通信感知一體化應用場景、關鍵技術和網絡架構

徐曉東，李巖，葉威，王飛，劉亮，胡南

（1.中國移動通信有限公司研究院，中國移動通信集團有限公司，北京 100053；2.北京華為數字技術有限公司，北京 100085）

0 引言

通信感知一體化設計思想早期出現于美國航空航天局，其將雷達和通信系統集成在一起，使之既用于航空器之間的雷達感知，也用于航空器與空間站之間的通信[1]。近年來，隨著無線通信技術和雷達技術的發展，頻譜資源變得越來越擁擠，如何將通信功能和感知功能高度集成，共享頻譜資源、共用硬件模塊、復用電磁波信號等，以提升頻譜效率、降低設備成本和功耗、提升感知和通信系統性能等受到了越來越多的關注[2-7]。國內外科研機構針對通信感知一體化應用場景和關鍵技術等開展了大量的研究。其中，通信感知一體化應用場景主要集中于車聯網場景輔助自動駕駛[8-10]和無人機場景輔助無人機路徑規劃及無人機監管等[11]，通信感知一體化關鍵技術主要集中于一體化架構[12-13]、波形設計[14-16]、干擾消除[17-18]和組網融合技術等[19]。但是當前很多研究并未系統分析感知功能和通信功能深度融合對移動通信標準化的影響，也尚無基于第五代移動通信技術（5G,5th Generation Mobile Communication Technology）通信系統開發的通信感知一體化樣機測試。本文以移動通信系統架構為基礎，從通信感知一體化應用場景和業務需求、工作原理和模式、一體化網絡架構、空口關鍵技術等方面進行了系統性闡述，并基于交通場景和低空場景的車輛感知和無人機感知測試結果，分析了通信感知一體化技術的應用效果。

1 通信感知一體化應用場景和業務需求

傳統感知技術和通信技術具備不同的功能，二者獨立存在。傳統感知技術如雷達依賴發射電磁波并接收其回波，由此獲得目標對象至電磁波發射點的距離、方位、高度、移動速度等信息。還有其他專用感知技術，比如利用紅外線以及輔助傳感器等獲取目標對象或者周圍環境的信息，從而實現定位以及追蹤等目的?，F代移動通信技術也依賴電磁波實現基站和終端之間的信息傳遞。通信感知一體化研究的就是基于現代移動通信系統中的電磁波信號來完成目標對象感知的可行性和標準化路徑，比如通過空口及協議聯合設計、軟硬件設備共享，在相同頻譜資源實現通信功能與感知功能，使得無線網絡在進行數據通信的同時，還能通過分析無線通信信號的直射、反射、散射信號，獲得對目標對象或環境信息的感知，完成定位、測距、測速、成像、檢測、識別、環境重構等感知功能，提升頻譜利用率和設備復用率。這種一體化設計，一方面，借助于廣泛部署的蜂窩網絡降低感知硬件部署成本的同時實現無縫泛在的感知服務，借助于多個基站或多個終端進行聯合感知提升感知精準度和決策準確性；另一方面，基于對無線通信信道環境的感知、識別與預測進一步提升無線通信系統的性能，真正實現感知能力和通信能力的融合共生、互惠互利。

通信感知一體化應用根據感知和通信的在協同過程中的角色不同，可分為通信輔助感知類應用和感知輔助通信類應用。通信輔助感知類應用主要是基于移動通信信號獲取定位類、虛擬環境重構類等感知信息，如智慧交通場景和低空無人機場景等：

（1）在智慧交通場景中，通信感知一體化主要用于道路監管、輔助自動駕駛、獲取高清地圖等。首先，道路監管是智慧交通重要的組成部分，是推動交通領域智能化轉型的前提。雖然當前公路周邊已經安裝了相當數量和不同功能的感知設備，如攝像機、毫米波雷達、激光雷達等，但是傳統設備探測距離僅100～300 m，而基于通信與感知融合技術，使用新一代無線網絡的無線通信信號，感知范圍可以達到500 m，進而實現低部署密度、低成本、低開銷的環境感知能力。其次，自動駕駛集感知、決策和控制等功能于一體，是智慧交通場景的核心。傳統基于單車雷達的感知技術被干擾概率大導致虛警漏警概率高，單車感知只能掌握瞬時感知信息導致誤檢概率大，而通信感知可通過干擾協同機制提高感知可靠性，并通過長時間的時域累積感知提升感知準確度。此外，單車感知阻擋概率高、感知范圍小，而通信感知利用基站的高視角，擴大感知范圍，彌補車載傳感器在惡劣環境下的感知缺陷和遮擋盲區，為自動駕駛汽車安全運行提供超視距輔助。最后，高精地圖是實現高階自動駕駛的核心，能夠為自動駕駛汽車提供車道級導航服務。高精地圖依賴于從激光雷達掃描、移動攝像頭、連接傳感器和全球定位系統（GPS,Global Positioning System）設備收集信息，通過不間斷地對地圖信息進行采集，并將采集的信息上傳至核心網，再通過空口發送給車輛，導致端到端傳輸時延大。而基于通信與感知融合技術，可以將感知結果在基站側處理后直接發送給車輛，無需通過核心網傳輸，滿足高精地圖實時傳輸的低時延需求。

