通信感知一體化關鍵技術與挑戰

姜大潔，姚健，李健之，丁圣利，楊坤，袁雁南，陳保龍，秦飛

（維沃移動通信有限公司，北京 100015）

0 引言

6G 將實現“自由連接的物理數字融合世界”的愿景[1]。6G 不僅需具備通信能力以實現物理與數字融合世界的自由連接，還需具備對物理世界的感知能力以構建對應的數字世界，并且具備計算能力以提供物理與數字融合世界所需的數據處理，最終實現物理世界和數字世界的高效互動與高度融合。無線通信和無線感知均基于電磁波理論，電磁波信號在人類活動的高價值場景幾乎實現了無縫覆蓋。在發送端對電磁波信號進行調制，使得電磁波承載信源信息，而電磁波信號在傳播過程中會受到無線環境的影響，即電磁波信號受到環境調制因此也承載了環境信息。接收端通過對電磁波信號的分析，不僅能夠得到所承載的信源信息，還能夠提取出反映傳播環境特征的感知信息，也就是說，電磁波信號具有與生俱來的通信與感知雙重功能，這就使得通信感知一體化（簡稱通感一體化）成為可能。相比感知與通信分離的系統，通感一體化系統能夠帶來許多優勢，例如節約成本、減小設備尺寸、降低功耗、提升頻譜效率、減小通信和感知之間的互干擾等。

隨著6G 系統的頻段向毫米波甚至太赫茲擴展，其頻段具有大帶寬和高穿透能力的特點，同時將來更大規模天線和更密集網絡的部署，將共同推動6G 提供更高感知精度與更高感知分辨率的感知服務。通感一體化將是6G的標志特征之一。本文首先介紹了通感一體化的場景與性能指標，然后介紹了通感一體化的關鍵技術，最后給出了通感一體化在性能評價指標、信道建模與仿真方法、硬件非理想因素的影響、隱私與計費等方面的挑戰。

1 通感一體化的背景

1.1 感知的分類

根據感知設備（指具有感知能力的設備，例如傳感器等）與感知目標或感知對象是否分離，感知可以分為非接觸式感知和接觸式感知。接觸式感知需要在感知目標上安裝溫度計/濕度計/氣壓計/陀螺儀/加速度計/重力傳感器等傳感器來采集特定感知信息；非接觸式感知需要光、聲或無線電波等作為感知傳導的媒介，因此可以分為光感知（通過可見光、紅外線等作為媒介進行感知的普通攝像頭，如紅外攝像頭、激光雷達等）、聲感知（例如通過機械波、超聲波進行感知的聲吶）和無線電波感知（例如毫米波雷達等）。圖1 總結了不同的感知類型：

圖1 感知的分類

另外一種分類方式是將感知分為非射頻感知和射頻感知，其中非射頻感知包括接觸式感知、光感知和聲感知。非射頻感知在某些方面存在一定局限性，例如基于可見光的普通攝像頭系統往往依賴于光線條件或視距條件，尤其在室外場景受天氣情況影響嚴重，且存在隱私安全問題等。其他特定傳感器需要安裝在感知目標上，存在部署維護與設備供電的問題，在便利性和成本方面有一定局限性。射頻感知即無線電波感知。無線電波信號在傳播過程中受到周圍環境的影響，信號的幅度、相位等特征發生了變化，接收端通過對無線信號特征變化的分析，不僅能夠得到無線信號承載的發送端信息，還能夠提取出反映傳播環境特征的信息。射頻感知支持感知設備與感知目標的分離，相比非射頻感知，其受天氣和光線條件影響較小，感知范圍相對更大，靈活性更高，在隱私與安全方面相比攝像頭更具優勢。射頻感知與非射頻感知互為補充。6G 將綜合利用包括射頻感知在內的不同類型的感知來采集各類數據，以實現對物理世界更便捷更高效更精確的數字化構建。

1.2 通感一體化及融合級別

在過去，大部分場景下無線通信系統和感知系統被獨立研究。事實上，無線通信和射頻感知不論工作原理、系統架構還是頻段，均存在著不少相似之處。首先，通信系統與感知系統均基于電磁波理論，利用電磁波的發射和接收來完成信息的傳遞和獲??；其次，通信系統與感知系統均具備天線、發送端、接收端、信號處理器等硬件，在硬件資源上有很大重疊；再次，隨著技術的發展，兩者在工作頻段上也有越來越多的重合；另外，二者在信號調制與接收檢測、波形設計等關鍵技術上存在相似性。面向通信感知兩種功能的一體化設計已逐漸成為趨勢。

