面向6G的通信感知一体化架构与关键技术*

刘光毅，楼梦婷，王启星，金婧，张小舟，王亚娟

（中国移动通信有限公司研究院，北京 100053）

5G 实现了通信能力从仅提供简单的语音/短信服务、数据服务到万物互联的质的飞跃。面向2030+，6G 将推动社会走向“数字孪生”和“智慧泛在”，真正实现虚拟世界和物理世界的融合交互[1]。同时，6G 也将建立更加多维的能力体系，除提升传统的通信能力之外，还将提供计算、感知、人工智能和安全等全新能力，以更好地支持未来虚实结合的数字孪生世界所催生的各种全新应用场景需求。特别是人工智能业务、沉浸式业务和数字孪生业务正广泛渗透到垂直应用领域，对6G 网络提出了更高的诉求。其中，感知能力将会成为未来移动通信网络的重要能力和特性。未来网络和终端将具备通信和感知能力，不仅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、测距和成像等新业务，同时还将孕育无人驾驶、无人制造等新业态，加速通信技术应用深度的拓展。

通信感知一体化旨在通过一体化设计（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，实现感知与通信功能的协同，有效提升系统频谱效率和硬件资源利用率，具有巨大的应用价值和实现意义[2-3]。早期通信和雷达系统由于业务需求不同，一直被独立研究。在各类新型应用需求与技术发展的推动下，无线通信频谱向支持更大带宽的毫米波、太赫兹甚至可见光等更高频段演进，两者之间的界限逐渐淡化，更多系统层面的相似性逐渐显现。在工作频段方面，高频段和大带宽可支持更高分辨率、更高速度下的感知能力，通信和雷达的工作频段均不断扩展，逐渐有所重合，在相同频谱实现通信与感知功能，提升频谱利用率，是技术与产业发展的优选路径。在系统架构方面，通信和雷达系统在基带信号设计和射频部分具有相似性，有望实现共用基带信号和共用射频的一体化设计。

本文首先探讨通信感知一体化设计，提出并分析工作模式和典型技术应用场景；
然后介绍通信感知一体化系统架构以及空口融合、网络融合、硬件架构与设计等核心使能技术，并给出技术研究建议；
最后从成本、部署、功耗、隐私等角度分析了通信感知一体化的应用挑战，为未来通信感知一体化技术演进、应用探讨提供相关参考。

1.1 工作模式

在实际应用场景中，通信感知一体化技术根据感知主体和被感知目标信息交互方式的不同，可以有两类工作模式，具体如图1 所示。

（1）独立感知

感知主体为具有主动发送感知信息能力的节点，感知目标通过其表面直接反射回波信息但并不需要主动反馈信息。该工作模式由于不依赖于终端的参与，可以消除因为感知目标收发时间引起的同步精度误差，从而提升感知精度。图1（a）中的节点A 作为感知主体的基站，可主动发送通信感知一体化信号给环境内探测目标，如无人机、行人、车辆等感知目标，并接收来自目标反射的回波信号，进而获取被感知目标精准的定位信息以辅助通信、环境重构等。与之类似，图1（a）中的节点B也可以是广泛应用于智慧工厂、智慧医疗、智慧农业等场景中的任一终端，对环境信息进行感知和处理分析，以执行下一步正确的操作。

该工作模式由于收发处理均在同一个感知主体，收发感知信息几乎同时进行，因此对感知主体的自干扰删除能力提出了更高的要求。另一方面，在组网模式下，独立感知的节点同样受到其他通信节点的干扰，节点间的互干扰抑制是提高独立感知性能的重要一环。此外，实际环境中的多径信息将会是其面临的另一挑战，如何从复杂的环境信息提炼获取期望的感知目标信息需要进一步研究。

（2）协同感知

与独立感知模式不同，协同感知需要多个感知主体之间的信息交互以完成感知功能。根据协同感知主体工作方式的不同，可进一步分为不需要终端参与的协同感知和基于终端参与的协同感知。在不需要终端参与的协同感知模式中，一部分感知主体（如图1（b）中的节点A）发送通信感知一体化信号，该信号经过感知目标的反射，由另一部分感知主体（如图1（b）中的节点B）接收该信号。而在基于终端参与的协同感知模式中，终端（如图1（b）中的目标1）通过主动发送通信感知一体化信号来协同感知主体（如图1（b）中的节点C）完成周围环境信息的感知，此时感知主体可根据业务和场景需求决定是否需要反馈信息。

