面向6G的太赫兹通信感知一体化

李玲香，谢郁馨，陈 智，李少谦

(电子科技大学 通信抗干扰技术国家级重点实验室，四川 成都 611731)

0 引言

随着对带宽和数据速率需求的日益增长，无线通信正向太赫兹高频段与大带宽发展，站间距越来越小，终端与基站彼此“看见”的概率越来越高，越来越满足无线感知应用的条件。这些趋势和人们对智慧应用的需求促进了面向6G的太赫兹通信感知一体化技术的研究。

太赫兹(Terahertz,THz)频段(0.1～10 THz)被设想为支持未来6G超宽带无线系统的关键通信技术之一。太赫兹频段具有器件体积小、感知能力强、拥有Tbit/s的超高数据速率、高安全性等特征[1]。而使能系统的小型化，可支持无线感知功能和无线通信功能在单个系统中的集成，支持感知功能和通信功能相互促进与增强，从“共存”走向“互惠”，从局域(室内)走向广域(室外)[2]。

具体而言，曾经的通信和感知技术分别使用不同的波形，资源(频谱资源、硬件设备等)利用率低。太赫兹通信感知一体化技术正在进行感知通信融合，感知技术和通信技术共同利用波形、频谱、天线、系统等软/硬件资源，实现更高效资源利用率、更准确的感知辅助通信(波束管理、波束追踪等)和更灵敏的通信辅助感知(定位增强、姿势识别等)。此外，通信感知一体化从简单多维感官的交融互通(手势识别等)发展到了融合通信的广域感通(感通赋能智慧城市、车联网等)。

1 6G发展规划与愿景

1.1 发展规划与愿景

5G无线通信系统正在实现从互联的人到万物互联。人们设想未来的6G无线通信系统将进一步实现万物“智联”，即移动通信网络将会连接大量“智能”的通信设备；而这些通信节点将同时具有感知其周围环境、周围用户状态(运动/静止)的能力，并能够与周围节点进行通信以交换感知信息形成通信信息网络[3]。此外，人工智能(Artificial Intelligence,AI)与感知功能结合可使物理生物世界与数字世界相融合，从而通信网络能够具有类似于人类的认知能力。6G将通过互联的人、互联的物和互联的智能开启“智能互联网”的新时代。

在未来的6G系统中，一方面，整个通信系统可以充当传感器，探测无线电波的传输情况(反射、散射等)，以更好地感知物理环境，提供例如车联网、虚拟现实技术等广泛的新服务；另一方面，通过感知获得的高精度定位、成像和环境重建等信息可以改善通信性能，例如用于更准确的波束成形、更快的波束故障恢复以及更少的信道状态信息(Channel State Information，CSI)估计开销[4]。

1.2 6G关键特征

6G就像一个遍布通信链路的分布式神经网络，融合生物物理世界与数字世界，它不再是单纯的比特传输管道，而是能够感知万物、联接万物，从而实现物联智能[5]。因此，6G将成为传感器和机器学习的网络，其数据中心即神经中枢，机器学习遍布全网，这就是未来万物智能网络世界的图景。

6G有如下几个关键特征。

(1) 原生AI

原生AI是一种基于AI能力的价值建构体系，让智能应用从AI的架构中成长起来。随着无线通信的发展，每100 m2就有超过千数的设备接入，这使得通信信息网络十分庞杂繁复，如何进行资源管理和网络管理成为亟需解决的问题。原生AI可以帮助启用并改善空口算法，包括但不限于流量和信道预测，减少开销以及发射/接收链路设计[6]。此外，AI还可以将其他服务和信息集成到空中接口中，例如有关位置和环境的信息，设备相机捕获的图像以及内部传感器捕获的数据，有效进行资源管理和网络管理。

(2) 感通一体化

感通一体化指在未来的智能网络中，感知与通信技术将集成在同一系统中，并且能同时进行感知与通信应用。感知技术和通信技术相融合，感知和通信功能的集成实现许多蜂窝网络运营商提供的新服务，例如更好的运输管理、更好的定位服务和公共安全。此外，基于感知技术提供的生物、物理环境信息，也优化了无线通信网络系统的AI服务质量。

