6G通感一体化组网融合技术
通信与感知融合是6G的重要研究方向，通过标准化推动其发展，并实现宏微基站协同感知和资源共享机制。该技术利用宏微基站协同感知和数据共享提升感知性能，并通过CSMA/CA信道检测机制优化频谱效率。同时，拓展QoS模型以支持感知业务的指标要求，并定义感知QoS概念。未来面临理论基础、网络架构、太赫兹技术和硬件实施等挑战。
摘 联结
【关键词】 通感一体化；协同感知；资源共享；感知QoS
0 引言
未来6G网络的目标是为用户提供更加丰富的业务体验。不仅实现了大带宽低时延的数据传输能力，并且通过通信与感知的深度融合来提供感知相关服务。通感一体化技术将成为6G新系统赋能提质的重要利器，并将成为未来6G系统的核心支撑成分[1]。在5G时代之前，通信与感知的发展路径相对独立，在面对感知业务需求激进增长以及通信向2B方向快速发展的背景之下，则有必要从差异性与共性两个维度出发来构建极简化高效的6G通感融合设备及组网架构[2]。为此，标准组织及产业界对通感融合技术展开了广泛深入的研究
1 通感一体化现状
1.1 标准组织研究
在R16阶段启动了基于NR技术的定位研究工作，在这一过程中标志着3GPP正式进入了感知业务的标准制定阶段。值得注意的是，在这些应用中，NR技术主要被用于通信设备的位置确定任务。然而，在这些应用中位置服务仅构成感知业务功能体系的一部分。因此需要根据不同通感融合场景需求建立相应的优化策略。进一步明确整个系统的技术架构框架以及关键核心技术点将为后续标准化工作奠定基础并最终形成统一的技术协议标准。
目前通信感知融合技术仍处于研究初期阶段。对于RAN侧，在RP#93e中联想提出了相关方案；而在R17标准中，则未支持UE定位功能对检测与跟踪对象的支持。然而无线电传感技术能够收集环境数据以识别物体的存在状态，并且在R18的URLLC场景中具备引入感知技术的基础条件[3]；与此同时，在RP#94e中提出的无线传感技术发展计划显示了广阔的市场前景，并详细探讨了基于感知信号的时间、相位或振幅变化来解析距离信息的可能性；此外该方案还指出，在R18的技术研究阶段可将无线传感模块用于射频功能扩展，并强调了大规模MIMO、更高频段、更宽带宽以及灵活的多向配置等新型NR技术的重要性；同时该计划还指出，在无线传感应用层面可采用射频模块重复化设计原则；而针对现有5G网络架构展开通信与感知融合方面的研究，则被视为在R18阶段实现增强型数字感知的重要途径[4]
对于SA侧而言，在SA1#97场景中各运营商针对不同垂直领域的通信感知融合服务需求展开了深入研究，并系统性地分析了5G系统的典型用例及潜在需求范围[5]；在SA2#146e方面，则重点考察智能家居、智慧城市、智能交通、智能零售及工业4.0等领域的发展现状[6]；此外，在SA2#146e中还明确了各企业对于无人机应用、远程控制及无人机交通管理等新兴应用场景的支持需求[7]；vivo团队则从多维度深入探讨了不同应用场景下的感知需求，并围绕支持感知的网络架构展开了相关设计与实践[8]。具体而言，在该研究中涵盖了基于BS回波检测的感知服务、基于Uu接口的感知功能开发以及基于现有上下行参考信号的Uu感知服务实现等内容[9]。
1.2 产业推进
在产业界领域方面，在2018年的GlobeCom大会上首次提出通感一体化技术研究[10]这一观点；国内多家公司与相关通信机构在6G预研白皮书中明确指出将通感一体化作为重要研究方向之一。随后于2021年4月，“6G通信感知一体化学术研讨会”在成都顺利召开，并宣布“通信感知一体化：开启无线新未来”的目标；同时由中国移动研究院与华为公司共同主办的一届行业应用研讨会在北京举行，在会上各运营商、设备商、终端商等产业代表共同探讨了5G网络演进现状及6G中通信感知融合的技术机遇与发展前景。到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》，系统总结了该技术的研究现状及发展趋势，并详细阐述了其相关应用场景、基础理论研究以及关键技术突破等，并展望了其商用前所面临的关键挑战[11]；而到2022年1月，《IMT-2020(5G)推进组》完成了首个面向5G-Advanced的通信感知一体化测试验证工作，在这项成果的帮助下许多行业突破了此前的技术瓶颈并获得了全新的技术突破可能；与此同时中国通信学会于同一年份1月发布了《通感算一体化网络前沿报告》白皮书对通感一体化的典型应用场景及其性能评价指标体系进行了深入分析并重点阐述了其中的关键技术和实现路径希望为该技术的快速推广和发展提供技术支持推动其在全球范围内走向规模商用[12]