通感一體化系統是指在同一系統中通過頻譜共享、硬件共享、信號共享等方式，在進行信息傳遞的同時，能夠通過無線信號的發射和接收，感知目標物體的方位、距離、速度等信息，或者對目標物體、事件或環境等進行檢測、跟蹤、識別、成像等。此時的無線信號既是通信信號，又是感知信號。通感一體化系統相比通信和感知分離的系統，能獲得融合增益與協作增益[2]。從通信和感知的交互及相互影響的角度分析，通感一體化包括如下不同程度的融合級別[3]：

（1）共存：通信系統和感知系統共享空時頻資源，但不進行信息共享與互干擾消除，不考慮物理集成設計和優化，在達不到完美隔離的情況下，兩系統相互之間會產生干擾，導致各自的性能下降。

（2）合作：通信系統和感知系統通過共享部分信息，達到減小彼此之間干擾的目的，進一步地，利用彼此的信息交互實現更加豐富的功能或者增強系統本身的通信性能或感知性能。

（3）聯合設計和優化：在系統設計時將通信和感知聯合考慮，從硬件架構、波形設計、協議設計、接收信號處理等各個角度實現通信和感知功能的深度融合，提升頻譜使用效率，優化系統整體性能。

2 通感一體化的場景與性能指標

2.1 感知的對外服務和對內服務

感知的服務對象可以是6G 系統自身，也可以是6G系統以外的其他對象。以服務對象的范疇來區分，感知可以分為對外服務（服務對象是6G 系統以外的其他對象，即network for sensing）和對內服務（服務對象是6G 系統本身，即sensing for network）兩種。

關于感知的對外服務，按照感知的覆蓋范圍，可以將典型的感知用例和應用場景進行分類，具體用例如表1 所示。

表1 典型感知功能與應用場景

為支持表1 中的各種感知用例，感知信號接收節點的每個天線接收感知信號發送節點發送的一個或多個感知信號，根據接受到的感知信號得到信道響應；然后根據接收信號或信道響應得到基本測量量，其中基本測量量包括時延、多普勒、角度、強度，及其多維組合表示。感知信號的接收節點或者感知信息處理節點根據基本測量量確定感知目標的基本屬性/狀態，具體包括距離、速度、朝向、空間位置、加速度等；感知信號的接收節點或者感知信息處理節點進一步得到感知目標的進階屬性/狀態，具體包括目標是否存在、軌跡、動作、表情、生命體征、數量、成像結果、天氣、空氣質量、形狀、材質、成分等。通過對接收到的感知信號進行不同程度的計算或處理可以獲得不同層次的感知信息（如表2 所示），進而得到目標感知用例所需的感知結果。值得注意的是，感知信息處理節點可以是終端、基站、核心網網元、或者外部應用服務器等。

表2 不同層次的感知信息

感知的對內服務即sensing for network，其中包括感知輔助通信，其主要目的是通過對周圍環境的感知來提升通信系統的性能。感知的對內服務的一些用例包括基于終端定位的波束訓練、基于非視距檢測的信道估計、基于環境重構的網絡優化等方面。對于毫米波通信系統，在碼本集合很大的情況下，波束訓練過程比較耗時，通過感知來獲取終端位置，能夠減小波束訓練的開銷，實現移動場景下快速波束賦形與跟蹤。進一步地，對通信目標進行定位和跟蹤，并對信道環境中潛在的障礙物進行預測，進而進行針對性的波束切換可以避免因障礙物阻擋導致的通信鏈路故障。此外，對周圍環境不同目標的感知有助于區分視距和非視距信道，彌補基于信道特征進行分析時誤識別率高的問題，并且感知獲取的信道參數還可以用于提升通信信道估計的準確性。