图1 通信感知一体化工作模式

该工作模式理论上可以扩大探测范围，且相比于独立感知工作模式，可以降低对感知主体自干扰删除能力的要求。但它的挑战在于如何保证上下行同步以及组网后的上下行干扰，特别是基于现有时分双工（TDD,Time Division Duplexing）通信系统，组网干扰是一个需要重点研究的技术方向。

1.2 应用场景

面向6G 的通信感知一体化将是一种全域的协同感知。基于移动通信网络构建广域高精度感知能力，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。图2 给出了典型的应用场景。

图2 通信感知一体化应用场景

（1）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、甚至会思考的智能体可基于已有的通信网络设备，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、目标定位与跟踪以及环境重构等服务[4]。例如，利用高精度目标定位和手势/ 动作识别，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，如智能感应灯、智能电器等；
当感知到有入侵者时，可及时触发警报信息；
利用无线感知网络，用户可在不需要设备的基础上实现呼吸、心率等体征的健康监测等。

（2）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，需要精确的感知定位信息进行决策，实现智慧运营与管理。在智慧制造场景中，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对其进行定位和环境信息的获取，确保生产调度的有序进行。在智慧交通应用场景下，6G 网络可利用通信感知一体化信号实现对实时车辆的检测、定位、识别、成像等感知功能[5]，快速及时地获取周边道路环境信息，并利用先进的处理算法和AI 能力来生成超高分辨率的图像，为未来人们的安全出行提供崭新的服务与体验。

（3）社会治理

气候环境监测、公共安全管理是社会治理重要的一方面。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进行分析，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”，实现实时降水量、大气湿度、污染气体排放监测以及空气质量监测等[6]。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，提前为灾害防范预留时间。

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如何具备感知能力或雷达系统如何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，系统架构研究以如何平衡通信与感知性能为主要目标，保证两者性能可以分别达到一定的需求，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共惠双赢。互惠阶段通信感知一体化系统架构如图3 所示。

图3 互惠阶段通信感知一体化系统架构

通信感知一体化系统架构分为三层：物理基础设施层、逻辑功能层和应用层，这三层将受到网络的统一编排和管理。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，将承担感知数据的处理以及联合信号处理的功能，可在基站侧或网络侧分布。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、数据能力之间形成多维能力协同，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 的通信感知一体化应用层还将提供位置服务、成像服务等感知服务。

3.1 空口融合技术

（1）波形设计

在过去的无线通信领域研究中，通信领域和雷达领域由于需求背景不同，所采取的波形技术也存在较大差异。在考虑通信和雷达的性能指标时，往往会产生波形设计上的矛盾。在通信系统中，波形具有随机、不确定的特性，确保能对抗各种信道衰落以及多用户干扰，从而正确地解调解码出通信信息。而在雷达系统中，探测波形所发送的信号大多是规则的已知信号，要求具有优良的自相关特性、大信号带宽、高动态范围，可容忍大的多普勒频偏，以估计运动目标的速度。面向6G 的通信感知一体化波形设计主要有以下两条思路：

一是基于现有波形的一体化波形研究。该设计思路是基于现有通信和感知波形，通过分析现有波形在通信和感知的能力，形成单一波形或者复合波形，主要包括以下两类：

1）以通信性能为主的波形设计：该方案利用通信信息进行探测。正交频分复用（OFDM,Orthogonal Frequency Division Multiplexing）作为4G/5G 的通信波形，具有抗衰落能力强、频谱利用率高、抗码间干扰能力强等优势，可保证良好的通信速率传输。同时，作为感知波形，OFDM 的模糊函数也比较理想，可实现测距、测速、测角等基本感知能力。文献[7]至[10]研究了在使用OFDM 信号作为探测信号的参数估计方法，文献[11]和[12] 针对OFDM 波形设计、子载波和功率分配等问题进行了研究。然而，OFDM 波形存在峰均比高的缺点，在需要高功率发射的雷达应用中功率效率较低。因此，基于传统通信波形可以实现探测，但在实际场景应用中，需进一步探索同时保证通信性能和雷达性能条件下降低峰均功率比的有效办法。

2）以感知性能为主的波形设计：该方案的核心思路是雷达波形中嵌入通信信息。线性调频波形（LFM,Linear Frequency Modulation）是雷达中常用的脉冲压缩波形。文献[13] 和[14] 将最小频移键控（MSK,Minimum Shift Keying）信号嵌入线性调频信号中，获得探测性能与LFM 信号相似的探测信号，但是LFM-MSK一体化信号的频谱利用率低，无法满足高速通信的要求。文献[15] 将连续相位调制（CPM,Continuous Phase Modulation）信号嵌入LFM 信号中，提高了一体化信号的传输速率，但是在LFM 信号上嵌入信息会导致频谱扩展和能量泄露，雷达的探测性能出现一定损失。

