6G通感一体化组网融合技术*

刘家祥，蒋峥，孙震强，田文莎

（中国电信股份有限公司研究院，北京 102209）

0 引言

未来6G 网络旨在为用户提供更加丰富的业务体验，不仅满足大带宽低时延的数据传输，还希望通过通信和感知的融合进一步提供与感知相关的服务。通感一体化作为6G 新系统自身赋能、提质增效的重要利器，将会成为未来6G 系统的重要组成部分[1]。在5G 以前，通信和感知的发展进程是相对独立的，在感知业务需求的激进和通信向着2B 发展的总体趋势下，需要考虑通信和感知的差异性和共同性，打造极简、高效、易部署的6G 通感融合设备和组网模式[2]。因此，标准组织和产业界对通感融合进行了大量的研究。

1 通感一体化现状

1.1 标准组织研究

R16 中开始研究基于NR 的定位技术，标志着3GPP对感知开始了初步的标准化研究，但NR 的定位主要用于对通信设备的定位，且定位业务只是感知业务中的一个分支，因此需针对不同通感融合场景进行增强设计，要进一步确定技术框架和关键技术，最终形成标准协议。

目前通信感知融合技术处于预研阶段，对于RAN 侧，联想在RP #93e 上提出，R17 中的UE 定位不支持检测和跟踪对象，而无线电传感可以获取环境知识以确定物体的存在，并能够解决波束阻塞问题，可以在R18 的URLLC场景中引入感知[3]；小米在RP #94e 上提出，随着智能汽车、手机、机器人和智能报警器等设备的增加，设备对环境检测的需求日益增长，无线传感的市场将更加广阔，并分析了可以根据感知信号的时间、相位或振幅的变化来感知距离信息，需要大规模MIMO、更高的频段、更宽的带宽、灵活的上下行配置等NR 技术为无线传感铺平道路，同时用于数据通信目的的射频模块可重复用于无线传感，在R18 中研究无线传感技术将为用户提供更好的服务质量；中国电信在RP #95e 上提出，在R18 的研究中应该以现有的5G 网络为基础，将网络的能力从“听和说”扩展到“看和感觉”，创造一种增强人类智能的数字感知，提出确定典型感知用例及其相关KPI、研究通信和感知复用传输模式、研究在现有5G 网络架构上通信和感知融合的方法等目标[4]。

对于SA 侧，中国移动等在SA1#97 上提出针对不同垂直应用的通信感知融合服务场景，研究增强5G 系统的用例和潜在要求，确定感知相关的性能要求，研究与安全、隐私、监管要求和收费相关方面内容[5]；在SA2#146e 上，小米公司提出感知在智能家居、智慧城市、智能交通、智能零售和工业4.0 等垂直领域也越来越受欢迎[6]；华为公司等提出无人机应用、远程控制、无人机交通管理等需要通信和感知融合，分析现有5GS 架构和支持感知架构间的功能差距，研究支持感知服务所需的E2E 架构增强功能[7]；vivo 阐述了不同场景下所需的感知内容，并提出支持基于感知的网络架构和相关用例[8]，研究基于BS 回波检测和基于Uu 接口的感知、基于现有上下行参考信号的Uu 感知服务等内容[9]。

1.2 产业推进

在产业界方面，2018 年GlobeCom 大会上首次提出通感一体化技术研究[10]，国内多家公司和相关通信机构在6G 预研白皮书中也提到将通感一体化作为重要研究方向。2021 年4 月，第一届6G 通信感知一体化学术研讨会在成都成功召开，提出“通信感知一体化，开启无线新未来”目标；同时，中国移动研究院和华为公司联合主办的通信感知一体化行业应用研讨会在北京召开，各个运营商、设备商、终端商等产业代表分析5G 网络演进现状，并展望6G 中通信感知融合的机遇和发展。2021 年9月，IMT-2030(6G) 推进组发布“通信感知一体化技术研究报告”，对通感一体化的研究现状和发展趋势进行总结，阐述相关应用场景、基础理论研究和关键技术等，展望解决商用之前面临的多方面挑战[11]；2022 年1 月，IMT-2020(5G) 推进组完成全球首个面向5G-Advanced 通信感知一体测试验证，通感一体对相关行业突破发展瓶颈带来了全新的可能。与此同时，中国通信学会也于2022 年1 月发布“通感算一体化网络前沿报告”白皮书[12]，分析通感一体化的典型应用场景和性能评价指标体系，阐述了通信感知融合的关键技术，希望加快相关技术的发展，推进通信感知融合在各行业走向规模商用。

