感知信号的方式，提升协作感知的资源利用率。

协作通信感知发展趋势

基于蜂窝网络实现无线感知将为未来网络及新兴业务提供强大的底层能力支撑，但其规模与网络复杂度也将远远超过分布式雷达系统，综合上述工作模式、业务需求等可知，基于蜂窝系统构建的无线感知网络的主要挑战之一是如何解决不同协作节点之间的竞争与合作，该竞争与合作问题包括不同节点间时频资源的分配、感知序列参数配置、感知节点部署、感知节点间协同组网等，目前这些方面的研究几近空白。下面本文将针对协作节点间的竞争与合作关系，展望节点部署及组网协调方式对系统性能边界和感知性能的影响。

节点部署

结合现有蜂窝网络的拓扑结构，感知节点的部署位置、密度、相对位置关系等直接决定网络的感知能力及性能边界。可通过优化节点部署方式，有效利用空间分集增益，从而提高网络通信与感知的整体“容量”。在考虑小区内干扰、小区间干扰的同时，可利用随机几何模型进一步评估已部署网络的探测覆盖率、感知精度、感知容量等新通感指标，以验证节点部署对网络性能边界的影响。

节点分组与协作组网

结合感知任务及已有的网络拓扑，可通过对已部署节点的调度与节点分组协作来提升网络的感知准确性及全面性。已有研究表明，分布式雷达技术通过提供大空间分集和宽角度观测，可提高定位分辨率和运动目标检测的准确性。这种多样性同样适用于感知网络，可通过节点调度和分组协作降低小区内及小区间干扰，同时多个协作节点共享感知观测结果并达成最终判决共识，可提升测量信息的确定性、可信性及全面性。

如上分析了节点部署及节点间分组协作方式对系统性能边界和感知能力的影响。除此之外，节点部署与波形设计联合优化、节点协作组网与干扰抑制联合设计等潜在的研究方向仍有待进一步探索。

*本文首发于《通信世界》

2022年11月10日 第21期 总第907期

原文标题：通信感知一体化关键技术与应用