面向6G 通信的感知一体化系统关键技术设计与实现

杨兴全

（哈尔滨职业技术学院，黑龙江哈尔滨，150000）

0 引言

随着人工智能和物联网技术的不断发展，对5G 通信的要求已经越来越高。6G 通信技术将成为下一代移动通信技术的发展方向，具有更高的带宽、更快的数据传输速度、更高的可靠性和更低的延迟等优点。然而，由于6G 通信技术面临着新的技术挑战，如信号穿透能力、设备功耗等问题，因此需要创新性地引入新的技术手段来解决这些问题。在这种情况下，感知一体化系统成了一个有效的解决方案。本文旨在探讨面向6G 通信的感知一体化系统的关键技术设计和实现，综合应用感知技术和数据融合技术，实现对多源数据的实时感知和分析，并通过决策优化技术实现对网络资源的优化配置。相信本研究成果将为6G 通信技术的进一步发展和应用提供有力的技术支持和指导。

1 感知一体化系统概述

■1.1 感知一体化系统概念

感知一体化系统是指通过对多源数据进行实时感知和分析，综合运用决策优化技术实现对网络资源的优化配置，从而实现对智能化系统的控制和管理。该系统能够实现对多维度数据的收集、处理、分析和推理，提高数据的处理效率和精度。感知一体化系统还可以应用于各种场景，如工业自动化、智慧城市、智能家居等，为人们的生产和生活带来更加智能和便利的服务。

通信与感知技术历来都是平行发展，在选择频率方面比较接近，但也有一些差别。但是，由于5G 毫米波及高频频带的应用，通信与感知频带在性能上有了整合或一波双频的可能性。表1 显示了通讯和知觉频率的发展。

表1 通信和感知频率的发展情况

■1.2 感知的对外服务和对内服务

感知的服务对象可以是6G 系统本身，也可以是6G 之外的其他对象。从服务对象的类别上看，感知可以划分为外部服务和内部服务。在外部感知方面，典型的感知用例和应用方案可以根据感知的覆盖面来分类，如表2 中所示。

表2 不同层次的感知信息

■1.3 感知一体化系统应用

感知一体化系统在6G 通信技术中具有广泛的应用前景。在网络资源调度和管理方面，感知一体化系统可以实现对网络资源的动态优化配置，提高数据传输效率和网络资源的利用率。通感融合体系结构要求增加新的网络元素，实现融合后的网络管理。图1 所示为所提出的通感融合网路的体系结构。在这个体系结构中，更显著的变化是增加了感知服务器，完成一种或两种感知的无线资源指派，可以根据感知到的距离和所感受到的时间精确度而被置于核心网机房、MEC 网络边缘。

图1 通感融合系统架构图

2 面向6G 通信的感知一体化系统关键技术

■2.1 多源数据感知技术

感知一体化系统需要从多种来源收集和感知数据，包括声音、图像、光学、无线电等。在实现数据感知的过程中，应该注意以下技术特点：数据采集和传输的可靠性和稳定性；数据的存储和管理，保证数据的完整性和安全性；数据质量控制，保证数据的准确性和可靠性。在实现数据感知的过程中，可以综合运用多种技术手段，包括传感器技术、网络通信技术、数据挖掘技术等。

■2.2 数据处理和分析技术

感知一体化系统需要对多源数据进行实时处理和分析，提取有用信息，从而实现对智能化系统的控制和管理。在实现数据处理和分析的过程中：数据预处理和清洗，包括数据去噪、滤波、归一化等操作；数据特征提取和表示，提取数据中的有用信息，用于后续的分类和识别；数据挖掘和机器学习技术，实现对数据的分类、聚类和预测等操作；人工智能技术，实现对数据的智能化处理和分析。在实现数据处理和分析的过程中，可以综合运用多种技术手段，包括数学、统计学、机器学习、深度学习等。

■2.3 决策优化技术

感知一体化系统需要通过对多维度数据进行综合分析，实现对网络资源的优化配置。在实现决策优化的过程中：决策模型的设计和构建，包括多目标决策模型、约束优化模型等；决策变量的选取和优化，包括网络资源的调度和管理；决策算法的设计和实现，包括线性规划、非线性规划、遗传算法、粒子群算法等；决策结果的评估和反馈，保证决策的可行性和优化效果。

在实现决策优化的过程中，可以综合运用多种技术手段，包括优化理论、控制理论、智能算法等。

■2.4 系统安全技术

感知一体化系统需要保证数据的安全性和系统的可靠性，避免数据泄露和网络攻击等问题。在实现系统安全的过程中：安全威胁的识别和预测，包括对外部攻击和内部泄漏等问题的识别和预测；安全策略的制定和实施，包括网络访问控制、数据加密、身份认证等措施的制定和实施；安全监控和应急响应，包括对系统运行状态的监控和异常响应，以及应急预案的制定和实施；安全评估和加固，包括对系统漏洞和安全隐患的评估和加固，以及对系统进行安全测试和评估。在实现系统安全的过程中，可以综合运用多种技术手段，包括密码学、网络安全、数据安全、安全测试等。