（2）在低空無人機場景中，通信感知一體化主要用于無人機監管、路徑規劃和避障等。當前很多無人機飛行并未嚴格遵守國家相關規定，導致未經許可闖入公共及敏感區域、意外墜落、影響客機正常起降、碰撞高層建筑等。雖然主流無人機廠商推出了電子圍欄功能，無人機接近不準起飛的地帶會自動發出警報，并無法操控進入禁飛區域。但是除了機場附近得到了較嚴格的電子圍欄保護，類似軌道交通沿線、高鐵站、碼頭、重要賽事等重點區域，依然是一些電子圍欄的盲點。傳統基于雷達的感知存在雷達部署成本高、頻譜資源短缺、感知范圍受限等問題?；谕ㄐ排c感知融合技術對低空無人機進行感知定位和追蹤，可以實現廣域的電子圍欄，阻擋即將侵入特定區域的無人機。此外，利用基站的感知能力，還可以將周圍環境的感知結果提供給處理中心，可以實現無人機路徑規劃和避障等。

感知輔助通信類應用主要是基于感知信息提升通信系統性能，如輔助基站或終端波束調整、能耗調整，提升信道估計準確性等：

（1）在當前的無線通信系統中，廣播信道、控制信道、數據信道、參考信號等都采用基于波束的方式進行發送和接收，為了保證基于波束傳輸的準確性和健壯性，基站和終端需要在傳輸過程中進行相互的波束測量和確定，以確保使用正確的波束進行控制和業務信道的傳輸?，F有的波束訓練和波束跟蹤方法需要基站頻繁發送訓練序列并進行測量反饋，空口時頻資源開銷過大，同時還具有時延較高、波束跟蹤時效性較差、難以及時與無線信道實時匹配等缺陷，進而造成較高的波束失敗和通信中斷概率?；诟兄夹g獲取小區內終端位置信息等可以縮小波束掃描范圍、縮短波束訓練時間；基于感知技術獲取通信信道環境信息等可以進行波束預測，降低波束測量反饋開銷并提升波束跟蹤時效性。此外，基于感知技術獲取小區內空閑態終端個數等信息，一方面可以輔助基站側節能模式調整，另一方面使得終端無需進入連接態就可以發送或接收感知參考信號，節省終端能耗。

（2）信道狀態信息（CSI,Channel State Information）反饋決定了通信系統傳輸性能，通過CSI 反饋可以獲知信道能夠承載的信息流數、信道的質量或信噪比、信道預編碼矩陣等。當前CSI 測量及反饋流程隨著天線數的增加，信道測量資源和CSI 反饋開銷隨之增加；隨著信道環境狀態信息的快速變化，CSI 反饋結果難以及時與無線信道實時匹配，將會嚴重影響信道傳輸質量?；诟兄夹g可以獲取信道狀態信息，提升信道估計準確性，同時可以獲取通信信道的環境信息，進行信道狀態信息預測，降低信道測量和反饋開銷。

2 通信感知一體化工作原理和工作模式

傳統雷達系統采用線性調頻（LFM,Linear Frequency Modulation）脈沖信號或調頻連續波（FMCW,Frequency Modulated Continuous Wave）信號，5G 通信系統采用正交頻分復用（OFDM,Orthogonal Frequency Division Multiplexing）波形，二者信號波形和信號設計的不同導致感知信號處理算法不同[20]。但是傳統雷達和通信感知一體化都是通過對感知信號進行處理，獲得目標對象的距離、速度和角度等信息。針對距離、速度和角度中的任一維度的感知能力，通常從感知范圍、精度和分辨率三個指標來衡量，其中感知范圍表征對應感知維度的最大值和最小值，感知精度表征對應感知維度估計值與真實值之間的誤差，感知分辨率表征區分的兩個鄰近目標之間的最接近程度。

