5G-Advanced通感融合空口技术方案增强研究报告_61页_3mb

5G-Advanced 通感融合空口技术方案增强研究报告总结

核心内容

5G-Advanced（5G-A）通感融合是移动通信演进的重要方向之一，通过将通信与感知功能结合，为智慧低空、智慧交通、智慧生活、智慧网络等应用场景提供新的基础感知能力。本研究报告在《5G-Advanced 通感融合空口技术方案研究报告》的基础上，进一步研究了RAN通感架构增强、无线感知功能增强、通感无线流程增强、感知与定位及AI融合技术等多个关键方向，旨在为下一阶段通感融合无线标准化工作提供重要参考。

主要观点

• 通信与感知融合：通信与感知功能融合有助于提升网络智能化水平，丰富新业务体验，推动经济发展。
• RAN架构增强：RAN可以集成部分感知功能，如感知控制、数据预处理和跨节点资源协调，以降低干扰和提升性能。
• 无线感知功能细化：包括感知移动性管理、测量数据定义、测量方法及上报机制，支持多种计算主体（UE、gNB、SF）的协同工作。
• 感知与定位融合：通过融合定位参考信号和感知数据，优化感知节点选择和测量上报机制。
• 感知与AI融合：构建终端侧与网络侧的AI架构，实现感知数据的智能处理和环境建模。
• 协作感知技术：包括多频段协作、多节点协作、感知信号复用方式及数据融合方法，以提升感知性能和资源利用率。

关键信息

1. RAN通感架构增强

• RAN可以执行部分感知控制和数据预处理功能，以支持感知服务连续性。
• SF功能可部署于核心网或RAN侧，支持感知能力上报、配置和数据处理。
• 新增SensingUnit逻辑单元，用于执行感知控制、数据预处理等。

2. 无线感知功能增强

• 感知移动性管理：
  • 需研究集中式与分布式架构下的感知服务连续性保障方案。
  • 涉及相邻节点选择、感知切换条件设计。
• 感知测量数据定义：
  • 感知数据分为原始数据、初步数据、中间数据和最终结果。
  • 通过压缩方式降低上报开销。
• 感知测量方法：
  • 三种通用方法：UE计算、BS计算、SF计算。
  • 根据计算资源和能力选择合适的处理方式。
• 感知测量上报机制：
  • 支持差分上报，减少信令开销。
  • 感知结果包括目标类型、坐标、速度、测量时间等信息。

3. 协作感知技术

• 多频段协作：
  • 低频段用于远距离低分辨率感知，中频段用于中高速通信和广域探测，高频段用于高分辨率感知。
• 多节点协作：
  • 支持多节点联合处理感知信息，提升感知精度和连续性。
  • 涉及感知信号发送与接收、干扰协调、空间同步等。
• 感知信号复用方式：
  • 时频资源正交复用（TDM/FDM/CDM）。
  • 非正交复用（类型1和类型2），适用于不同干扰水平和资源条件。
• 多节点数据融合：
  • 支持不同层级的感知数据融合，如原始数据、中间数据、初步数据等。
  • 通过信道响应合并，减少上报开销，提升感知性能。

4. 通感无线流程增强

• 感知流程分为三个阶段：感知能力上报 → 感知测量配置 → 感知测量上报。
• 不同感知模式对应的流程：
  • SF-gNB、gNB-gNB、SF-UE、gNB-UE、UE-UE等。
  • 流程支持集中式和分布式架构。
• 感知能力上报：
  • gNB主动上报或SF请求上报，提供感知模式、精度、资源等信息。
  • 支持OAM管理感知能力，实现静态感知能力获取。
• 感知测量配置：
  • SF或gNB根据感知需求配置感知模式、角色、资源、QoS等。
• 感知测量上报：
  • 包括原始数据、初步数据、中间数据和最终感知结果。
  • 支持主动上报和请求上报两种模式。

5. 感知与定位及AI融合

• 定位与感知融合：
  • 利用PRS/PTRS等参考信号实现联合测距测速。
  • 感知与定位数据联合上报，优化感知节点选择。
• AI与感知融合：
  • 构建终端侧和网络侧的AI架构，提升目标检测与环境建模的智能性。
  • 通过辅助数据交互和多节点数据融合，实现更高效的感知处理。

6. 其他技术

• 感知信号设计：定义不同层级的感知信号格式，如RD谱、RVA谱等。
• 感知辅助通信：通过感知数据优化通信资源分配，提升通信效率和感知性能。

总结与展望

本研究报告为5G-A通感融合提供了更详细的无线技术方案，包括RAN架构、无线感知流程、测量数据定义、协作感知技术等。研究结果有助于提升感知服务的连续性、精度和智能化水平，为后续标准化工作奠定基础。未来，随着AI、边缘计算等技术的发展，通感融合将在更多场景中得到应用，推动智慧城市的建设与智能化发展。