(3) 地面与非地面一体化网络

地面与非地面一体化网络是指通信网络将从地面延展至空域、海域乃至深空、深海，形成不同层次集合的一体化网络。在未来6G中，卫星辅助地面通信将成为6G无线通信系统中重要的一环。通信感知一体化技术促进不同层次“空、天、地、海”通信系统的形成与发展。3GPP也于近年初始化了卫星通信的标准以辅助未来的地面通信[7]。

(4) 极致连接

极致连接指设备、基站等具通信感知功能器件连接密度将呈指数级增长，形成超密集智能网络。更高的通信速率、低于0.1 ms的延时、无处不在的通信设备连接、数十倍增长的连接密度和集成的AI使得如车辆通信、虚拟现实/增强现实、个人健康监测、姿势识别等应用成为现实。

(5) 原生可信

原生可信指无线通信网络信息传输的数据信息安全性和隐私性。之前通信系统的研究主要集中于网络吞吐量、可靠性和延迟[8]，而无线通信的安全性和隐私问题在某种程度上被忽略了。由于数据安全和隐私问题与用户的生活密切相关，因此保护数据安全和隐私已成为以人为本的6G通信的重要组成部分。未来6G无线通信系统将致力于构建一个安全、高度隐私的生态链，保护用户的隐私安全[9]。

(6) 可持续发展和人类生活

可持续发展和人类生活主要关注大规模智能应用生活中的能效和节能方案。长期以来，能源效率(定义为比特/焦耳)一直是无线的重要设计目标，对于6G网络设计，能源效率将继续保持甚至成为更重要的要求。在6G中，除了提高能效外，还应考虑网络的生命周期能耗，并考虑各种可再生能源。

1.3 无线通信与无线感知融合

通信载波向更高频发展、感知技术向更低频发展，促进了无线通信技术和感知技术的融合。6G移动通信将具有智能网络感知功能，可提供高分辨率的定位、感知运动、成像和环境重建等功能以改善通信性能，同时开辟更广泛的网络服务场景为构建未来智能数字世界奠定基础。

在实际应用场景中，如表1所示，感知通信融合技术根据感知者和目标对象的关系，往往分为3种方式：主动式、被动式和交互式。

表1 感知通信融合方式比较

在6G时代，交互式融合是通信感知一体化的发展方向，感知和通信功能的集成将极大地提高资源利用率并且相互促进，实现生物世界、物理世界与数字世界的融合。

2 基于太赫兹的通信感知一体化

在过去的无线通信领域研究中，由于太赫兹收发器的短缺，产生太赫兹信号并开发太赫兹通信系统具有挑战性，然而随着技术的发展，太赫兹通信技术被设想在未来几年内成为现实，且将在6G时代变得成熟[10]。

太赫兹频段也将以其独特的特性和优势，使得面向6G的太赫兹通信感知一体化系统设计成为现实。

2.1 一体化模式

通信感知一体化模式可从资源和功能两方面划分为：资源一体化、功能一体化和资源功能一体化[11]。

2.1.1 资源一体化

资源一体化指通信技术和感知技术设计的软、硬件资源在不同层次上集成，主要包括频谱资源和设备资源。具体可分为以通信为中心的设计、以感知为中心的设计和联合设计系统[12]。

以通信为中心的设计：在此类系统中，感知是通信系统的附加组件，设计的优先级是通信功能，目的是利用通信波形通过目标回波获取感知信息，这需要更强大的硬件和算法以支持感知功能[13]。可以通过提高通信标准、更好地利用通信波形等手段，来达到雷达感知的目的。在这种系统中，通信性能几乎不会受到影响，但感知性能可能会取决于环境且难以优化。例如用于车辆网络和感知移动网络的IEEE 802.11ad JCR系统，它们分别使用单载波和多用户MIMO-OFDM通信信号，两者都是双功能感知通信系统。

以感知为中心的设计：此类系统旨在通过调制或在已知感知波形中加入信息信令实现通信目的[14]。由于感知信号在很大程度上保持不变，因此此种系统下的感知近乎最佳，但获得的数据速率十分有限，若想进一步提高通信性能，那么原本的感知功能就会受损。在应用中，索引调制能够将信息嵌入到雷达信号参数的不同组合中，不会改变雷达的基本波形和信号结构，且对雷达功能的影响可忽略不计，因此受到广泛关注。对于MIMO-OFDM、CAESAR和FH-MIMO雷达，可以通过频率选择/组合和/或天线选择/排列来实现。