2.2 感知的性能指標

無線感知的性能指標主要包括感知精度、感知分辨率、感知范圍、感知時延、感知更新頻率等。各個性能指標的含義參考表3。其中，感知精度與硬件設備性能以及具體資源配置、感知信干噪比等有關；感知分辨率與用于感知的硬件能力以及資源配置有關，例如距離分辨率與感知信號的帶寬有關，角度分辨率與天線孔徑有關，速度分辨率與感知信號的時域寬度有關。不同感知用例或應用場景對應的感知性能指標的具體含義有所不同，例如，道路車輛監控場景對應的感知精度主要指距離精度、速度精度和角度精度，感知分辨率主要是距離分辨率、速度分辨率和角度分辨率，感知范圍則是距離范圍、速度范圍和角度范圍。而呼吸監測的感知用例對應的感知精度為呼吸頻率的精度，感知分辨率則為呼吸頻率分辨率。

表3 感知性能指標及其含義

此外，從系統效率的角度，感知資源開銷、感知功耗等也是需要考慮的指標。

3 通感一體化的感知流程與關鍵技術

對通感一體化的研究，首先需要梳理通感一體化的幾種基本感知方式和感知業務流程，并在此基礎上，對通感一體化系統的關鍵技術進行研究。關鍵技術具體包括通感一體化波形設計、通感硬件器件共享方案與架構設計、通信解調算法與感知算法聯合設計、信號聯合檢測與干擾消除、MIMO-通感一體化技術、通感一體化與backscatter 和RIS 技術的結合、通感一體化的移動性管理及通感一體化的鏈路自適應技術等。下面對感知方式與感知流程，以及上述關鍵技術中的部分技術展開討論。

3.1 感知方式與感知流程

根據感知信號發送節點和接收節點的不同，分為6種基本感知方式，如圖2 所示，具體包括：

（1）基站回波感知，在這種感知方式下，基站A 發送感知信號，并通過接收該感知信號的回波來進行感知測量。

（2）基站間空口感知，此時，基站B 接收基站A 發送的感知信號，進行感知測量。

（3）上行空口感知，此時，基站A 接收終端A 發送的感知信號，進行感知測量。

（4）下行空口感知，此時，終端B 接收基站B 發送的感知信號，進行感知測量。

（5）終端回波感知，此時，終端A 發送感知信號，并通過接收該感知信號的回波來進行感知測量。

（6）終端間旁鏈路（Sidelink）感知，此時，終端B 接收終端A 發送的感知信號，進行感知測量。

值得注意的是，圖2 中每種感知方式都以一個感知信號發送節點和一個感知信號接收節點作為例子，實際系統中，根據不同的感知用例和感知需求可以選擇一種或多種不同的感知方式，且每種感知方式的發送節點和接收節點可以有一個或多個。圖2 中的感知目標以人和車作為例子，且假設人和車均沒有攜帶或安裝信號收/ 發設備，實際場景的感知目標將更加豐富。

圖2 通感一體化的6種基本感知方式

考慮到6G 網絡架構與功能尚不明確，圖3 給出了基于5G 核心網的感知流程。該流程中，為支持感知服務，5G 核心網新增了感知網絡功能。感知業務流程的具體步驟如下：

圖3 感知流程的示例

1.AMF（Access and Mobility Management Function，接入和移動性管理功能）收到感知服務請求，包括感知目標區域標識/感知目標用戶標識、感知服務QoS（Quality of Service，服務質量）需求。感知服務請求可以來自AF（Application Function，應用功能），經NEF（Network Exposure Function，網絡開放功能）轉發給AMF（即1a），或者來自終端設備UE（1b）。

2-3.AMF 基于感知服務QoS 需求、感知網絡功能的能力、感知網絡功能的負荷等選擇合適的感知網絡功能，并轉發感知服務請求。

4.感知網絡功能根據感知服務請求和RAN node 和/或UE 的感知能力，選擇合適的感知方式以及對應的RANNode（例如gNB）和/或UE。

5.感知網絡功能與RAN-Node 和/ 或UE 進行感知流程交互，獲取感知結果。例如，選擇UE 發感知信號基站收感知信號的感知方式，基站將感知信息發送給感知網絡功能，感知網絡功能根據感知信息計算得到感知結果。