通感一体化产业推进图如图1 所示。

图1 通感一体化产业推进图

2 通感一体化组网

通感一体化组网可以充分利用移动通信的宏微基站资源，既降低了通感一体化的成本，又实现了感知的组网能力。宏微基站的协同感知存在多种方式，可以合理选择感知站点，并将感知数据进行共享，也可以通过多点同时感知，对感知数据进行相互补充或合并。灵活的协同感知方式提升了网络面向不同感知需求的服务能力。除此之外，为了提高协同感知的频谱效率，通感资源共享机制能够很好地避免二者的碰撞，保障通信和感知的性能。

2.1 宏微基站协同感知

宏微基站组网作为移动通信的基本组网方式，其设计初衷是为了实现通信覆盖和容量的平衡。其中宏基站负责广域的信号覆盖和移动性保障，而微基站在热点地区提供超高容量数据服务。因此，二者的共存将是未来网络发展所面临的常态。随着将感知功能集成到移动通信系统，宏微基站间的协同优势可以进一步放大：感知从点对点的链路能力扩展到多点协同的组网能力，网络能力也从单一传统通信维度扩展到通信感知相结合的双重维度[12]。

考虑到感知环境、感知业务需求和网络拓扑等多重因素，宏微基站协同感知的具体形式也会有所不同。可分为以下三大类型：

（1）单站感知、数据共享

在移动通信中存在大量接口，基站间通过Xn 接口实现数据互通，基站和核心网之间通过NG 接口实现数据互通。在单站就可以满足感知业务需求的情况下，采用单点感知，数据共享的方式无疑是最佳的感知方式。其优势在于可以避免对同一感知目标的重复感知，节约了宝贵的空口资源；并且可以避免感知信号间的相互干扰，提升感知结果的准确性。如图2 所示，在接入网选择最适合进行感知任务的宏基站或微基站发送感知信号，感知数据由该基站共享给其他需要的基站。如果基站间存在Xn接口，感知数据可以直接通过Xn 接口进行共享；如果基站间不存在Xn 接口，需要先将感知数据通过NG 接口传输给核心网，并借助核心网分发至其他基站。

图2 单站感知，数据共享示意图

（2）多站感知、数据互补

面对复杂繁多的感知任务，单站的感知能力往往难以满足要求。因此，有必要引入多站间的感知协同实现不同类型、不同位置、不同能力基站间的优势互补。如图3所示，针对同一个感知目标有多个指标需要探测，可以根据宏微基站的特点将不同的感知指标分配给不同基站进行测量：宏基站具有大功率、覆盖广的特点，宏观的指标适合由宏基站来进行感知，但由于宏基站架设位置较高，与感知目标的距离较大，感知的精度相对有限；微基站功率较小，感知范围受限，但是由于其距离感知目标更近，感知结果更加精确，因此适合将微观指标分配给微基站进行感知。通过宏基站和微基站的协同感知和数据上的相互补充，可以对感知目标得到一个全方位的感知结果，既能满足在广域宏观指标的探测，又可以满足微观高精度指标的探测。

图3 多站感知、数据互补示意图

（3）多站感知、数据合并

除了感知数据的互补，多站协同也可以针对相同的感知指标来实现进行感知，并对感知数据进行合并处理，以达到更高的感知性能。如图4 所示，针对同一感知目标的同一个感知指标基站A 和基站B 的感知精度都无法满足感知任务需求，但是通过将各自感知数据上传至核心网进行合并处理，能够实现感知精度的进一步提升。该感知方式体现了组网感知能力可以在不升级硬件的情况下，通过基站间的协作进一步提升感知性能，充分利用现网硬件资源的同时，满足了高质量的感知服务需求。