二是新型通信感知一体化波形设计研究。联合两类波形设计目标需求，基于相应的基础理论提出一体化设计准则，形成全新的符合联合目标的波形。文献[16] 基于特定的通信方向和感知方向波形进行优化设计，可在特定方向保证良好的通信和感知性能，但由于没有考虑对其他方向波形的优化，可能导致目标方向之外有较高的旁瓣。为解决该问题，文献[17] 通过对所有方向的雷达波束方向图进行约束，抑制了旁瓣的不利影响。总之，新型通信感知一体化波形设计可以通过联合设计实现雷达和通信性能的折中，但其波形设计优化复杂度高、与现有硬件适配难度大，在实际应用时仍存在较大挑战。

（2）帧结构设计

帧结构设计对通信感知一体化功能实现至关重要。目前NR 帧结构配置方式以信息传输需求为核心，通过高层信令与物理层信令完成以符号为单位的帧结构配置。其中，符号类型包括上行传输、下行传输和灵活传输三种。但随着感知通信一体化技术发展与新兴业务的丰富，感知能力将成为移动通信系统的内生能力，为使通信与感知成为未来通信网络的基本功能，推动智能化网络的发展，其设计需要综合考虑通信性能与感知性能的需求。

结合一体化系统工作频段、业务场景、数据传输准确性、感知精度、及时性、干扰及设备能力等特点，对一体化帧结构进行差异性设计，让感知能力作为内生能力与通信能力深度融合。例如，对于出行导航等日常业务场景，其算法复杂度及定位精度要求相对较低，且现有网络的覆盖范围足以满足该类业务的需求，则可复用现有通信信号完成感知任务，无需改变现有帧结构配置方式。而对于低空探测、智能医疗、数字孪生等高精度类及新需求业务场景，仅依赖于现有帧结构中灵活符号的配置无法满足业务需求，需要在帧结构设计之初就考虑引入可灵活配置的新符号。进一步地，需结合业务需求与性能要求，进一步探究收发功率、波形或上下行切换等对保护间隔设计的差异性要求。在尽可能兼容现有协议规定的前提下，依据业务优先级与业务量需求的限制，通过信令灵活配置符号类型，同时满足感知辅助通信与通信辅助感知业务场景的需求，并实现感知服务于通信或通信增强感知的深度融合，保障未来网络及业务对通信功能与感知功能的基本需求。

（3）波束管理

通信感知一体化系统可以通过发射全向波束实现通信与感知。在该模式下，系统单个波束的覆盖角度大，链路预算更为全面且有利于系统在更多角度上探测感知目标的存在。但由于全向波发射能量分散，在该方式下发射波束覆盖距离小，因此不适用于远距离通信与感知。此外，在独立感知模式中，全向波束所发射的感知信号在照射到物体后被反射，形成回波被感知接收机所接收，在诸如密集城区等复杂环境中，接收机所接收到的回波信号内杂波干扰较多，降低了系统的感知精度。

基于不断演进的超大规模天线技术，通信感知一体化系统可以利用定向波束实现通信与感知。通过波束赋形，通信感知一体化系统可以使发射信号形成波束对准目标定向传输，从而获得额外的阵列增益，达到提高覆盖距离的效果。在感知方面，相比于全向波束，定向波束方式下良好的波束方向性使回波信号内杂波干扰较少，有利于实现高精度感知。

在定向波束传输模式下，通信感知一体化系统可以设计基于空分的波束管理策略[18]。通过同时发射多个波束，将通信波束与感知波束从空间域进行隔离。该方式的优点是通信与感知系统可以独立设计，易于实现，但是也存在如下缺点：

1）多个波束的同时发射使能量分散，系统的覆盖距离有所减弱；

2）由于定向波束的指向性，链路预算或感知功能在某些方向上会有损失；

3）当接收机同时接收到来自多个感知波束的回波信号时，如何区分这些回波信号也是较为困难的，因此在该模式下设计自适应的波束选择策略，合理地调整通信波束与感知波束的传输方式以得到系统覆盖距离及系统性能的最优折中是十分必要的。