联合设计：此类系统能在感知和通信性能之间提供可调权衡的联合设计，且不受任何现有通信或感知标准的限制。

2.1.2 功能一体化

功能一体化是在软、硬件资源彼此独立的情况下，实现基于信息共享的功能协同。简而言之就是，感知辅助通信和通信辅助感知两种功能的实现。

感知辅助通信：通过感知提供的环境信息可以提高信道估计的准确性，显著降低开销，并且基于感知的信道获取避免了重复的信道估计过程。此外感知能够辅助波束对准，通过感知获得的用户位置信息和环境图有助于识别大型物体引起的链路阻塞，并提高通信吞吐量。

通信辅助感知：通过通信功能进行感知信息共享，实现分布式协同感知，增强感知功能。此外，通过通信功能获得感知目标先验信息，以提升感知性能，例如定位增强、更灵敏的姿势识别等应用。

未来功能一体化的发展，一是如何让通信技术促进感知应用；二是合作感知，让感知应用同时具备通信功能。

2.1.3 资源功能一体化

面向6G的太赫兹通信感知一体化技术的最终目标是实现资源功能一体化，达到频谱共享、设备共享、功能协同的目的。例如，在3GPP中定义的4G/5G无线通信系统信道测量信号，不仅能实现信道测量功能，也可以通过终端侧的信道估计合作感知为无线通信提供支持。

未来面向6G的无线通信系统，将更加依赖对周围环境的感知数据，实现高效可靠的通信；感知技术也将更加依赖通信网络，实现高分辨率高精准度的感知，因此资源功能并行的一体化发展，是未来智能网络最合理的诉求。

2.2 太赫兹在通信感知一体化方面的优势

当面向6G的通信感知一体化的浪潮涌来，太赫兹为什么会受到诸多关注？本节将从通信和感知两个角度进行简要论述。

2.2.1 太赫兹通信优势

(1) 超宽带无线通信

相比起毫米波波段和红外波段，太赫兹频段高达Tbit/s级的传输速率、小于0.1 ms的延时，可以满足6G时代超高数据速率低延时要求[15]。如图1所示，典型应用例如在超高数据速率小型蜂窝小区中，太赫兹通信设备可以支持较小范围(以m为单位)内静态和移动用户的带宽密集型应用，例如增强现实和全息遥控等。同时，太赫兹频段可以满足接入点的前传/回传容量需求，是成本高昂的有线部署的可行替代方案。

图1 频谱示意及简要应用图Fig.1 Spectrum diagram and brief application diagram

(2) 高安全性

无线通信的安全性通常是指防窃听和干扰的功能。一方面，太赫兹信号波束相比于毫米波波束较窄，当窃听者位于发射波束之外时，无法接收到太赫兹信号，甚至无法注意到太赫兹信号传输；另一方面，结合扩频技术，太赫兹通信对干扰者不可见，并且在无线环境中太赫兹信号有良好的抗干扰性能。

(3) 天气因素、闪烁效应影响低

太赫兹波由于频率高波长短，可以穿过空气中的细小颗粒，更好地抵抗天气影响，而红外波或可见光波即使在晴朗天气下也会大大衰减。

此外，由于地面附近的热气和湍流，空气中时间和空间上温度和压力的不均匀性会产生闪烁效应，自由空间光通信链路的最大传输距离受到闪烁效应的影响较大，而太赫兹波则更不易受到影响。

2.2.2 太赫兹感知优势

除了上述的通信优势而外，太赫兹技术用于感知的其他优势如图2所示。

图2 不同频段感知通信融合对比Fig.2 Comparison of integrated communication and sensing on different frequency bands

(1) 人体健康

日常生活中，大到雷达、通信基站，小到手机，都会产生电磁辐射。超过一定的强度和持续时间的电磁辐射会造成电磁污染，进而对人体健康产生威胁。

CT在感知的过程中，都会产生极大的电磁辐射，虽然能达到较好的感知精度和准确性，但是电磁辐射带来的影响使得其无法为人们日常使用。相比之下，厘米波、毫米波和太赫兹频段的危害远远小于CT系统，因此能够满足人们日常需求，而不对人体造成危害。