6-7.感知網絡功能給AMF 發送感知服務響應（包括感知結果），AMF 將響應轉發至感知服務請求方。

3.2 波形設計

波形設計是通感一體化技術研究的重點，其設計思路可以是重用已有通信波形或感知波形，采取時分、頻分、空分的方式實現通信和感知波形的分集發送，這種方式資源利用效率較低；也可以通過對已有波形的改造或新波形設計將通信和感知功能集成到一種波形，實現一體化設計。下面對幾種常見的可用于通感一體化設計的波形進行分析：

（1）單載波波形。通常與擴頻技術結合用于通感一體化設計，例如基于直接序列擴頻（DSSS）、時跳擴頻（THSS）、啁啾擴頻（CSS）的單載波通感一體化波形；擴頻技術已經被廣泛應用于通信系統中以獲得更高的安全性和魯棒性，為保證感知性能，需要采用自相關與互相關特性良好的擴頻序列以及擴頻因子以適應不同的感知精度及動態范圍。此外，也可以利用單載波通信系統中的導頻等訓練序列進行感知，例如對于采用SC-FDE（Single Carrier Frequency Domain Equalization，單 載波頻域均衡）波形的IEEE 802.11ad 系統，其無線幀中的短訓練字段（STF,Short Training Field）與信道估計字段（CEF,Channel Estimation Field）由互補格雷序列組成，用于通信系統幀同步、頻偏估計、信道估計，同時可用于雷達系統的目標檢測以及測距、測速功能[4]。

（2）多載波波形。OFDM 波形廣泛應用于4G/5G移動通信系統，具有較高的頻譜效率，可以進行靈活帶寬資源分配。OFDM 波形也被引入到雷達系統，進行參數估計時不存在距離-多普勒耦合效應，此外接收端基于傅里葉變換的檢測算法簡單高效，并且基于OFDM 波形的雷達和通信系統的發射機制高度相似，便于實現通感一體化設計。OFDM 波形同樣存在峰值平均功率比高、對多普勒和相位噪聲敏感等問題，需要針對性地優化。例如，采用恒包絡OFDM（CE-OFDM,Constant Envelope-Orthogonal Frequency Division Multiplexing）設計以改善傳統 OFDM 峰值平均功率比高導致的高功率放大器出現非線性失真的問題[5]。另外，有文獻考慮利用FBMC（Filter-Bank Multicarrier，濾波器組多載波）作為通信感知融合波形[6]。OTFS（Orthogonal Time Frequency Space，正交時頻空）作為潛在的6G 波形，已有研究表明其在雷達估計特性方面性能與OFDM 波形相當，并且由于其循環前綴開銷較OFDM 小，因此以更高的復雜性為代價獲得更高的頻譜效率[7]。

（3）雷達常用波形。例如簡單脈沖波形或FMCW（Frequency Modulated Continuous Wave，調頻連續波）波形。簡單脈沖波形雷達在每個脈沖周期內由占空比決定的時間范圍里發射簡單脈沖信號，并在脈沖周期的剩余時間上接收回波信號，對回波信號進行處理以進行感知。該波形不要求系統具備全雙工能力，實現相對簡單，但存在近距離盲區的問題，并且由于其信號在時間上的不連續性，資源利用效率低。簡單脈沖波形通常用于遠距離的感知應用，例如軍事上對于飛行物入侵的監測。FMCW 雷達通過發射頻率線性變化的chirp信號并對回波信號進行感知，具有大時寬-帶寬積、恒包絡、自相關特性好、收發機架構和信號處理流程簡單等優點。進一步地，可以通過將通信調制數據加載到FMCW 波形使其攜帶通信信息實現通感一體化，但是該波形要求雷達系統具有全雙工能力，對于收發信號隔離的要求較高，適合于發射信號功率較小的近距離感知，例如汽車雷達。此外，超寬帶（UWB,Ultra-Wide Band）波形是指絕對帶寬大于500 MHz 或相對帶寬大于0.2 的信號波形，通常為納秒級或亞納秒級的極窄脈沖波形，通過測量極窄脈沖的飛行時間獲得目標的距離信息。該波形系統架構和實現簡單、成本和功耗低，通常適用于近距離探測，例如生命體征檢測和手勢識別等應用。

