范 君，曾 偉，鐘檢榮（中國聯(lián)通北京分公司，北京 100038）

0 引言

下一代移動(dòng)通信將帶來萬物互聯(lián)、可感知、智能的世界，使智慧城市、智能工業(yè)、車聯(lián)網(wǎng)、遠(yuǎn)程醫(yī)療等新興技術(shù)的實(shí)現(xiàn)成為可能。然而，這些技術(shù)需要移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)在具備高質(zhì)量通信能力的同時(shí)，還要具備高精度感知能力。傳統(tǒng)通信系統(tǒng)與感知系統(tǒng)互相獨(dú)立，而通信系統(tǒng)與感知系統(tǒng)分離設(shè)計(jì)會(huì)造成無線頻譜效率低、硬件成本高、信息處理時(shí)延高等問題。

通感一體化技術(shù)將通信系統(tǒng)與感知系統(tǒng)融合在一起，通信系統(tǒng)只需在硬件、信令策略和通信標(biāo)準(zhǔn)上做少量修改，即可快速且低成本地將傳感功能集成到通信網(wǎng)絡(luò)中，不僅可以通過提升系統(tǒng)頻譜效率和硬件效率，獲得集成增益，還可以通過二者功能的互相輔助，獲得協(xié)作增益，是B5G/6G網(wǎng)絡(luò)的研究熱點(diǎn)。

1 工作模式

依據(jù)感知目標(biāo)是否具備信號(hào)收發(fā)功能，感知的方式可分為基于設(shè)備的感知（Device-based）和無設(shè)備感知（Device-free）2種模式。其中，基于設(shè)備的感知是指感知目標(biāo)具備信號(hào)收發(fā)能力，感知主體可通過接收感知目標(biāo)發(fā)送的信號(hào)進(jìn)行感知；無設(shè)備感知是指感知目標(biāo)不具備基帶功能，無法收發(fā)信號(hào)，僅可以反射信號(hào)給基站，從而使感知主體完成對(duì)目標(biāo)的感知。

對(duì)于基于設(shè)備的感知方式而言，感知主體可以根據(jù)目標(biāo)物體發(fā)送的特有的信號(hào)特征，將感知到的距離與目標(biāo)物體進(jìn)行匹配；對(duì)于無設(shè)備感知而言，感知主體接收到的是感知目標(biāo)反射回來的信號(hào)，對(duì)于感知主體來說，所有反射信號(hào)特性相同，不具備可區(qū)分性，因此很難將反射信號(hào)匹配到產(chǎn)生此反射信號(hào)的目標(biāo)物體。然而，對(duì)于通感一體化技術(shù)，無設(shè)備感知模式卻備受關(guān)注。通過融合通信與雷達(dá)感知，無設(shè)備感知模式可以有效降低硬件成本，減少通信開銷，廣泛應(yīng)用于車聯(lián)網(wǎng)、無人機(jī)監(jiān)測等新興場景中。

依據(jù)是否有其他設(shè)備參與感知并輔助感知主體，無設(shè)備感知模式可進(jìn)一步細(xì)分為單站感知和分布式感知。其中，單站感知又稱為主動(dòng)感知，如圖1 所示，是指感知主體除了需要主動(dòng)發(fā)射感知信號(hào)，還需要自行接收來自感知目標(biāo)的感知信號(hào)，整個(gè)過程無需其他設(shè)備配合進(jìn)行信息處理，因此，感知主體需在雙工模式下工作；分布式感知又稱為被動(dòng)感知，如圖2 所示，是指有其他設(shè)備參與了感知過程，即感知主體發(fā)送了感知信號(hào)后，感知目標(biāo)將感知信號(hào)反射給其他協(xié)作感知設(shè)備，協(xié)作感知設(shè)備經(jīng)過進(jìn)一步信息處理、交互后，完成整個(gè)感知過程。