(2) 便携度

相比于不可能随身携带的CT机和雷达，太赫兹频段频率高达THz级别，波长介于0.03～3 mm之间，发射天线阵列和接收天线阵列尺寸小于毫米波天线阵列，能够满足人体便携要求。

(3) 覆盖范围

无线通信和感知信号最初是为不同的应用而设计优化的，通常不能直接应用到彼此的功能上。CT和雷达的频段和波形限制了通信性能，远远无法满足实际通信要求；厘米波段虽能使提供更好的覆盖，然而由于波长受限，感知精度无法满足部分高精度感知的应用需求。

(4) 感知精度、分辨率

5G时代定位精准度要求范围在1 m左右，毫米波能够满足要求[16]。6G时代，姿势识别等应用要求精度低至厘米级乃至毫米级，厘米波已无法达到如此高的分辨率和精准度。

相比于厘米波，太赫兹波波长减小了几个数量级，使得感知精度和分辨率极高，虽无法达到雷达和CT系统的精度，但已能满足日常应用需求。

(5) 能效

太赫兹波传播过程中会经历较大的路径损耗，这使得其能效较厘米波更低。除了使用超大规模MIMO(Multi-Input Multi-Output)之外，太赫兹技术往往需要更大的功率和能耗来抵抗损耗。但是，太赫兹技术的能效仍远远优于CT系统。

2.3 太赫兹通信感知一体化的应用场景

6G无线移动通信将具有智能网络感知功能，面向6G的通信感知一体化系统将提供高分辨率的定位、微动作识别、成像和环境重建等功能以改善通信性能，同时开辟更广泛的网络服务场景为构建未来智能数字世界奠定基础[17]。

如图3所示，将这些应用简单概括为四类：高精度定位追踪、AI辅助制图定位、增强感知以及姿势识别/运动识别。

图3 太赫兹通信感知一体化的应用场景Fig.3 Application scenarios of terahertz integrated communication and sensing

2.3.1 高精度定位追踪

借助面向6G的太赫兹通信感知一体化系统，可为需要高精度(毫米级)的本地化服务提供支持，例如无人机自动对接、机器人协作等场景。

此外，未来6G中的定位追踪任务会将目标坐标作为指令，还可以通过人工智能或通信技术从生物、物理环境和任务特定目标之间的某些联系中解释某些语义信息。例如，执行上茶服务的机器人，需要理解任务目标的面前是茶几，那么茶几就是放置茶杯的理想位置。在这种情况下系统就需要学习目标物理位置并理解语义，这对于未来的无线定位追踪系统十分重要。

2.3.2 AI辅助制图定位

除了高精度的定位追踪服务，联合映射定位还可以使设备经过训练以具有类似人的认知能力。

例如，机器人可以通过感知获得房间中人的位置以及相对的家具位置(映射)，然后在AI的支持下，计算出路径以将目标传递给人类；车联网中的汽车可以通过互联的智能感知网络获得路上车辆行人的位置，进行路线规划和及时避让。

2.3.3 增强感知

面向6G的太赫兹通信感知一体化系统进行的通信感知，可在便携式设备中实现，使人们随时随地都能“看到”人眼极限之外，例如在未来智能医院中，便携式医疗设备可持续获得有关血管、器官状态以及其他不可视生命体征信息(哮喘、心律不齐、低血糖等)。

对于此类应用，需要非常高的感知范围和分辨率，分别依赖于太赫兹频段数十GHz的带宽和数千个天线元件。感知设备可以是支持6G的移动电话、可穿戴设备或可植入人体皮肤医疗设备等。借助这些设备，就可达到增强人类感知能力的效果，从而有助于在黑暗里、皮肤下等场景中收集信息。

此外，在可见度较低的环境(夜晚、雾气或眩光)下，无线成像技术也可以方便地应用于增强型感知眼镜和车辆设备中，从而极大地方便了行人和车辆。除了空间检测和成像外，更高频率将使频谱应用成为可能。