通感一体化产业推进图如图1所示 。
2 通感一体化组网
该方案充分运用了移动通信系统中的宏微基站资源，在宏观与微观层面布置基站时可采取多种形式。科学选择合适的站点并实现数据共享，则能支持多点同步采集与相互补充的数据处理方法。灵活的方式显著提升了网络在不同场景下的服务效能。此外，在提升协同感知效率方面可通过高效的频谱共享机制可避免干扰并保障性能。
2.1 宏微基站协同感知
在移动通信系统中，宏微基站组网被视为一种基础化的部署模式，在其设计过程中就已明确了核心目标：即实现网络覆盖范围与承载能力之间的均衡分配。其中，在宏观层面上进行信号稳定覆盖与多终端设备间的高效通信任务主要由宏基站完成；而在特定热点区域，则采用了微基站在高密度数据传输需求下的优势策略。随着感知技术的应用逐渐深入到移动通信系统中，在这种双模感知（感知-通信）协同模式下，原有的单点链路通信体系正在逐步发展成为多点协同组网的新范式：这不仅提升了网络处理复杂场景的能力，在提升资源利用效率方面也展现出显著的优势[12]。
基于多维度因素的影响，在实际应用中实现宏微基站协同感知的具体表现形式也会有所差异。主要包括以下三种类型：一是宏基站与微基站在业务层面的协同；二是宏基站在网络层面上的优化与微基站在业务层面的协同；三是宏基站在网络层面上的优化与微基站在业务层面的协同。
（1）单站感知、数据共享
在移动通信系统中存在众多接口，在这种情况下各基站之间通过Xn接口实现了数据的互通，在这种情况下各基站与核心网之间也通过NG接口实现了数据的互通。当单个基站即可满足感知业务需求时，则采用了单点感知模式进行操作其主要优势在于能够避免对同一感知目标进行多次重复感知从而最大限度地节约了宝贵的空口资源；同时该模式还能够有效避免各感知信号之间的相互干扰从而提高了整体的感知结果准确性如图2所示接入网应选择最适合执行特定感知任务的宏基站或微基站来进行相关操作将生成的数据共享给其他相关联的基站如果这些相关联的基站之间具备Xn接口则可以直接利用该接口进行数据共享而无需经过中间节点如果它们不具备Xn接口则需要将处理好的数据传输至核心网并通过核心网将其分发至其他相关联的基站以完成整个系统的高效运作
（2）多站感知、数据互补
面对错综复杂的感知任务时,单一基站的能力通常难以满足预期
（3）多站感知、数据合并
除了互补的感知数据外，在同一网络中不同基站可以通过共享基于相同感知指标的数据来进行信息融合，并对收集到的感知数据实施整合处理从而显著提升整体的感知性能
如图4所示
该组网方案体现了无需额外硬件升级仅靠基站间的协作就能进一步优化网络性能实现了现有硬件资源的最大化利用并为后续更高层次的服务质量奠定了基础
需要注意的是，在实现最优感知效果的过程中，这三种类型中的每一种宏微基站协同感知都需要合理地选择节点以确保最佳的感知效果。在选择这些节点时通常会综合考虑位置信息、通信质量以及网络拓扑结构等因素。
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。
在网络安全层面布置了丰富的算力资源，在线网关上部署了大量边缘计算设备，在线网关上部署了大量边缘计算设备，在线网关上部署了大量边缘计算设备，在线网关上部署了大量边缘计算设备
2.2 通感资源协同共享