3.3 MIMO-通感一體化技術

感知的一個典型用例是對感知目標進行方位角測量和定位，這自然與雷達聯系緊密。業界先后出現了相控陣雷達和MIMO 雷達。相控陣雷達使用整個天線陣列進行波束賦形，能夠形成高增益、高指向性的窄波束，利于提高感知信號的接收功率。然而，相控陣雷達的波束寬度決定了角度分辨率，感知區域較大時需要進行波束掃描，多目標彼此距離小于波束寬度則無法區分，且同時最大可探測目標數量受限。MIMO 雷達的特征是各個天線分別發射相互正交的信號（可通過時分復用、頻分復用、多普勒頻分復用、碼分復用以及上述組合方式）。MIMO 雷達利用波形分集以及虛擬陣列（Virtual Array）特性，能夠獲得相對于相控陣雷達更高的探測/ 估計分辨率、更高的最大可識別目標數以及更好的雜波抑制能力。MIMO 雷達根據天線部署位置的不同，又可以分為集中式MIMO 雷達和分布式MIMO 雷達。相對于集中式MIMO 雷達，分布式MIMO 雷達可以更好地利用目標的雷達散射截面分集（RCS diversity,Radar Cross Section diversity），提高目標檢測性能[8]。但分布式MIMO 雷達面臨天線間精確同步的挑戰。此外，Phased-MIMO 雷達[9]、Beamspace-MIMO 雷達[10]等新型雷達體制，兼顧相控陣雷達和MIMO 雷達的優勢。

未來的MIMO 通感一體化系統將同時具備MIMO 通信以及MIMO 雷達功能，在此稱之為MIMO-ISAC 系統。MIMO-ISAC 系統利用了MIMO 雷達中的虛擬陣列的概念來提升感知精度?？紤]MIMO 雷達發射陣列天線總數為M，各發射天線位置坐標為xT,m,m=0,1,…,M?1，接收陣列天線總數為N，各接收天線坐標為xR,n,n=0,1,…,N?1。假設各發射天線發射信號正交，則：

其中，φm(t)、φk(t)分別表示第m和第k個發射天線的發射信號，δmk表示狄拉克函數。此時接收機每個接收天線使用M個匹配濾波器分離發射信號，因此接收機總共得到NM個接收信號?？紤]1 個遠場點目標，則第n個接收天線的第m個匹配濾波器得到的目標響應可以表示為：

其中，ut為1 個從雷達發射機指向點目標的單位向量，α(t)為點目標的反射系數，λ為發射信號載波波長?？梢钥吹?，反射信號的相位由發射天線和接收天線共同確定。等效地，等式(2)的目標響應與1 個天線數為NM的陣列得到的目標響應完全相同，該等效陣列稱為虛擬陣列，其天線位置坐標為：

圖4 給出一個M=3 和N=4 的MIMO 雷達配置以及對應的虛擬陣列示意圖。MIMO 雷達實際部署時，通過合理設置發射天線陣元、接收天線陣元的位置，僅僅通過N+M個物理天線，就能構造出包含NM個互不重疊的虛擬天線的陣列。由于虛擬陣列往往能夠形成更大的陣列孔徑，因此能夠獲得更好的角度分辨率。

圖4 MIMO雷達天線配置及對應的虛擬陣列示意圖

隨著毫米波以及大規模MIMO 技術的發展，基于數?；旌喜ㄊx型架構的大規模MIMO 成為發展趨勢，已經廣泛用于毫米波5G 通信網絡。目前，學界針對混合架構大規模MIMO 的通感一體化研究尚處在探索階段。面向通感一體化的大規模MIMO 硬件架構與天線陣列設計、面向通感一體化的預編碼/波束賦形方案設計等都是有價值的研究方向。

3.4 通感一體化與backscatter技術的結合

根據感知目標上是否安裝有信號收/ 發設備，無線感知的感知目標可以分為無源目標或有源目標。實際上，為了增強對無源目標的感知性能，無源目標上可以安裝低成本低功耗微小體積的標簽設備，例如RFID（Radio Frequency Identification，射頻識別）無源標簽（Tag）或者backscatter（反向散射）標簽。目前學術界已有許多基于RFID/backscatter 的無線感知研究。例如，路邊單元通過接收安裝在車上的反向散射標簽的反射信號，在實現高精度的車輛定位[11]、測速、軌跡追蹤的同時，還能夠準確區分道路上的不同車輛。通過在醫院輸液室的每個點滴的滴斗上貼上不同的標簽，能夠實現同時對多個病人的輸液速度以及輸液是否停止的實時監測[12]。利用在感知目標周圍部署多個標簽，能夠實現目標朝向識別[13]、目標材料識別以及二維截面成像[14]等。