图4 多站感知、数据合并示意图

需要指出的是，以上三种类型的宏微基站协同感知都需要合理地感知节点选择才能达到最优的感知效果。感知节点的选择一般考虑以下几点因素：

1）尽量绕开感知节点和感知目标间的遮挡物；

2）采用较低发射功率以减少网络功耗；

3）在感知精度相同的情况下，减少参与协同感知的节点数量。

由于网络侧存在大量的计算资源，可以为人工智能算法提供算力支持，利用人工智能和机器学习算法对网络感知节点进行智能化选择，能够减少网络的运营成本，实现多点协同感知的自动化。

2.2 通感资源协同共享

在通信感知融合的场景下，海量设备的接入将会对现有资源的使用造成冲击，合理分配和使用通信资源和感知资源显得尤为重要，传统的复用技术可以应用，如时分复用技术可以根据不同需求分配通信时间和感知时间；频分复用可以根据不同需求分配通信和感知占用频段资源；空分复用根据不同需求调整空间波束资源；码分复用可以根据不同的正交码，在使用相同时频空资源下提高资源利用率；但在频谱资源一定的条件下，仅仅通过现有的复用不能满足通感一体化场景下的海量节点连接，此时需要考虑引入通感资源协同共享机制，提高频谱资源的利用率。

在通感共享频段，为实现资源合理分配和干扰协调，考虑使用类似于Wi-Fi 的CSMA/CA 机制，采用“先听后说”的信道检测机制[13]，在进行通信或感知之前，首先进行初始信道检测，若信道检测空闲，则进行后续的通信或感知；若信道检测繁忙，则进入拓展信道检测过程，在0到该设备信道接入优先级确定的退避窗口最大值的区间内，随机选择退避计数值，再次尝试接入信道，若信道检测空闲，退避计数器减1，直至计数器为0 时才成功接入信道进行通信或感知，若退避时信道检测失败，则冻结计数器，直至信道检测空闲再开始倒计减1。图5 中红车和蓝车共享相同频段资源，因为红车在占用该频段资源发送感知信号，所以蓝车此时的初始信道检测失败，并进入拓展退避过程，直到退避指数为0 时信道空闲，则接入该信道进行通信，随后红车再次接入信道时，由于蓝车占用该频段资源进行通信，所以红车进行退避。为了保证不同设备接入信道的公平性，需采用非连续传输机制，即设备接入信道后占用信道的时间有限，根据设备的信道接入优先级定义该设备可选择的最大退避数和接入信道后的最大占用时间[14]。这种机制不仅可以应用于通信设备之间的协调，同时还可应用于感知设备之间的协调、通信设备和感知设备之间的协调，实现现有资源的合理分配。

图5 通信感知资源共享示意图

3 感知服务与QoS

随着网络具备感知能力，其提供的业务范围也将极大拓宽。网络不仅可以提供通信业务，还可以提供针对不同场景的感知业务，如道路流量检测、高精度地图构建和无人机探测与监管等。如何保证感知类业务的业务需求是验证通感一体化组网性能的最终体现。在移动通信中，采用QoS 模型来描述和保障通信业务需求，其中QoS 流作为PDU 会话中区分不同QoS 的基本单位，分为两大类：保障比特速率的QoS 流和不保障比特速率的QoS 流。每个QoS流都具有特定的标识，网络根据标识对QoS 流执行数据转发、资源映射等策略，最终实现QoS 的指标要求[15]。

在6G 通感一体化组网的架构下，传统的QoS 模型需要拓展到感知业务，提供通感一体化的QoS 保障能力。如图6 所示，除了通信QoS 流，还需要引入感知QoS 流以满足感知业务的指标要求。感知QoS 流作为区分感知业务的最小粒度，和通信QoS 流一起组成PDU 会话。如果无线承载资源可以复用，通信QoS 流和感知QoS 流可映射到相同的无线承载资源，如图6 中通信QoS 流1 和感知QoS 流1 所示，该方式能够提高无线资源的频谱效率，但需要避免通信和感知QoS 流间的相互干扰。感知QoS流也可以单独占用无线承载资源，如图6 中感知QoS 流2 所示，此方式可以为感知业务提供更好的资源保障，实现更加灵活的感知业务调度策略。