（4）感知算法

感知任务包括估计探测目标的位置信息、速度信息以及面向应用的模式识别，如对象和行为识别、分类，感知算法是实现上述感知任务的关键。目前，感知参数估计方法包括周期图法、基于子空间的谱分析法、压缩感知、张量分解法等，不同感知算法的特点具体如下：

1）周期图法：2D-DFT 是一种广泛应用于雷达探测的感知算法[19]，其核心在于通过将时域、相移或空间域样本中的两种分别转换为频域、多普勒域或角度域，以实现对感知参数的估计。该类方法的优点在于操作简单且易于硬件实现，缺点在于参数分辨率较低且需要连续测量时域或频域信号。由于该方法对于移动目标的感知性能估计有限，因此更适用于其他高精度感知方法初始值的计算。

2）基于子空间的谱分析法：对于多天线系统，多重信号分类（MUSIC,Multiple Signal Classification）和旋转不变子空间（ESPRIT,Estimating Signal Parameters Via Rotational Invariance Techniques）[20]可用于对感知目标的连续值参数进行估计。该类方法通过对接收信号相关矩阵的特征值分解，构造空间谱函数，进而实现对目标的感知参数的估计。其优点在于具有较高的感知分辨率，缺点在于仅可分辨不相关的目标且计算复杂度较高。为了实现高精度感知，该类算法通常需要接收机配置大规模天线且采集大量数据样本。由此可见，如何降低该类方法的计算复杂度是值得研究的。

3）压缩感知：通过将感知参数的估计问题描述为稀疏信号恢复问题，压缩感知技术[21]被广泛应用于雷达系统。相比于MUSIC 或ESPRIT 方法，压缩感知无需连续抽样，且仅通过极少量的样本即可实现感知参数估计。目前压缩感知算法成熟度较高，有大量算法支持系统对计算复杂度及感知精度的需求。但由于存在量化误差，压缩感知在估计连续值参数时估计精度较差。随着待估参数的增多，估计精度将会急剧恶化。

4）张量分解法：由于感知信号在时延域、多普勒域、角度域相互独立，对这三类感知参数进行估计时可以使用三维张量分解方法。张量分解法通常与子空间谱分析、压缩感知等其他参数估计方法结合使用，以达到降低计算复杂度的效果。

3.2 网络融合技术

（1）多频段协同

6G 将是一个低、中、高多频段协同的全频谱通信系统，覆盖仍将以10 GHz 以下的频率为主。Sub-6G 频段是目前商用通信网络的主力频段，具有频率低、绕射能力强、传输损耗小、覆盖范围大等优点，但同时具有频谱资源稀缺、传输速率低、感知精度低等问题。毫米波[22]优势在于丰富的带宽、更高的数据传输速率及感知分辨率（速度、距离、角度等），适用于自动驾驶等移动性场景。太赫兹频段（0.1～10 THz）[23]意味着更高的传输速率与更大的带宽，其已经为通信带来了超高数据速率、极低传输时延等，可重点应用于智慧医疗等具有高精度、高速率、低时延需求的应用场景，但其短波长的特性又导致其信号衰减严重问题。可见光频段（380～790 THz）[24]具有频谱资源极其丰富、无辐射、安全性高的特点，且理论上可以获得更高的通信速率与更精准的感知，但其无法穿透物体、信号易被阻断，可用于室内微环境的监测。

针对面向6G 的全域协同感知对覆盖范围、时延、移动性、感知精度、通信速率等的需求，通感网络将综合考虑上述各频段的衰落特性、通信能力、感知能力、可用带宽等方面，构建多频段融合网络。通过多频段协同感知达到宏观广覆盖探测与微观重点感知相互补充及增强的目的。值得注意的是，在享受优缺互补带来的增益时，需要考虑组网、资源调度及干扰等问题带来的应用局限性与复杂度。

（2）组网干扰协调技术

无论是独立感知还是协同感知，都需要考虑上下行干扰问题对系统的影响。干扰协调的核心思想是按照实现确定的规则协调资源分配、调度、发射功率及波形等，其要求事先确定协调的规则与方法，以达到降低小区内上下行干扰、收发干扰及小区间同频干扰等的目的。在协同感知场景中，可从时域、频域、空域、码域及功率域等维度入手，通过协调资源使通信与通信、通信与感知、感知与感知等行为间尽可能保持正交性。另外，干扰协调可依据业务需求采取静态、半静态与动态干扰协调三类。进一步地，需要注意的是区分协同感知网络与传统通信网络干扰存在与处理的差异性。特别是对于感知网络，除了考虑小区间干扰之外，还需要充分考虑感知与通信间干扰以及不同感知任务间干扰。