標簽可以安裝在感知目標上或者部署在感知目標附近，接收端可以對標簽信號進行檢測從而完成感知?；跇撕灥母兄邆湟韵聝瀯荩?/p>

（1）為不同的感知目標分別安裝不同的標簽，可以根據不同標簽的反射信號特征的不同來分辨不同的感知目標。

（2）標簽對信號的反射特性（通過backscatter 方式）相比感知目標本身對信號的反射特性要更穩定，標簽的反射信號強度更高，覆蓋性能和抗干擾能力更強，可提高感知性能。

（3）標簽成本低、功耗低、體積小，在感知目標附近部署多個標簽，對多個不同位置的標簽的信號進行聯合感知處理，可以增大感知范圍，提高感知性能。

3.5 通感一體化與RIS技術的結合

未來的通信系統希望利用部署在環境中的RIS（Reconfigurable Intelligent Surface，智能超表面）設備來實現對無線信道的定制化?；赗IS 的無線信道定制化既可以提高通信網絡的覆蓋性能和吞吐量，也可以增強無線系統的感知性能（即RIS 輔助感知）。在多徑環境中，感知信號接收節點需要從接收到的多徑信號中提取經過感知目標反射的有用徑的信號?；赗IS 的定制化無線信道可以通過波束賦形技術提升感知節點—RIS—感知目標的傳播路徑的信號能量，增大感知目標的識別機會和感知準確率；或者，可以通過波束抑制方式降低與感知目標不相關的多徑的信號強度，從而減小不相關的多徑信號對感知性能的影響。此外，RIS 設備還可以與感知節點協作實現感知業務。例如，在有源的感知目標來接收感知信號，以及已知感知信號發送節點的位置和RIS 位置的前提下，可以根據感知信號發送節點—RIS—有源感知目標的信道信息（例如到達角）以及感知信號發送節點—有源感知目標的信道信息（例如到達角）來獲得有源感知目標的位置信息。

RIS 輔助感知在部署中面臨一些挑戰。首先，面向感知的RIS 波束賦形是使能RIS 輔助感知的核心問題。在未知感知目標信息的前提下如何確定RIS 的轉發波束？對于有源感知目標，感知目標可以通過基于RIS 的模擬波束訓練來確定最優的RIS 轉發波束[15]。對于無源感知目標，感知網絡可以考慮利用機器學習獲取不同RIS 轉發波束與感知目標對無線信道變化的相關性來推測感知目標的信息[16]。此外，大規模部署的RIS 會引入基于近場假設的感知場景。傳統感知算法通?；谶h場假設將接收信號近似為平面波進行信號處理，傳統的信道建模和信號處理算法需要進行修正來適配基于近場假設的RIS 輔助感知。

4 通感一體化面臨的挑戰

4.1 通感一體化性能評價指標

傳統通信系統通常以提高吞吐量和傳輸可靠性為優化目標，關注的性能評價指標主要包括頻譜效率、信道容量、信噪比和誤碼率等。而通感一體化系統則需要考慮通感聯合的性能評價指標。在不同的感知應用場景下，通感一體化的性能評價指標要求可能存在不同。

以單一的感知系統為例，雷達波形設計中常用模糊函數衡量波形性能優劣，其定義為信號時間頻率復合自相關函數?；蚰５钠椒絒17]，可表征發射波形采用最優信號處理條件下的分辨力、測速測距精度以及雜波抑制能力等性能，是研究雷達信號的主要數學工具。理想的模糊函數呈圖釘狀，具有單一中心峰值，而在峰值之外的延時多普勒平面上其他能量均勻分布。參數估計領域使用克拉美羅下界（CRLB,Cramer-Rao Lower Bound）表示無偏估計量的方差的下限，反映了無偏估計中能夠獲得的最佳估計精度。均方誤差（MSE）也常被用來衡量參數估計性能，其定義為參數的真實值與其估計值之間誤差的平方的均值。此外，通感一體化的研究引入雷達估計速率，用來衡量感知頻譜效率[3]，作為與通信數據速率相對應的感知指標。

