【未来移动通信论坛】2025年6G协作通感一体化体系架构与关键技术白皮书_57页_6mb

6G协作通感一体化关键技术白皮书总结

核心内容概述

本白皮书系统分析了6G协作通感一体化技术的研究背景、网络架构、性能理论、物理层关键技术、资源管理及原型试验验证等方面，明确了该技术作为6G核心愿景的重要性与发展方向。协作通感一体化通过多节点分布式协作与智能融合，实现通信与感知功能的“一网两用”，推动“万物智联、数字孪生”的愿景落地，具有广泛的应用前景与技术挑战。

主要观点

• 6G愿景：6G将融合通信、感知、AI、安全、大数据等能力，构建全域高精度感知体系，实现“内生感知”与“一网两用”。
• 技术优势：多TRP协作提升感知精度，减少遮挡效应与感知盲区，增强通信与感知的协同能力。
• 应用场景：涵盖智能交通、低空飞行管理、城市环境监测、工业运维、高精度空间交互、智慧医疗等多个领域。
• 理论挑战：通信与感知性能指标存在量纲差异，缺乏统一理论框架，需发展容量-失真折中理论与感知信息理论。
• 物理层关键技术：包括帧结构设计、波形设计、波束管理、信号处理等，需兼顾通信与感知需求。
• 资源管理：需解决感知通信干扰、空地干扰等问题，实现低复杂度的联合干扰管控。
• 原型试验：通过实际测试验证了协作通感在多人呼吸监测与微动感知中的高精度能力。

关键信息

1. 协作通感研究驱动力

• 背景与需求：5G商用推动下，6G将实现通信与感知融合，支撑“万物智联”和“数字孪生”。

• 应用场景：

  • 智能交通：全域协同管理、动态信号优化。
  • 低空飞行：安全保障、路径优化。
  • 城市环境：污染溯源、地质灾害预警。
  • 工业运维：设备联合监测、动态调度。
  • 空间交互：元宇宙、无人机群协同。
  • 智慧医疗：多模态生命体征感知、急救联动。

• 技术挑战：

  • 通感一体化理论：缺乏统一性能指标，需建立跨层优化与系统极限刻画。
  • 空口技术设计：波形设计、帧结构设计、波束管理。
  • 高精度感知：需应对多径效应、噪声干扰、环境变化。
  • 感知信息融合：需权衡参数融合与信号融合。
  • 干扰管控：需解决通信与感知之间的互干扰问题。

2. 协作通感网络架构

• 无蜂窝架构：包括远端射频单元（RRU）、边缘分布式单元（EDU）、用户为中心处理单元（UCDU）与集中式控制单元（CSCU）。
• 功能切分：通信与感知功能在不同处理单元中进行分配，实现分布式与集中式的协同。
• 协作机制：通过EDU与UCDU的联合处理，实现多节点协作与通感能力的有机统一。

3. 通感一体化性能理论

• 容量-失真折中理论：描述通信与感知性能之间的最优组合，用于分析性能边界。
• 感知信息理论：引入感知互信息与空间信息，统一通信与感知的定量分析方法。
  • 参数估计：通过联合互信息与微分熵分析目标位置与散射信息。
  • 目标检测：通过互信息与贝叶斯公式建立检测模型，提升感知系统的理论边界定义。

4. 物理层关键技术

• 帧结构设计：支持感知信号嵌入，满足多TRP协作与广距感知需求。
• 波形设计：采用可拓展广距波形，通过循环移位与相位补偿提升感知距离与速度分辨率。
• 波束管理：
  • 波束扫描：采用分层策略与压缩感知技术降低扫描开销。
  • 波束追踪：基于卡尔曼滤波、无迹卡尔曼滤波、粒子滤波等算法，实现高动态环境下的波束调整。
• 联合信号处理：
  • 杂波抑制：采用MTI与ECA算法，有效消除静态杂波与干扰。
  • 目标检测：基于MAP与NP准则，实现高精度目标识别。

5. 资源管理技术

• 感知通信干扰管控：通过频域与空口设计减少通信与感知之间的干扰。
• 空地干扰管控：解决基站与地面设备之间的干扰问题，确保通信与感知的协同。

6. 非理想因素消除

• 时频同步：解决多点时频偏差问题，采用线性拟合、空间处理与互易性校准方案。
• 误差校准：通过时钟异步信道模型、线性拟合与空间处理，提升感知精度与通信质量。

7. 原型试验验证

• 多人呼吸感知：验证协作通感在多用户生理信号感知中的高精度能力。
• 微动感知：测试系统在微小目标运动检测中的表现，为技术落地提供依据。

发展趋势与展望

• 协作通感一体化将推动6G网络向分布式、智能化、高精度方向演进。
• 需要进一步研究统一理论框架、标准化波形设计、智能化信号处理与资源管理策略。
• 未来将聚焦于更广泛的场景应用，如智能城市、工业自动化、医疗远程监护等。
• 原型试验与算法优化将进一步推动该技术在实际部署中的可行性与稳定性。

结语

协作通感一体化是6G网络演进的重要方向，其在提升网络能力边界、实现多维协同、推动智能化应用等方面具有巨大潜力。然而，仍需在理论、算法与工程实现等方面进行深入研究，以满足6G时代对高精度感知与高效通信的双重需求。