（1）距離感知：對于自發自收感知工作模式，測量發射波與目標回波之間的時間延遲t，從而得到目標與測量點之間的距離：R=ct/2，其中光速c=3×108m/s；對于A 發B收工作模式，測量發送信號和接收信號之間的時間延遲t以及根據接收信號到達角（AOA,Angle of Arrival）綜合確定感知目標位置信息。雷達FMCW 信號和5G OFDM 信號都是通過對發送信號和接收信號做時域相關運算得到時延譜，進而得到首達徑的時延t[6]。雷達LFM 信號利用其頻率隨時間變化的特征，通過測量發送信號和接收信號的頻率差獲得發送信號和接收信號之間的時間延遲t。

1）距離感知范圍：取決于發射端的發射功率、信號載頻和波形參數；

2）距離分辨率：對于雷達信號取決于信號帶寬，對于5G OFDM 信號取決于信號帶寬和采樣率；

3）距離精度：取決于信號帶寬、目標的距離和雷達散射截面積（RCS,Radar Cross Section）。

（2）速度感知：利用目標運動產生的多普勒效應，通過測量感知信號的多普勒頻率來推導目標速度，其中多普勒頻率fd=v/λ，v為目標運動速度，λ為信號波長。雷達FMCW 信號和5G OFDM 信號都是通過對時域多個接收時機的接收信號做相關運算得到多普勒譜，進而得到最大多普勒頻偏[3]。雷達LFM 信號通過將發送信號和接收信號經過混頻之后得到差拍信號，并通過傅里葉算法對差拍信號進行頻譜分析，消除距離和速度的耦合，進而得到目標速度信息。

1）速度范圍：最大無模糊速度取決于信號的發送周期，而最小感知速度取決于接收端相干處理時間；

2）速度分辨率：取決于相干處理時間等；

3）速度精度：取決于目標的距離、RCS 和相干處理時間。

（3）角度感知：雷達系統和5G 通信系統都可以通過不同波束感知信號間的強度差異或多相位中心感知信號的相位差異測定目標角度。

1）角度范圍：取決于天線面板的波束掃描范圍；

2）角度分辨率：取決于天線陣列的孔徑；

3）角度精度：取決于目標的距離、RCS 和天線陣列的孔徑。

根據感知信號發送和接收方式的不同，廣義而言，如圖1 所示，可以將通信感知一體化工作模式分為基站自發自收、基站間協作感知、基站發終端收、終端發基站收、終端自發自收、終端間協作感知6 種工作模式。

圖1 通信感知一體化工作模式

1）基站自發自收工作模式與傳統雷達感知工作模式相似，基站發送無線通信信號，并通過無線通信信號的回波進行測量感知?；咀园l自收工作模式的主要挑戰是如何做到收發信號的隔離，例如通過獨立的收發天線實現發送和接收的硬件隔離。

2）基站間協作感知工作模式通過基站1 發送無線通信信號，基站2 進行測量感知的方式實現對目標或環境的感知?；鹃g協作感知工作模式能夠實時適配感知目標和環境的位置，尤其適用于高速公路或高鐵等高速移動場景，為其提供接近全域覆蓋的感知服務?；鹃g協作感知工作模式的主要挑戰是基站間精準同步，以及小區間上下行交叉時隙干擾消除等。

3）基站發終端收工作模式通過基站發送下行無線通信信號、終端進行測量的方式進行感知。

4）終端發基站收工作模式通過終端發送上行無線通信信號、基站進行測量的方式進行感知。

5）終端自發自收工作模式與基站自發自收工作模式類似，終端發送無線通信信號，并對該信號的回波進行測量感知。終端自發自收工作模式主要挑戰是終端發送功率較低、天線數較少，導致終端感知范圍和感知精度性能受限。

6）終端間協作感知工作模式通過終端1 發送無線通信信號，終端2 進行測量感知。終端間協作感知工作模式多用于室內局域場景，考慮到室內場景傳播環境復雜，基站感知直射徑較少，感知性能受到嚴重影響。同時隨著智能設備的發展，室內場景智能化終端設備數目和種類越來越多，終端間協作感知將有效提升室內環境的感知性能和效率。終端間協作感知工作模式主要挑戰是如何借助于直連鏈路通信的信號實現測量感知功能。