2.3.4 姿势/运动识别

太赫兹频段将实现更高的分辨率和准确性以捕获更精细的活动和姿势。具有惊人计算能力的人工智能技术也开启了姿势/运动识别新时代，在可预见的未来，智能姿势/运动识别系统的感知将不仅限于单个家庭，而是在大型复杂的室内环境中进行。除了用户终端(智能电话及其他)之外，室内蜂窝传输点或基站也将用作感知功能，它们将共同用于感知周围环境，因此融合感知性能将大大提高。

基于感知和机器学习联合能力的无设备姿势识别/运动识别可促进患者或老年人的非接触式用户界面发展和无摄像头监督应用，从而及时识别出紧急情况进行警告，还可以保护隐私。

3 一体化技术发展趋势与挑战

太赫兹通信感知一体化系统虽然能够实现高精度定位追踪、增强感知等诸多应用，但是感通融合的道路仍充满着诸多难点。接下来，介绍面向6G的太赫兹通信感知一体化的技术发展趋势与挑战。

3.1 感知与通信的基础差异

尽管感知通信系统具有集成的潜力，但它们之间还是存在一些显著差异。本文总结了感知和通信系统之间的基本差异，这些差异带来了通信感知一体化系统设计中的诸多挑战[18]。

(1) 典型信号波形

传统的感知信号通常是未经调制的大带宽信号，峰值平均功率比(Peak to Average Power Ratio，PAPR)低。

而通信信号是由未调制导频与已调制符号的组合，拥有较高PAPR，复杂多样。

(2) 信号结构

感知信号结构分为两种：脉冲和连续波。

信号在相干处理间隔内重复每个脉冲重复间隔，以增加接收信号功率并进行多普勒频率估计。

通信信号结构通常基于数据分组，且没有重复，数据分组长度和间隔可随时间变化，并且信号可能会在时域、频域和空域占用不连续资源。

(3) 时钟同步

发射和接收机在大多数感知系统中都被设定为时钟锁定，包括单静态、双静态和多静态系统。

通信系统中并置的发射机和接收机共享相同的定时时钟，非并置节点通常不共享。

(4) 性能指标

感知系统的感知性能一般由检测概率、Cramer-Rao下限(Cramer-Rao Lower Bound，CRLB)、互信息(Mutual Information，MI)以及模糊函数衡量，具体场景需要具体分析。

通信系统的性能指标为通信容量、数据速率、频谱效率、信干噪比、误码率(Bit Error Ratio，BER)。

3.2 一体化器件设计

在太赫兹频段，波长与器件尺度相比拟，各级元件间的耦合不可避免且更趋突出。强耦合使得寄生参数变大、种类增多，导致器件性能急剧下降、难以预期。

如何建立亚波长尺度复杂边界条件下的共口径器件场理论物理模型，如何实现整体器件亚波长强耦合情况下感知、通信有机互联和高效隔离，进而实现感知、通信器件的共口径设计，是太赫兹通信感知一体化系统设计面临的首要挑战。

3.3 一体化信号设计

通信感知一体化信号设计的主要挑战是通信和感知不同的性能指标要求，例如通信的主要目标是使频谱效率最大化，而用于感知目标的最佳波形设计则是准确性和高分辨率。通信信号以最大化信息承载能力为目的，通常需要经过调制传输并基于数据分组。相比之下，感知信号通常以定位和跟踪精度且能够得到简单的感知参数估计为目的，具有以下特性：低PAPR以实现高效功率放大器；陡峭和狭窄主瓣的波形模糊函数可实现高分辨率。

太赫兹频段的通信感知一体化信号设计，还应考虑太赫兹频段的特有性质，例如：路径损耗极高、分子吸收特性、信号传播路径稀疏性、载波频率偏移、相位噪声高以及多普勒频移扩展变大等[19]。这对带外发射等指标提出了更高的要求。此外，还需要充分考虑随距离变化的频谱窗口，以获得适用于特定传输距离的太赫兹波形。这些差异使通信感知一体化信号的联合设计成为一项有趣且具有挑战性的任务。