在通信感知融合的背景下，大量设备接入将对现有资源使用产生压力。科学配置和合理利用通信资源与感知资源至关重要，在现有条件下传统复用技术具有广泛应用基础。具体而言：如时分复用技术根据需求可灵活分配通信与感知时间段；频分复用可根据不同需求优化空间波束配置；空分复用可通过多维空间分布实现精准覆盖；码分复用则能在相同时空频段内实现多节点独立传输；然而，在有限频谱资源支持下仅依靠现有复用手段难以满足大规模通感一体化场景下的节点连接需求；因此有必要引入通感协同共享机制以进一步提升频谱资源利用率
在通感共享频段内，在实现资源合理分配与干扰的有效协调方面，在采用与Wi-Fi类似的CSMA/CA机制的基础上，并遵循"先听后说"的信道检测流程，在执行通信或感知任务之前，请先完成初始信道检测步骤：若初始信道状态为空闲，则随后开展后续通信或感知操作；若初始信道状态为繁忙，则需启动拓展退避过程：在从当前设备接入优先级确定的最大退避窗口最小值至最大值的时间区间内随机选择退避计数器值（即退避计数器），再次尝试接入目标信道：当发现目标信道为空闲时，则将退避计数值减一直至退避计数器归零以完成成功接入操作；当发生退避过程失败的情况时，则需将退避计数值固定不变直至目标信道状态变为空闲状态后再重新开始递减操作：为保证多设备间的公平接入权衡，在完成一次设备接入并占用目标信道一段时间后则需立即释放该目标信路并等待其空闲状态以便下一次使用：在此基础上本研究建议引入非连续传输机制以保障不同设备间的公平竞争权即规定各设备可设置的最大接入次数以及最大占用时间参数：这种设计不仅可以用于解决通信设备间的协调问题还可以扩展应用于感知设备间的协调安排以及交叉领域的协作场景从而实现了现有资源环境下的高效优化配置
3 感知服务与QoS
当网络展现出感知能力时，其可提供的业务范围将得到显著提升。网络不仅能够提供传统的通信服务，在特定场景下还能够实现感知功能。例如，在道路交通管理中可以通过实时检测流量状况；在城市规划阶段利用高精度地图进行精准定位；此外还能对无人机活动进行实时监控与调度安排等多维度应用。为了确保感知类服务的质量成为评估通感一体化组网性能的关键指标，在移动通信系统中，QoS（服务质量确保）模型被引入以区分和管理不同类型的数据流量。该模型中将数据流量划分为保障比特速率和平分比特速率两类：其中保障比特速率的QoS流需要优先处理；而平分比特速率的则根据系统负载动态分配资源。每条QoS流都具有独特的标识信息，并通过该标识信息在网络层实现对不同数据流的优先级控制与资源分配策略优化工作
基于6G通感一体化组网架构设计的需求，在构建新型网络系统时必须考虑将传统的QoS模型拓展至感知业务领域，并对其中的关键指标进行严格保障。对于图6所示的情况而言，在满足基本要求的基础上还应引入专门针对不同应用场景的设计方案。其中将所有具备区分意义的功能定义为最小粒度单位，并与传统通信层面形成有机整合是实现这一目标的关键步骤。具体而言若无线承载资源能够被复用则可以通过同一物理层资源同时支持多个不同的数据传输通道从而进一步提升网络效率；而如果需要独立处理则应分别为其分配专用信道以确保服务质量不受影响。在此过程中我们还应当特别注意避免不同功能层之间产生干扰并探索如何在保证服务质量的同时实现更高的系统灵活性
相较于通信QoS通常关注的数据速率与时延参数[16]，在感知层面的参数种类更为丰富。具体而言，在运动检测场景下可能需要关注运动物体的距离、速度以及观察角度等生物体特征参数；而在人体生理监测领域则需采集人体的呼吸频率与心率变化特征；此外还需要考虑大气湿度与降雨强度等环境因素的相关数据。从整体来看，在不同感知类型中，精度、分辨率以及相应的处理延迟可作为核心表征参数进行评估；同时针对不同业务场景可能还需要引入刷新率、目标检测率与虚报率等特殊指标作为辅助评估依据，并建议将这些特殊指标单独列为扩展字段进行记录以确保信息完整性。
4 未来挑战
近段时间以来，在学术界和产业界均快速推进相关领域的研究工作。具体而言，在通感一体化网络的典型应用场景分析和评估指标体系构建方面取得了一定进展；但在空接设计这一核心技术领域上仍存在较大突破空间。当前通信感知融合技术仍处于初期研发阶段，在理论支撑和核心技术突破方面均面临诸多制约因素。为了进一步完善该技术体系，在理论支撑的不足、核心技术突破受阻以及系统验证能力有待提升等方面还需要持续深入的研究。