3 通信感知一體化空口關鍵技術和網絡架構

針對上述6 種通信感知一體化工作模式，本文以基站自發自收工作模式為主，介紹通信感知一體化空口關鍵技術和網絡架構。從目前研究結果看，5G 通信系統采用OFDM 波形，高頻26 GHz 帶寬400 MHz，發射功率2 W/400 MHz，疊加波束增益和天線增益后等效全向輻射功率（EIRP,Equivalent Isotropically Radiated Power）達到62 dBm/400 MHz。從目前測試結果看，基于5G OFDM 波形的通信感知一體化樣機，高頻26 GHz 帶寬100 MHz，全帶寬發射功率2 W/100 MHz，疊加波束增益和天線增益后EIRP 達到62 dBm/100 MHz，感知距離500 m 左右?？紤]波形研究的成熟度和硬件集成的復雜度，通信感知一體化優先考慮以OFDM 波形為主體的感知波形設計。此外，通信感知一體化通過軟硬件設備共享，在相同頻譜資源發送感知信號和通信信號，二者一種復用方式是感知信號和通信信號通過時分/ 頻分/ 碼分的方式實現彼此正交的傳輸，降低通信信號和感知信號之間的干擾，另一種方式是復用通信信號實現感知功能，最大化資源利用率。感知信號設計方面。為了滿足感知信號距離、速度、角度等感知參數精度要求，感知信號設計可以在5G 系統的下行信道狀態信息參考信號和跟蹤參考信號等基礎上進行增強。如圖2 所示，為了提升距離估計精度，通過頻域稀疏性設計使得感知信號占用更大帶寬的同時節省資源開銷；為了提升速度估計精度，感知信號在時域進行重復傳輸，提升多普勒估計準確性；為了提升角度估計精度，通過窄波束掃描的方式發送感知信號，同時還能最大化感知信號鏈路質量，最小化感知信號與其他信號之間的干擾。

圖2 感知信號設計

通信感知一體化包括感知數據收集處理及感知控制等基本功能?；緜仍谑占礁兄嚓P數據后，需要把收集到的感知相關數據上報給感知控制功能單元；感知控制功能單元基于對感知相關數據的處理和分析，生成對應的策略或控制信息，并通過接口消息的方式交由相關的節點或功能執行相應的策略或控制。值得一提的是，根據感知功能應用的不同目的，感知功能生成的策略或控制的執行主體可以是核心網功能，也可以是接入網節點；相應地，通信感知功能應用的目的不同，感知功能在邏輯上的位置可以在核心網，也可以在接入網。目前產業界比較普遍的一種看法是仍然沿用現有的移動通信系統架構，把感知功能作為核心網的一個功能，且存在與其他核心網功能潛在的接口交互；然而，考慮到感知的對象很多都是非合作對象，即對象被感知是在非主動的情況下實現的，這時這些對象在網絡內本身就不存在與感知業務相關的身份信息，自然感知對象的反射數據是在基站側還是在核心網側進行分流處理并沒有本質區別，尤其當應用目的（如波束調整和動態調度等）僅涉及到接入網相關功能，因此在這種情況下感知功能在邏輯上屬于接入網是一種更合理的架構方式。本文將摘要探討相關的本地通信感知一體化網絡架構潛在方案（即感知功能邏輯上屬于接入網的方案），以期使能感知功能應用于波束調整與動態資源調度等，進一步拓展通信感知一體化的應用范疇。

（1）本地分布式架構，如圖3（a）所示，感知功能邏輯上屬于接入網，并進一步在邏輯上屬于基站內部的一個功能，感知功能可以通過N2 接口與5GC 交互。該架構可以通過接入網感知功能輔助RAN 側實現對空口的動態控制，可以滿足感知功能的實時性要求，并且不需要引入新的開放接口，架構簡單、傳輸節點少、易部署，但應用場景比較有限，僅對單站級別的感知控制功能提供比較好的適配性，并且需要進一步探究如何實現計費功能。

（2）本地集中式架構，如圖3（b）所示，感知功能邏輯上屬于接入網，但是屬于獨立于基站之外的一個單獨節點或實體。該架構可以通過接入網感知功能輔助RAN側實現對空口的動態控制，可以滿足感知功能的實時性要求，傳輸節點少，通過引入新的開放接口（Itf）來實現多站協同的感知功能控制，并且也可以適配單站級別的感知控制功能，較本地分布式架構方案的應用場景得到了一定擴展，但是需要進一步探究如何實現計費功能。