考慮到通信與感知的融合設計，為量化通信速率與感知精度之間的權衡問題，有研究將等效均方誤差作為通信感知統一的性能衡量指標，或者將基于速率失真理論的容量失真函數的概念引入到通感一體化系統，以及通過最大化通信和感知的互信息加權和為準則進行波形設計[18-20]。通信與感知系統關注的性能指標側重點不同，不同感知業務之間的性能衡量方式也可能存在差別，能否找到衡量通感一體化性能的統一評價標準，對于指導一體化波形設計和通感系統設計具有重要意義。

4.2 信道建模與仿真方法

通感一體化關鍵技術與關鍵算法的研究與評估，離不開能夠真實反映實際系統所經歷無線傳播環境的信道模型的支撐。面向通信的信道模型主要包括隨機性模型（Stochastic Model）、確定性模型（Deterministic Model）以及半確定性模型（Quasi-deterministic Model）[21]。其中，隨機性模型兼顧了復雜度和可信度，其信道特征由一組關鍵信道參數控制，不同參數取值對應不同場景，配置靈活。目前，3GPP 技術報告TR 38.901 中的信道模型就屬于隨機性模型，廣泛應用于5G 的技術評估和標準化。

但是，面向通信的隨機性模型無法直接用于通感一體化場景的信道建模。首先，面向通信的信道模型不區分感知目標和非感知目標。對通信來講，無線信道環境中的反射體導致的反射信號為多徑/多徑簇（Cluster），對于MIMO 系統的空分復用以及空間分集是有利因素，不需要區分是感知目標還是非感知目標導致的多徑/多徑簇；而傳統的雷達信道一般是稀疏信道，多徑數量少甚至不考慮多徑，除感知目標外的環境中的其他反射體/散射體導致的反射信號被稱為雜波（Clutter），對感知是有害因素。因此，面向通感一體化場景中，需要在一定程度上分別建模感知目標和雜波的多徑/多徑簇。其次，面向通信的信道模型不支持自發自收的信道建模，不同的感知方式下信道模型需要考慮的情況也有所不同。在自發自收的感知方式下，感知目標的反射、散射特征需要在信道模型中考慮，且回波信號所經歷的信道相比通信信道具有兩倍的路徑損耗以及額外的反射損耗（與感知物體RCS 有關）。

目前，通感一體化場景下是否具有一些新的電波傳播機制，針對不同感知用例的信道模型采用隨機性模型、確定性模型或半確定性模型，是否存在更準確更高效的信道建模方法等，都是亟需研究的問題。

面向通信的仿真主要包括系統級仿真和鏈路級仿真。系統級仿真能夠建模多UE 在多小區環境中的隨機位置，以及不同UE 的鏈路損耗和小區間干擾，從而得到每個UE 的post-SINR（Signal to Interference plus Noise Ratio，信干噪比），然后根據L2S（Link to System，鏈路到系統）接口映射得到BLER（Block Error Ratio，誤塊率），最終計算得到每個UE 的上行或下行吞吐量。系統級仿真不涉及復雜的信號處理過程，復雜的信號處理過程體現在通過鏈路級仿真提供的L2S 接口數據中。鏈路級主要面向點對點的單鏈路的性能評估，建模不同的信號處理模塊和對應的信號處理過程。

面向通感一體化的仿真評估，存在以下兩種潛在的仿真方法。

（1）不基于感知L2S 的方法。第一步，選擇待評估的具體感知用例和場景，確定該場景下的信號發送端、信號接收端、感知目標以及非感知目標的位置/ 特征；第二步，建模信號發送端到接收端之間的信道，包括可能的LOS 徑/ 簇，經過感知目標反射的徑/ 簇，以及非感知目標反射的徑/ 簇；第三步，針對評估的具體感知用例，建模對應的接收端接收信號的感知處理過程，從而得到感知用例的感知性能指標。

（2）基于感知L2S 的方法。方法二的前兩個步驟與方法一的前兩步相同。方法二的第三步是根據接收端接收的信號來計算感知SINR 或者其他指標（取決于待評估的具體感知用例）。第四步，根據感知SINR 或者其他指標以及感知L2S 接口，得到感知用例的感知性能指標。感知L2S 接口數據需要通過大量鏈路仿真得到，一種感知L2S 接口數據可表征感知SINR 取值與某種感知用例的感知性能指標大小之間的關系。