3.4 感知辅助的高效通信与组网技术

太赫兹6G通信具有更高的数据传输速率、严重的路径损耗等特点。为了增强覆盖，太赫兹波束方向性高、宽度极窄，这造成了波束对准困难、波束搜索复杂度高、波束管理难度大等问题[20]。由于感知通信技术的融合，通过感知提供的环境信息可以辅助波束对准及追踪，可显著降低开销、避免重复的信道估计过程。通过感知信息进行信道预测，主动切换波束，提高太赫兹通信的可靠性。

探索太赫兹网络的通信覆盖范围是一个重点，干扰是影响太赫兹网络覆盖距离的关键因素。与低频通信不同，太赫兹传播模型、信道模型、分子吸收模型更加复杂，太赫兹传播特性不仅和距离相关，还具有频率选择性，这使得太赫兹网络干扰建模与分析变得更加困难。此外，定向天线的使用导致“耳聋效应”，使得邻居节点发现困难。而感知能力给太赫兹组网带来了新的增量，对系统干扰、节点位置、网络状态变化的感知，大大降低了网络环境的不确定性，避免了复杂的空间搜索，使得在最短的时间内发现和预测所有可靠通信的邻居节点成为可能。

3.5 通信辅助的分布式协同感知技术

未来6G无线通信中，太赫兹通信技术将与其他低频段通信网络融合组网，广泛应用于各种现实场景，搭载太空卫星、空中无人机、飞艇等平台，作为无线中继设备，应用于空天地海多层次一体化通信[21]，并融合感知技术，成为未来社会智能信息融合连接的重要支撑。

网络节点具备通信感知一体化功能后，能够感知所处的物理空间，获得空间中物体的类型、物体对网络的影响等信息。同时，通过通信网络，网络节点与附近的一个或多个接入点建立连接，与其他节点实现信息共享；通过信息的融合，网络可获得全局感知信息，进而使能更大的感知视野和任务响应速度。

3.6 智能资源管理

面向6G的太赫兹通信感知一体化系统性能优化涉及复杂多维资源的处理及优化问题，如时域、频域、空域、码域资源，射频器件资源，基带信号处理单元等；此外，一体化系统性能优化涉及多目标性能优化问题，且优化问题本身还不明朗，随感知任务及感知环境变化而改变。针对这类高维数多约束的非线性组合优化问题，机器学习等方法在性能增强或计算复杂度降低方面具有独特的优势。

将AI应用到空口传输设计、无线资源管理、网络安全、应用增强以及网络架构等各个方面，形成多层深度集成的智能网络设计，从而达到较好效果。例如太赫兹信号衰减严重且衍射能力较弱，因此太赫兹出现阻塞的概率极高。而构造序列标记并利用智能监督学习等方法来预测并获取最优主动切换基站信息，可以防止由阻塞导致的突然链路断开，提高通信链路的可靠性。

4 结束语

5G无线通信系统正在实现从互联的人到万物互联，而未来的6G无线通信系统将进一步实现万物“智联”，助力人类走进虚拟与现实深度融合的全新时代。与面向人的网络不同，未来移动通信网络将会连接大量“智能”的通信设备，这些通信节点将同时具有感知其周围环境的能力，并能够与周围节点进行通信以交换感知信息形成通信信息网络。

雷达探测理论表明，扩大感知带宽或者提升工作频率(波长减小)可直接提升感知精度；同时，香农信息论表明，扩大通信带宽可直接提升传输速率。工作频率在0.1～10 THz的太赫兹频段，比5G毫米波的带宽高50倍；比厘米波工作频率提升至少一个数量级。太赫兹等更高频段的使用除了能支持超高速数据传输，还能加强对环境和周围信息的获取能力，无线感知通信也因此在频段(太赫兹)和收发机设计等方面逐渐趋近。

6G的特征与感知通信一体化诉求、通信感知一体化系统应用太赫兹技术的优势等都表明，资源功能一体化的模式和太赫兹技术的应用是感知通信一体化技术必不可少且极具潜力的发展方向。未来研究需要进一步克服的是感知和通信本身的基础差异、一体化器件以及信号的融合设计等问题，突破感知辅助的高效通信与组网技术以及通信辅助的分布式协同感知技术。此外，人工智能的发展为感知通信一体化技术提供了全新的思路；融合人工智能的感通算一体化技术也是未来的重要发展趋势。