圖1 單站感知工作模式

圖2 分布式感知工作模式

相較而言，單站感知是由同一個(gè)設(shè)備完成感知信號(hào)的收發(fā)過程，在信號(hào)收發(fā)同步方面具有顯著優(yōu)勢，可大幅提升感知精度；但同時(shí)，信號(hào)收發(fā)同節(jié)點(diǎn)也會(huì)帶來較強(qiáng)的自干擾，給感知主體的自干擾抑制能力帶來了挑戰(zhàn)。而分布式感知由于收發(fā)節(jié)點(diǎn)分離，使得感知主體設(shè)備無需面臨自干擾問題，而且，分布式感知由于存在多信號(hào)處理節(jié)點(diǎn)，可帶來接收增益，進(jìn)一步提升感知精度；與此同時(shí)，由于分布式感知無法使用同頻部署，會(huì)引入上下行干擾問題，降低系統(tǒng)資源利用率，此外，收發(fā)節(jié)點(diǎn)分離也會(huì)帶來同步誤差，影響感知精度。

2 系統(tǒng)模型

通感一體化基站的雷達(dá)探測功能主要通過將雷達(dá)處理模塊集成于5G 基站中來實(shí)現(xiàn)。通感一體化基站系統(tǒng)模型如圖3所示，在接收處理模塊中，感知目標(biāo)反射信號(hào)由接收模塊接收后，經(jīng)過模數(shù)轉(zhuǎn)換得到數(shù)字信號(hào)，數(shù)字信號(hào)經(jīng)過FFT處理轉(zhuǎn)換成頻域信號(hào)，并移除循環(huán)前綴，得到接收信號(hào)Y；在發(fā)送處理模塊中，頻域信號(hào)矩陣X（S行，R列，S代表柵格中已使用子載波數(shù)，R代表雷達(dá)處理的OFDM 符號(hào)數(shù)）經(jīng)過分塊IFFT 處理轉(zhuǎn)換成時(shí)域信號(hào)，并添加循環(huán)前綴，經(jīng)過數(shù)模轉(zhuǎn)換得到模擬信號(hào)，通過發(fā)送模塊發(fā)送出去。

圖3 基于常規(guī)NR下行傳輸和頻域雷達(dá)處理的通感一體化系統(tǒng)框圖

感知主體與感知目標(biāo)物體的距離與相對(duì)速度會(huì)相應(yīng)產(chǎn)生信號(hào)傳播時(shí)延和多普勒頻移，而傳播延遲對(duì)接收信號(hào)每條子載波造成的相移，可以用來評(píng)估感知目標(biāo)的距離，多普勒頻移造成的接收信號(hào)的相移，可以用來計(jì)算感知目標(biāo)的相對(duì)速度。

以頻域雷達(dá)處理方案為例，信道矩陣G可以定義為:GCH=Y?X，?代表逐元素除法。在目標(biāo)探測之前，需要先對(duì)信道采樣點(diǎn)進(jìn)行插值估計(jì)，一般采用線性插值方法。通過插值可計(jì)算出距離-多普勒雷達(dá)視圖，進(jìn)而完成目標(biāo)距離-速度估計(jì)。常見的方法是通過周期圖計(jì)算雷達(dá)視圖，即：

其中，括號(hào)內(nèi)是規(guī)模為S'(S'≥S)的IFFT 變換，對(duì)應(yīng)生成距離的分布，括號(hào)外是規(guī)模為R'(R'≥R)的FFT 變換，對(duì)應(yīng)生成速度的分布。為插值后的信道矩陣，其中包含傳播信號(hào)的時(shí)延和多普勒頻移。Wp,q為插值柵格的窗口權(quán)重，以控制旁瓣電平。對(duì)于單目標(biāo)場景，周期圖中峰值的位置對(duì)應(yīng)最大似然估計(jì)值。

3 通感一體化應(yīng)用場景

隨著ISAC（Integrated Sensing and Communication）技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用，現(xiàn)有蜂窩網(wǎng)絡(luò)將轉(zhuǎn)變?yōu)榉涸诘拇笠?guī)模傳感器網(wǎng)絡(luò)，即感知網(wǎng)絡(luò)，將為當(dāng)前通信行業(yè)引發(fā)各種新的應(yīng)用。