针对以上技术问题，本文将提出相应的解决方案和实现方法，以支持6G 通信技术的发展和应用。同时，本文还将在实现过程中，对各种技术手段进行比较和评估，以提高系统的效率和性能。本文所提出的技术方法和实现方案，可为感知一体化系统的设计和实现提供重要的参考和借鉴。

3 面向6G 通信的感知一体化系统设计

■3.1 系统设计原理

在智能体的信息交互中，通信感知一体化技术可以实现设备一体化。通过这种方法，可以实现无线通信、无线感知、基于无线感知的无线通信和基于无线通信的无线感知4 种无线信号方式，其三种无线信号方式应用较多，如图2。无线通信和无线感知是传统方式，而基于无线感知的无线通信技术则是将其作为一种通信方式来获取目标的信息。这一点与影像识别、可见光成像通信、无线射频标签等相似。

图2 无线信号信息交互方式

信息交互的另一智能体发射一种特殊的调制电磁波，并且接收到对方的回声，因为该回声具有与对方的编码信息相对应的电磁波特性，所以能够利用回波探测来获得对方的编码信息。基于无线感知的无线通讯系统，由两个部分组成，感知信号接收器和可调节的编码超平面，如图3 所示。

图3 基于无线感知的无线通信系统示意图

在感知主体收发机中，感知信号发生器产生感知信号，它可以是诸如chirp（线性调频）之类的雷达信号，或者是在OFDM 等通信系统中的伪随机序列调制的无线电信号。在发射机链路的设计中，利用空口联合设计和时频—空资源复用技术，可以将通讯感知功能与系统的整体设计相结合。但是，在多路传输中，接收端的重用是一个巨大的难题。感知系统不但需要接收端与发送端的同步，还需要持续地对回声信号进行持续的探测；而时分双工通讯则需要接收端和发送端同时工作。在此基础上，基于基带自干扰消除技术的全双工无线射频前端，利用无线传感器对收发链路进行充分复用，如图4 所示。

图4 收发链路完全复用的通信感知一体化

全双工射频前端采用是否共用天线阵进行全双工器设计，或采用天线间隔设计，但目前全双工器尚在研发中，接收天线分开后的隔离要求会使器件体积变大，同时也带来了接收和接收通道的互易问题；而在大带宽的通信环境中，采用自干扰消除技术，则会增加基带处理的硬件开销。在现有的工业实施情况下，可以采取一个折中的方法，例如在现有的通讯系统硬件上，如图5 所示，通过附加接收链路来进行独立感知，以避免产生负面影响，缩短信息技术到工业应用的时限。

图5 接收链路分立的通信感知一体化

■3.2 系统设计方案

（1）感知数据采集与处理模块

感知数据采集和处理是感知一体化系统的核心部分，需要采用高效可靠的方法，从各种数据源中获取数据，并对数据进行处理、分析和建模。本文所提出的感知一体化系统采用了多种数据源，包括传感器、移动设备、无线网络等，并通过多种数据传输手段进行数据采集和传输，以实现全方位的感知能力。具体地，我们采用了如下技术手段：传感器技术。通过安装各种传感器设备，实现对物理环境的感知和监控，包括温度、湿度、光照等指标的监测。移动设备技术。通过利用移动设备的感知能力，实现对用户和环境的感知，包括用户的位置、行为、健康状态等信息的获取。无线网络技术。通过建立无线网络和移动通信网络，实现数据的实时传输和共享，以支持感知一体化系统的联网功能。

在数据采集和传输过程中，我们还采用了数据压缩和优化技术，以减少数据传输量和提高传输效率。可以采用数据压缩技术和数据分析和建模技术。通过采用数据压缩算法，将采集到的数据进行压缩和编码，以减少数据传输量；通过采用数据分析和建模算法，对采集到的数据进行处理和分析，以提取有用的信息和特征，并进行数据预测和决策。

（2）人工智能算法模块

本文所提出的感知一体化系统采用了多种人工智能算法，包括机器学习、深度学习、强化学习等，以支持感知数据的分析和决策。包括机器学习技术、深度学习技术和强化学习技术。通过采用机器学习算法，对感知数据进行分类、聚类、回归等处理，以提取有用的信息和特征，并进行数据预测和决策；通过采用深度学习算法，对感知数据进行高层次的特征提取和分析，以实现更加精准的数据分析和决策；通过采用强化学习算法，对感知系统的行为和决策进行优化和调整，以适应不同的场景和环境。

4 结语

本文基于6G 通信的发展需求和感知一体化系统的特点，研究并设计了一种面向6G 通信的感知一体化系统，主要包括感知模块、数据处理模块、算法优化模块。本文所涉及的技术和方法不仅对6G 通信的发展具有重要意义，也对人工智能、大数据、物联网等领域的技术研究和应用有着重要的借鉴意义。在未来的研究中，应进一步优化和完善该系统，并与其他相关技术进行融合和应用，提升系统的整体性能和功能性，以适应不断变化的通信和信息化需求。