方法一的優勢在于可以更精確地得到感知性能指標，缺點是對于某些感知處理復雜度較高的感知業務，其感知信號處理的計算量可能較大，仿真時間可能較長；方法二的優勢在于其仿真計算量和仿真時長優于方法一，其缺點是目前缺少可靠性高且復雜度可以接受的感知L2S接口模型。感知性能指標不僅取決于感知SINR，還取決于感知目標的位置以及非感知目標（雜波）的特征等，可能導致感知L2S 接口模型過于復雜。未來需要綜合考慮上述兩種的優勢和缺點，制定面向通感一體化的仿真方法，以適配不同感知用例的感知研究需求。

4.3 硬件非理想因素的影響

在通感一體化中，獲取精確的感知測量信息尤為重要，而硬件的非理想因素會顯著影響感知測量精度。通過檢測感知信號來提取準確的信道狀態信息（CSI，Channel State Information），是滿足感知性能指標的關鍵，而一些非理想因素導致的CSI 測量誤差，會顯著影響感知的精度。影響感知性能的硬件非理想因素主要包括：

（1）信號接收功率的不確定性。由于低噪聲放大器（LNA,Low Noise Amplifier）、可編程增益放大器（PGA,Programmable Gain Amplifier）等器件的非理想導致實際的增益調整與預期不符，進而使得測量得到的CSI 幅度不準確。

（2）IQ 路不平衡。I、Q 支路器件性能的局限性使得本振信號相位不能保證嚴格相差90°、兩路信號增益存在差異以及存在直流偏置等，進而導致基帶信號的正交性被破壞，造成CSI 惡化。

（3）時頻同步偏差。收發端時鐘偏差、非理想同步等因素帶來載波頻率偏移（Carrier Frequency Offset）、取樣頻率偏移（Sampling Frequency Offset）、符號定時偏移（Symbol Timing Offset）等問題，會影響對速度估計的準確性或導致測距模糊。文獻[22]歸納了收發端共用參考時鐘、對單站中多天線的CSI 進行求商或者共軛乘、多站聯合消除定時誤差等方法來應對時鐘偏差對感知的影響。

4.4 隱私與計費

無線感知相比攝像頭感知在視距內的隱私性更好，因為無線感知只能獲得感知測量量的圖譜而無法獲得肉眼可辨識的圖片；但另一方面，無線感知相比非射頻感知的感知范圍更廣，例如能感知到視距以外例如門后面人的活動等。因此，安全與隱私是無線感知的挑戰之一。安全與隱私不僅需要保護無線感知所獲得的感知目標的隱私信息在其所有者的授權范圍內使用，還需要保障無線感知服務端到端流程的安全和認證，避免受到攻擊或篡改。例如，通過對感知信息進行模糊化處理或者對感知信號進行加密，來保證感知的隱私的安全。

感知計費是通感一體化商業模式的重要組成部分，潛在的內容包括計費對象、計費標準和計費方案，其中計費對象既需要考慮對感知服務需求方的收費，也需要考慮對作為感知信號發送或接收節點（例如終端用戶）的付費。包括計費策略在內的靈活合理創新開放的商業模式和生態是通感一體化未來成功商用的重要前提之一。

5 結束語

電磁波信號在人類活動的高價值場景幾乎實現了無縫覆蓋，電磁波信號天然具有通信與感知雙重功能。通感一體化系統通過通信和感知兩種功能的頻譜資源共享、硬件共享、空口聯合設計、信息交互與協作以及協議聯合設計，相比通信和感知分離的系統，能獲得融合增益與協作增益。本文首先介紹了通感一體化的場景與性能指標，然后介紹了通感一體化的感知方式和感知流程以及通感一體化的關鍵技術，關鍵技術包括通感一體化波形設計、MIMO-通感一體化技術、通感一體化與backscatter 和RIS 技術的結合等。最后介紹了通感一體化在性能評價指標，信道建模與仿真方法、硬件非理想因素的影響、隱私與計費等方面面臨的挑戰。針對這些挑戰進行攻關是通感一體化未來規模商用的重要前提。