（1）理论基础：当前已有的通信领域相关研究与感知领域相关的研究尚未实现融合，在现有技术中包含通信领域特有的性能评价指标及信号特征描述方法[17]、感知领域特有的性能评价指标及信号特征描述方法[17]等基础内容。现有的通信与感知领域的性能交互机制及其影响因素缺乏系统化的理论支撑[17]。基于最新的信息传输技术原理，在通感一体化场景下构建信号传输过程中的信道模型框架，并对信号发射接收涉及的相关天线技术参数（如天线增益与方向性）、信道带宽参数以及时频资源分配参数等进行系统性的理论分析研究；同时需要建立一套完整的通感一体化传输性能评价体系。
（2）网络架构与传输协议：原有的系统架构与传输协议不再适用，在此背景下需要开发一种新型系统架构与传输协议以支持通信与感知协同传输功能。对于不同设备间的资源分配机制以及如何协调获取的感知信息等问题需要深入研究[18]。在同一覆盖网络内生成的感知数据之间可能存在较高的相关性[19]；基于强大的数据驱动型AI算法不仅能够为无线通信技术带来创新机遇[18]；也为通感一体化技术的发展提供理论支撑[19]；在面对数据丰富但场景复杂的实际应用环境时；尤其是在室内及城市边缘区域等信道条件较差的情形下；存在大量具有多模态、间接性和噪声特征的数据观测现象[20]；此外还受到系统中非线性信号特性等物理特性的制约[21]；仅依靠传统的数学模型与信号处理方法难以有效应对上述复杂场景中的通信与传感问题[20]；基于人工智能的方法对系统的运行行为建立动态模型具备潜力去解决复杂的通信/感知信道问题以及周围环境不确定性带来的挑战[22]；综合运用数据驱动型与模型驱动型方法的优势特点；有望设计出更加高效可靠的通感一体化系统解决方案；其中重点研究如何利用AI技术实现通感资源分配机制的设计以及如何从感知信息中提取有效特征。
（3）太赫兹通感：通感一体化技术将在物理世界与网络世界的深度融合中扮演关键角色，在更高频段、更大带宽及更先进的大型天线技术方面需求更为严苛。未来发展的毫米波通信系统及毫米波雷达设备将覆盖20至300 GHz频段范围；而太赫兹通信系统则将覆盖从0.1至10 THz频谱区间。研究工作不仅能够实现高达Tbps的数据传输速率目标；而且在提升人类感官感知能力、人体姿态识别精度及工业定位准确性等方面具有重要实用价值；这也将为移动通信设备实现高分辨率传感与成像功能提供可能性基础。具体而言，在实验室条件下构建具有毫米级成像分辨率的太赫兹传感原型[20]；验证基于太赫兹通信信号实现毫米级传感分辨率应用的可能性及其可行性。当前该技术面临多维度感知信息融合处理、通感系统能耗控制等关键性技术难题。
硬件实现中, 通感一体化的硬件实体要求设备具备支持通信与感知功能的能力, 不宜 simplistic地将感知模块直接引入至基站. 同时, 该系统还要求具备高速率的通信能力和高精度的感知能力. 这些因素对设备尺寸, 天线尺寸, 实现成本以及功耗等方面带来了挑战.
5 结束语
通感一体化被视为未来6G系统发展的关键方向之一，并将显著提升用户体验的多样性。本文综述了当前标准化进程及产业链发展现状，并聚焦于通感一体化的关键技术研究。
在现有理论基础上，在移动通信网络站点资源广泛部署的基础上提出了一种新型的协同感知组网方案。
该方案不仅充分利用宏基站与微基站各自的部署优势，
还通过共享感知数据实现了两者的互补与融合，
从而提出了具体的协同感知实现方案，
这一方案较传统方法显著提升了感知性能与系统的灵活性。
为了进一步优化频谱利用效率，
构建了通感资源协同共享机制，
并通过引入动态优先级控制策略，
实现了两者传输资源的有效分离与协调。
在此基础上，
对原有QoS机制进行了延展性拓展，
从网络层面构建了完整的感知服务质量保障框架。
同时，
针对未来感知类业务需求，
提出了创新性的感知QoS概念，
并深入探讨了其保障机理。
最后，
本文对当前技术发展面临的主要挑战进行了分析，
并据此提出了下一步研究的方向与目标。