a）高精度定位和追蹤。隨著5G 的發(fā)展和基站的廣泛部署，現(xiàn)有蜂窩網(wǎng)絡(luò)的定位精度可以達(dá)到米級(jí)。5G NR Rel-17 支持的最高指標(biāo)為：在商業(yè)場景下，水平方向1 m 的定位精度，垂直方向3 m 的定位精度，10 ms的延遲；在工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)場景下，水平方向0.2 m 的定位精度，垂直方向1 m 的定位精度，10 ms 的延遲。而ISAC 技術(shù)可以幫助無線通信系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)毫米級(jí)的定位精度，高精度定位和追蹤可廣泛應(yīng)用于無人機(jī)監(jiān)管、機(jī)器人運(yùn)動(dòng)控制、增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)、智能工廠、智能物流以及智能交通等領(lǐng)域。例如，當(dāng)前隨著無人機(jī)商用的普及，無人機(jī)非法入侵問題逐漸引起關(guān)注。而集成了ISAC 技術(shù)的蜂窩網(wǎng)絡(luò)可用于定位和追蹤非法入侵的無人機(jī)，打擊非法飛行；同時(shí)，還可以監(jiān)管接入蜂窩網(wǎng)絡(luò)的合法無人機(jī)，提供無人機(jī)避障和導(dǎo)航，保障飛行安全，維持低空飛行秩序。

b）同步成像、建圖和定位。聯(lián)合建圖與定位可以使機(jī)器人具備接近人類的感知能力，機(jī)器人在未知的環(huán)境中可完成定位、建圖和路徑規(guī)劃，即具備即時(shí)定位與建圖技術(shù)（Simultaneous Localization and Mapping，SLAM）。而ISAC 技術(shù)在無設(shè)備感知模式下可利用信道多徑信息重建環(huán)境的二維圖像和三維模型，這為提升機(jī)器人定位精度提供了低成本解決方案。同步成像、建圖和定位可服務(wù)于數(shù)字孿生、智能城市管理、車輛自動(dòng)駕駛等應(yīng)用。例如，基于ISAC的即時(shí)定位和建圖技術(shù)可為駕駛中的車輛提供交通態(tài)勢感知，檢測行人或動(dòng)物道路入侵，通過從傳感器中提取的環(huán)境信息，車輛可以獲得其當(dāng)前的定位信息，并完成相應(yīng)的導(dǎo)航和路徑規(guī)劃，有效輔助自動(dòng)駕駛。

c）手勢和活動(dòng)識(shí)別。當(dāng)通感一體技術(shù)工作在6G的高頻段上時(shí)，將提供更高的分辨率和精度，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)細(xì)微動(dòng)作的識(shí)別，捕捉更精細(xì)的活動(dòng)和手勢。人工智能技術(shù)憑借其超強(qiáng)的計(jì)算能力可以大幅提升通感一體技術(shù)的手勢和活動(dòng)識(shí)別性能。未來，傳感將應(yīng)用于大規(guī)模復(fù)雜的室內(nèi)環(huán)境中，通信基站憑借其站點(diǎn)高、覆蓋廣的特點(diǎn)，可以用作傳感器，作為融合傳感的一部分，聯(lián)合感知周圍環(huán)境，實(shí)現(xiàn)大范圍感知探測，大幅提高傳感性能。高精度的手勢和活動(dòng)識(shí)別，將應(yīng)用于VR/AR（如虛擬演奏）、智慧醫(yī)院、自動(dòng)駕駛、智能家居、智能工廠。例如，未來的智慧醫(yī)院可憑借手勢和活動(dòng)識(shí)別能力進(jìn)行呼吸檢測、健身檢測、跌倒檢測、打噴嚏檢測等，康復(fù)中心的患者在進(jìn)行康復(fù)理療練習(xí)時(shí)，智能感知檢測系統(tǒng)可自動(dòng)監(jiān)督患者的練習(xí)動(dòng)作是否正確，并給予自動(dòng)提醒。再例如，未來的智慧交通感知檢測系統(tǒng)可通過識(shí)別駕駛員的眨眼頻率來識(shí)別疲勞駕駛，預(yù)防車禍的發(fā)生。

4 通感一體化測試驗(yàn)證

本文以低空無人機(jī)應(yīng)用場景為例，驗(yàn)證基于5G的ISAC 技術(shù)在低空無人機(jī)場景的遠(yuǎn)距離探測和精準(zhǔn)跟蹤能力，分別從速度精度、距離精度、位置精度及覆蓋距離4 個(gè)維度對(duì)低空無人機(jī)開展通感一體測試驗(yàn)證。測試驗(yàn)證中使用的通信感知一體化設(shè)備包括通感AAU 基站設(shè)備（站高25 m，采用26 GHz 毫米波頻段），大疆經(jīng)緯M300無人機(jī)。