（3）綜合式架構，如圖3（c）所示，感知功能在邏輯上進行了進一步劃分，一部分感知功能屬于接入網，另一部分感知功能屬于核心網，其中屬于接入網的感知功能主要實現對空口的動態控制，而屬于核心網的感知功能主要實現那些對實時要求性不高的功能。另外屬于接入網的感知功能基于不同的感知應用場景可以采用本地分布式架構或者本地集中式架構。本方案獨立于現有核心網AMF 來進行兩層感知功能之間的交互，并且可以根據不同的感知應用場景來進行不同的感知信令配置及感知數據收集，最大限度地擴展了通信感知一體化的應用范疇，但是引入了多個開放接口，并且需要根據場景逐一考慮感知功能的邏輯劃分，對標準化工作提出了更高的要求和更多的挑戰。

圖3 通信感知一體化網絡架構

4 通信感知一體化測試驗證

為驗證基于5G 通信系統的通信感知一體化技術所能達到的感知能力，分別在交通場景和低空場景對車輛感知和無人機感知進行了測試驗證。測試驗證中使用的通信感知一體化設備包括三部分：5G 基站設備、感知處理服務器和顯示服務器，如圖4 所示。其中，5G 基站設備完成感知信號的發送與接收功能，感知處理器用于感知信號處理、數據處理和軌跡生成，顯示端用于目標位置的實時顯示和目標軌跡的存儲。

圖4 通信感知一體化實驗系統組成

5G 基站設備的參數配置如表1 所示：

表1 5G基站參數配置

（1）車輛感知測試

在本測試例中，5G 基站設備安裝于道路中心位置，離地面高度約6 m，天線法向方向與道路方向平行。被測試車輛在距離5G 基站設備50 m 處，遠離基站方向直線行駛，并且以30 km/h 定速巡航模式行駛，此過程中記錄感知到車輛的距離、位置和速度。

圖5 中給出了通過5G 基站設備感知到的車輛的軌跡與實際行駛軌跡的對比，其中，紅色點跡為不同時間感知到車輛位置的結果，藍色直線為車輛實際的行駛軌跡?？梢钥闯?，當被測車輛行駛與基站距離達520 m 處時仍能被探測到，且軌跡連續無缺失。進一步地，基于每個點位被感知的切向位置與真實位置的距離差換算成角度誤差，相應的CDF 如圖6 所示?？梢钥闯?，被測車輛的角度精度有90%的概率小于0.2°。此外，圖7 中給出了整個行駛過程中所有時刻被感知的速度值與定速巡航30 km/h 的誤差的統計CDF 結果，可以看出，被測車輛的速度誤差的中位值小于0.1 km/h。

圖5 車輛感知軌跡與實際軌跡圖

圖6 車輛感知的角度誤差CDF

圖7 車輛感知的速度誤差CDF

（2）無人機感知測試

在本測試例中，5G 基站設備安裝于建筑物樓頂，離地面高度約25 m，天線的法線方向與地面平行。被測試無人機為RCS 典型值為0.01 m2的小型無人機，該無人機在天線法線方向水平+/-60°的范圍內，且距離基站設備100 m 處起飛，升至30 m 高度后，沿預設路徑飛行，此過程中記錄感知到無人機的距離和位置。

圖8 中給出了通過5G 基站設備感知到的無人機的軌跡與預設行駛軌跡的對比，其中，圖8（a）中是無人機預設飛行軌跡，圖8（b）為不同時刻感知到無人機位置的結果圖線?？梢钥闯?，無人機被探測到的軌跡與其預設飛行軌跡的形狀較為吻合，且軌跡也具備較高的完整度。此外，當被測無人機飛行至與基站距離達500 m 外的位置時，也仍然能被基站感知到。

圖8 無人機預設軌跡與感知軌跡對比

上述實驗結果表明，5G 通信感知一體化技術能夠對車輛和無人機等移動目標實現高精度的感知，感知距離超過500 m，角度精度達0.2°，速度精度小于0.1 km/h。

5 結束語

通信感知一體化設計一方面借助于廣泛部署的蜂窩網絡在降低感知硬件部署成本的同時實現無縫泛在的感知服務，借助于多個基站或多個終端進行聯合感知提升感知精準度和決策準確性；另一方面，基于對無線通信信道環境的感知、識別與預測，進一步提升無線通信系統的性能，實現感知能力和通信能力的融合共生、互惠互利。盡管通信感知一體化技術應用前景很大，但由于信號格式以及它們之間的系統和網絡結構的固有差異，仍有許多挑戰和開放的研究問題需要解決（本項目受東南大學-中國移動研究院聯合創新中心資助）。