【IMT】2024年6G通感一体化协作感知关键技术--2030（6G）推进组_72页_22mb

6G通信感知一体化协作总结

核心内容

6G通信感知一体化技术旨在将通信与感知能力深度融合，实现数字孪生、万物智联等新兴场景下的高精度定位、目标成像、动作识别等功能。该技术将突破单节点感知的局限，通过多模态、多频段、多节点的协作，提升感知精度、范围和连续性，支撑智能交通、低空经济、智慧工厂、智慧医疗等场景的实现。

主要观点

• 6G系统将扩展为六大应用场景，其中通信感知一体化（ISAC）是重要方向之一。
• 多节点协作感知通过多个基站或终端联合收发信号，能够提升感知精度、扩大感知范围、增强感知连续性。
• 多模态协作利用不同传感器（如雷达、摄像头）的数据融合，提升环境感知的维度与精度。
• 多频段协作结合低、中、高频段的优势，实现通信与感知的差异化与互补。
• 协作感知面临帧结构设计、功率控制、资源冲突解决、干扰管理、杂波抑制、高精度同步、非理想因素消除、非视距识别与利用、节点选择与切换等关键技术挑战。

关键信息

2.1 多模态协作

• 多模态协作包括无线网络、摄像头、传感器等感知方式的融合，实现立体、丰富、多维的感知。
• 数据异构性、数据质量与可靠性、融合策略设计是主要挑战。
• 融合策略包括传感器级、特征级和决策级，其中特征级融合方法性能更高，但计算资源消耗较大。

2.2 多频段协作

• 多频段协作结合低、中、高频段的特性，提升通信和感知的性能。
• 高频段提供超高精度，低频段提供远覆盖，中频段保证业务连续性。
• 不同频段的物理层参数不一致，如子载波间隔不同，给融合带来挑战。

2.3 多节点协作

• 多节点协作包括多个自发自收、自发他收、以及两者一体协作的场景。
• 多节点协作能提升感知精度，提供更丰富的散射强度，以及更优的协作增益。
• 非视距（NLOS）识别与利用是提升感知性能的重要方面，通过信号路径分析和干扰消除技术，可将NLOS从不利因素转化为有用信息。

3.1 帧结构

• 帧结构设计需兼顾通信与感知的兼容性，尤其在A发B收场景中，需进行时隙配置。
• 两种配置方式：新增感知帧结构配置或统一信令共同指示通信与感知帧结构。

3.2 功率控制

• 在A发B收场景中，需调整接收端基站的通信终端功率，以满足感知信号的采集需求。
• 功率控制公式考虑路径损耗、ADC动态范围等因素。

3.3 资源冲突解决

• 通感冲突需通过资源优先级、速率匹配、资源抢占等方式进行管理。
• 速率匹配可避免通信和感知资源的冲突，提高系统效率。

3.4 干扰管理

• 干扰来源包括通信干扰、杂波干扰、站间直射径干扰等。
• 干扰管理方案需从时域、频域、空间域、功率域等维度进行设计。

3.5 杂波抑制

• 杂波抑制主要采用MTI和MTD算法，通过信号处理技术去除静态杂波。
• 针对OFDM信号模型，需研究适应其特点的杂波抑制算法。

3.6 高精度同步

• 高精度同步是实现高精度测距的关键，需设计同步误差消除方案。
• 双向往返收发或基于参考径的同步方法可有效消除同步误差。

3.7 非理想因素消除

• 非理想因素包括TO、CFO、随机相位、RCS波动、信道衰落等。
• 需要通过可靠估计判决、信号处理技术等方法消除这些影响。

3.8 非视距识别与利用

• 非视距传输需通过识别、消除和利用等方法进行处理。
• NLOS利用算法可有效提升感知精度，通过联合AOA-AOD估计和干扰消除实现目标位置的准确估计。

3.9 节点选择与切换

• 节点选择需综合考虑感知能力、信号强度、干扰水平等信息。
• 节点切换流程包括节点集的建立、感知操作、更新和切换，以保证感知业务的连续性。

4.1 基于自适应多策略信息融合的二维目标检测方法

• 该方法通过雷达数据转化、特征提取、目标检测网络、决策级融合等步骤提升检测性能。
• 采用双边滤波增强雷达数据，实现雷达与视觉特征的多层次融合。

4.2 基于雷达区域建议网络和深度增强的三维目标检测方法

• 通过雷达区域建议网络和深度特征增强模块，提升三维目标检测性能。
• 在nuScenes数据集上，该方法在简单和中等难度目标上表现优异。

5.1 多频段协作感知算法

• 基于峰谱聚合和特征向量的多频段融合算法提升感知精度和信道容量。
• 系统模型考虑多频段信号的发射与接收过程，结合通信与感知需求进行设计。

技术挑战与解决方案

• 帧结构设计：需适应协作感知场景，如A发B收模式。
• 功率控制：需平衡通信与感知信号的接收需求，避免ADC动态范围溢出。
• 资源冲突解决：通过优先级设置、速率匹配、资源抢占等方式解决。
• 干扰管理：需综合考虑通信和感知干扰，设计多维度的干扰控制方案。
• 杂波抑制：采用MTI和MTD算法，提高信号信噪比和目标检测精度。
• 高精度同步：通过双向往返收发或参考径方法消除同步误差。
• 非理想因素消除：通过可靠估计判决、多普勒估计等方法消除硬件和环境误差。
• 非视距识别与利用：通过联合AOA-AOD估计和干扰消除，提升NLOS场景下的感知精度。
• 节点选择与切换：需动态选择感知节点，保证感知业务的连续性和可靠性。

未来展望

6G通信感知一体化技术正处于快速发展阶段，随着ITU-R和3GPP相关标准的推进，其关键技术如协作感知算法、空口设计、干扰管理等将逐步成熟。未来，该技术将在智能交通、低空经济、智慧城市等场景中发挥重要作用，推动通信与感知的深度融合和协同演进。