4.1 測試用例

速度精度測試，其測試步驟如下。

a）小區(qū)激活，開啟感知功能。

b）被測無人機(jī)以設(shè)定速度在目標(biāo)空域內(nèi)，從近處向遠(yuǎn)離基站方向飛行，觀察顯示界面上的速度值。

c）從數(shù)據(jù)記錄數(shù)據(jù)庫提取log 文件，獲取通過基站感知得到的無人機(jī)的速度值。

d）統(tǒng)計(jì)感知速度與無人機(jī)設(shè)定速度的速度均方差。

距離及位置精度測試，其測試步驟如下。

a）小區(qū)激活，開啟感知功能。

b）被測無人機(jī)以設(shè)定速度在目標(biāo)空域內(nèi)，從近處向遠(yuǎn)離基站方向飛行，觀察顯示界面上的距離值和感知軌跡；無人機(jī)定位系統(tǒng)實(shí)時(shí)記錄位置結(jié)果數(shù)據(jù)。

c）從數(shù)據(jù)記錄數(shù)據(jù)庫提取log 文件，包括感知無人機(jī)的距離和位置信息，以及無人機(jī)定位系統(tǒng)的信息。

d）統(tǒng)計(jì)感知結(jié)果與無人機(jī)定位系統(tǒng)結(jié)果的距離均方差和位置均方差。

跟蹤能力測試，其測試步驟如下。

a）小區(qū)激活，開啟感知功能。

b）被測無人機(jī)以設(shè)定速度在目標(biāo)空域內(nèi)，按預(yù)先設(shè)定的航路飛行，觀察感知顯示界面上的感知軌跡和無人機(jī)定位系統(tǒng)實(shí)時(shí)上報(bào)的位置軌跡，對(duì)比二者的匹配程度。

覆蓋距離測試，其測試步驟如下。

a）小區(qū)激活，開啟感知功能。

b）被測無人機(jī)以設(shè)定速度在目標(biāo)空域內(nèi)，由近處向遠(yuǎn)離基站飛行，記錄感知檢測到無人機(jī)的最遠(yuǎn)距離信息（或由遠(yuǎn)處飛回，記錄感知檢測到無人機(jī)的首次距離，即最遠(yuǎn)距離）。

4.2 測試結(jié)果

測試結(jié)果表明，基站感知檢測到無人機(jī)的最遠(yuǎn)距離超過1 200 m；相對(duì)無人機(jī)定位系統(tǒng)實(shí)時(shí)記錄，感知精度達(dá)到分米級(jí)，基于每個(gè)點(diǎn)位被感知的位置與真實(shí)位置誤差，可得出相應(yīng)的CDF 如圖4 所示。從圖4 可以看出，被測無人機(jī)的定位誤差的中位值為0.62 m。感知結(jié)果與無人機(jī)定位系統(tǒng)實(shí)時(shí)記錄的匹配情況如圖5 所示，從圖5 可以看出，感知結(jié)果與無人機(jī)定位系統(tǒng)實(shí)時(shí)記錄高度匹配，能穩(wěn)定跟蹤，滿足低空無人機(jī)探測的應(yīng)用需求。

圖4 感知定位精度誤差CDF

5 結(jié)束語

本文從通感一體化系統(tǒng)模型入手，分析了無線信號(hào)發(fā)送、接收處理，以及頻域雷達(dá)處理過程，包括插值、目標(biāo)檢測以及距離和速度估計(jì)；然后依據(jù)通感一體化技術(shù)特點(diǎn)，分析了通感一體化應(yīng)用場景，包括高精度定位和追蹤，同步成像、建圖和定位，手勢和活動(dòng)識(shí)別三大應(yīng)用場景；最后，基于5G 測試驗(yàn)證了ISAC 技術(shù)在低空無人機(jī)場景的遠(yuǎn)距離探測和精準(zhǔn)跟蹤能力，為通感一體化技術(shù)落地實(shí)施提供了技術(shù)依據(jù)。

未來，通感一體化技術(shù)具有廣闊的應(yīng)用前景，但現(xiàn)階段的研究才剛剛起步，還有許多問題亟待解決，如通信功能和感知功能之間干擾消除問題，人工智能技術(shù)與感知信號(hào)處理辦法的融合等，為未來的研究提出了挑戰(zhàn)與研究方向。