在通信感知一体化应用中，上述干扰信息间可能存在有特定目标相关的有效信息，需进一步联合处理干扰信息以助于全面获取感知目标信息。

3.3 硬件架构与设计

在发射机链路设计中，通信感知功能通过空口联合设计和时频空资源复用，可实现硬件电路的一体化设计。然而，接收机的复用却存在很大的挑战。一方面，感知系统不仅要求接收机几乎与发射机同时工作，而且要求连续工作以不断检测回波信号；
另一方面，时分双工的通信系统要求接收机与发射机分时工作。两者之间的矛盾导致硬件实现困难，最理想的解决方案是采用全双工通信的射频前端，并以基带自干扰消除技术为辅助，通信感知完全复用收发链路，如图4 所示。

图4 收发链路完全复用的通信感知一体化系统框图

全双工射频前端根据是否共用天线阵列来开展全双工器的设计或者天线之间隔离度的设计，目前全双工器仍处于研究阶段，收发天线分离之后的隔离度要求会导致设备体积增大，并引入收发信道互易性问题；
同时，在大带宽通信应用下的自干扰删除技术对基带处理硬件资源消耗将是另一个难以逾越的障碍。

基于目前产业实现条件下，硬件系统可采用折中的方案，如图5 所示，可在目前通信系统硬件基础上，额外增加接收链路做独立的感知接收，避免自干扰的不利影响，加快推进通信感知系统功能的验证，并减少技术向产业转化的时间窗口。

图5 接收链路分立的通信感知一体化系统框图

通信感知一体化的应用不仅依赖于系统架构和关键技术的实现，实际应用还需综合考虑成本、部署限制、功耗及隐私等问题。下面对通信感知一体化在实际应用中可能面临的挑战描述如下：

（1）成本方面：在蜂窝系统中，站址资源非常宝贵，如果能复用已有站址和基站设备来实现感知业务，将显著降低通信感知一体化实现成本。然而，不同的感知业务需求也不同，在已有的站址部署相关产品可能无法满足部分业务需求，如低空小型无人机，由于其反射截面积约为0.01 m2，回波损耗较高且容易受到杂波影响，导致其探测存在较大的挑战。此时额外增加站址有望提高探测能力，但势必带来成本的增加。

（2）部署限制方面：实际部署时基站产品规格受到站点关于迎风面、体积、重量等限制，因此通信感知一体化商用产品需要考虑集成度提升。如3.3 节分析，可支持全双工的产品固然在集成度上占有较大优势，但其依赖于全双工技术的成熟，即自干扰删除能力的进一步提升。尽管采用收发天线分离（通信和感知共用接收机）或者额外增加感知接收链路可以降低自干扰删除要求，但设备体积增大同样可能无法满足站点关于体积、重量的部署限制。

（3）功耗方面：5G 毫米波产品全向辐射功率可达到65 dBm（3 162 W），相比低频产品已增长了约十倍。在此基础上，通信感知一体化产品还需满足感知业务的需求，功耗势必进一步提升。传统通信业务通常需要全向或定向波束以获得良好的覆盖，而感知业务通常需要高增益和窄波束以补偿回波损耗，从而实现高精度感知。因此，通信业务与感知业务可能会对系统发射功率、接收机线性度、动态范围等方面提出不同的需求，如何在功耗约束下实现两者的权衡还需仔细考量。

（4）隐私方面：一是感知信息获取可能会涉及被探测目标的隐私问题，当系统并不依赖于终端上报时，终端的一些信息可在不被授权条件下获取，可能存在安全风险；
二是感知信息获取存在隐私泄露风险，虽然感知信息获取不依赖终端上报，有效避免了网络与终端之间通信带来的隐私泄露风险，但是感知信息发送和接收过程中仍然涉及终端反射的信息，存在反射信息被第三方恶意窃听或干扰的风险。

面向2030，6G 通过通信与感知、计算、AI、大数据和安全等的一体融合，支持实现“数字孪生”、“智慧泛在”的发展愿景。通信感知一体化作为6G 潜在关键技术，有望实现通信和感知在资源、数据、能力等方面的高度融合，从而满足6G 新业务的发展需求。本文从通感融合的必要性出发，分析其应用场景，重点探讨了通信感知一体化的系统架构和关键技术，并给出了空口融合、网络融合和硬件架构与设计方面的技术研究建议。通信感知一体化是一个全新的领域，机遇与挑战同在，后续还需要对一体化性能指标、网络架构、信令设计等方面进行更深入的研究。

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