图6 感知QoS模型

相对于通信QoS 主要关注数据速率和时延两方面指标[16]，感知QoS 涉及的类型会更加丰富，例如运动物体的距离/ 速度/ 角度、人体的呼吸和心率、大气湿度和降雨量等。综合来看，无论何种感知类型，精度、分辨率和感知时延是3 个相对普遍的感知指标，可以对这3 个指标进行标准化。除此之外，针对不同业务还涉及刷新率、目标检测率、目标虚警率、感知范围等特殊指标，这类指标可以放到扩展字段进行表征。

4 未来挑战

近两年来，通感一体化在学术、标准、产业迅速开展研究，具体研究内容体现在通感一体化网络典型应用场景、性能评价指标体系、一体化空口设计等，但目前通信感知融合技术处于预研阶段，相关关键技术研究还处于萌芽状态，需要在理论、关键技术、系统验证等方面继续研究，具体面临的挑战包括：

（1）理论基础：目前现有的通信理论和感知理论还未融合，包括通信和感知各自的性能指标、通信波形、感知波形等，现有的通信指标和感知指标间相互作用的原理没有理论支撑[17]，需要结合最新的传输理论设计通感一体化场景下传输过程中的信道模型，对信号发射接收涉及到的天线、信道带宽、时频资源等理论分析，建立一体化的性能指标等理论体系。

（2）网络架构和传输协议：原来的系统架构和传输协议已不能再使用，需要设计可用于通信和感知协同传输的新系统架构和传输协议，对于不同设备间的资源如何高效分配、如何协调获取的感知信息等资源优化和分配问题需要研究。处于同一覆盖网络的设备产生的感知数据之间的相关性需要研究[18]，强大的数据驱动AI 算法不仅为无线通信提供了新的机会，也为通感一体化技术提供了新的机会。在数据丰富、复杂的应用场景中，特别是对于室内和城市室外信道条件较差的情况下，存在大量的多模态、间接和噪声观测，以及系统非线性信号特性的物理特性可能难以建模[19]，仅靠传统的数学模型和信号处理技术无法解决此类复杂的应用场景中的通信和传感问题。在这种情况下，利用人工智能方法对系统行为进行建模，有望解决复杂的通信/ 感知信道、周围环境的不确定性。基于AI 模型，结合数据驱动和模型驱动方法的优势，设计出更高效、更鲁棒的通感一体化系统，考虑如何利用AI 解决通感资源分配和感知信息相关提取问题。

（3）太赫兹通感：通感一体化将在物理世界和网络世界的融合中发挥至关重要的作用，对更高频段、更大带宽和更先进的大型天线技术有着更高的要求。未来的毫米波通信和毫米波雷达将使用20—300 GHz，太赫兹将使用0.1—10 THz，太赫兹的研究不仅可以实现Tbps数据速率传输，同时促进传感在增强人类感官、姿势识别、工业定位等方面的实用意义，开启了在移动通信设备上具有较高分辨率传感和成像能力的可能性，通过构建具有毫米级成像分辨率的太赫兹传感原型[20]，验证利用太赫兹通信信号实现毫米级传感分辨率的可行性。目前太赫兹通感技术面临着多种感知信息处理融合、通感系统能耗问题等挑战。

（4）硬件实施：通感一体化硬件实体需要设备支持通信和感知功能，不能简单地将感知模块引入到基站，同时需要高速率的通信和高精度的感知，这对于设备尺寸、天线尺寸、实现的成本、功耗等有一定挑战。

5 结束语

通感一体化作为未来6G 系统发展的重要方向，将为用户提供更加丰富的业务体验。本文分析了现有标准化和产业链进展，重点研究了通感一体化组网关键技术，首先利用移动通信网络广泛部署的站点资源，提出了宏微基站协同感知组网，并且结合感知数据的共享，互补和合并提出了具体的协同感知方案，极大提高了感知性能和灵活性。同时，为了提高协同感知的频谱效率，设计通感资源协同共享机制，有效避免二者传输资源间的碰撞。除此之外，面向未来感知类业务将原有QoS 机制进行拓展，提出并定义感知QoS 概念，从网络角度研究感知QoS 保障机制。最后分析了通感一体化未来面临的挑战，并为未来研究提供了方向。