【IMT】2023年6G通信感知一体化评估方法研究报告--2030_6G_推进组_29页_1mb

6G通信感知一体化评估方法研究报告总结

核心内容概述

本报告是关于6G通信感知一体化（ISAC）技术的首个评估方法研究报告，旨在为未来6G网络中通信与感知功能的融合提供系统性的评估框架。报告聚焦于通信感知一体化的典型应用场景、关键性能指标以及对应的评估方法，为后续研究、设备研发及标准制定奠定基础。

主要观点

• 通信感知一体化是6G的关键技术之一，将实现通信与感知功能的深度融合，支撑万物智联时代下的智能家庭、智慧工厂、智慧医疗、自动驾驶等场景。
• 6G将具备全频段、大带宽、大规模天线阵列、多节点协作等能力，以实现超高分辨的检测、定位、跟踪、环境重构、模式识别等感知能力。
• 评估场景需从“地理环境 + 使用场景（ISAC） + 感知用例”的组合来定义，以确保评估的全面性和针对性。
• 评估指标需同时涵盖通信性能和感知性能，包括峰值速率、平均频谱效率、时延、资源开销、定位精度、重构精度、速度精度、漏检概率、虚警概率、分辨率、感知时延等。
• 评估方法分为系统级仿真（Full-SLS/Semi-SLS）和链路级仿真（LLS），分别适用于不同复杂度和需求的感知用例。

典型评估场景

室外场景

1. 检测定位跟踪

   • 目标：行人、非机动车、UAV、动物、车辆等
   • 重点：检测、定位、跟踪、识别
   • 部署方式：六边形蜂窝状小区
   • 评估方法：建议采用 Full-SLS，因其对目标的出现、消失及运动建模有较高要求，且检测与定位算法复杂度相对较低。

2. 环境重构

   • 目标：楼宇、道路、车辆等
   • 重点：重构精度、定位精度、环境成像
   • 部署方式：六边形蜂窝状小区
   • 评估方法：建议采用 Semi-SLS，因环境重构算法复杂度较高，且目标多为静止或低速运动。

室内场景

1. 检测定位跟踪

   • 目标：人、AGV、机器人、设备等
   • 重点：检测、定位、跟踪、成像、手势/姿态识别
   • 部署方式：网格状小区
   • 评估方法：建议采用 Full/Semi-SLS，根据目标运动状态选择。

2. 环境重构

   • 目标：墙面、柱体、机器等
   • 重点：重构精度、定位精度
   • 部署方式：网格状小区，可导入数字地图
   • 评估方法：建议采用 Semi/Full-SLS，需考虑散射点与目标的关联性。

3. 模式识别

   • 目标：人、动物等
   • 重点：动作识别、呼吸/心跳检测
   • 部署方式：单基或双基感知节点
   • 评估方法：建议采用 LLS/Semi-SLS，需建模运动轨迹和微多普勒信息。

关键信息

评估场景定义

• 室外：包括对天（UAV、动物等）和对地（车辆、行人等）的检测、定位、跟踪和环境重构。
• 室内：包括专网化（工业、工厂等）、公众化（商场等）和家庭化（健康监测等）场景，涉及检测、定位、跟踪、环境重构及模式识别。
• 评估场景组合方式：地理环境 + 使用场景（ISAC） + 感知用例，如 Dense Urban-ISAC-检测、定位和跟踪。

评估指标

评估方法建议

信道模型建议

• 信道模型框架：采用混合方法，将信道分为目标信道和背景信道，分别使用确定性建模和统计性建模。
• 目标散射特性建模：基于雷达散射理论，提出多散射中心模型，以更准确地描述目标的电磁散射特性。
• 模型参数化：
  • 单散射中心模型：适用于简单目标（如UAV），模型简单但准确性低。
  • 多散射中心模型：适用于复杂目标（如楼宇、人体），模型复杂度中等，但准确性高。
• 信道相关性建模：在自发自收模式下，需考虑通信与感知信道之间的空间相关性，以支持感知辅助通信技术的研究。

未来展望

• 通信感知一体化技术正处于快速发展阶段，其评估方法和指标需持续优化，以适应不断演进的6G应用场景。
• 需要产学研多方合作，推动通感一体化技术从理论研究走向实际部署。
• 未来将重点研究空口波形、协同感知、信号处理、感知辅助通信等关键技术，并结合具体场景进行深入验证。

贡献单位

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