IMT-2020(5G)推進(jìn)組：5G-Advanced通感融合場景需求研究報(bào)告（第二版）

5G-A通信感知融合旨在基于移動(dòng)通信基礎(chǔ)設(shè)施使能感知服務(wù)，實(shí)現(xiàn)面向通感行業(yè)的一網(wǎng)多能。本研究報(bào)告針對(duì)通信感知融合的四大典型應(yīng)用場景，包括智慧交通、智慧低空、智慧生活和智慧網(wǎng)絡(luò)場景中的二十四大典型應(yīng)用案例，分析了基于通信基礎(chǔ)設(shè)施使能感知業(yè)務(wù)的潛能，以及對(duì)應(yīng)場景下的感知業(yè)務(wù)性能指標(biāo)要求。面向智慧交通、智慧低空、智慧生活場景，基于移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行位置、速度、角度等信息探測感知，提供低成本、高精度、無縫泛在的感資源調(diào)度與優(yōu)化等，提升通信系統(tǒng)性能。通過通感融合應(yīng)用場景的研究分析，將進(jìn)一步挖掘5G移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)的核心價(jià)值，帶動(dòng)發(fā)揮移動(dòng)通信系統(tǒng)作為重要基礎(chǔ)設(shè)施向感知領(lǐng)域延伸的技5G-Advanced通感融合場景需求研究報(bào)告(第二版)IMT-2020(5G)推進(jìn)組于2013年2月由中國工業(yè)和信息化部、國家發(fā)展和改革委員會(huì)、科學(xué)技術(shù)部聯(lián)合構(gòu)基于原IMT-Advanced推進(jìn)組，成員包括中國主要的運(yùn)營商、制造商、高校和研究機(jī)構(gòu)。推進(jìn)組是聚合中國產(chǎn)學(xué)研用力15G-Advanced通感融合場景需求研究報(bào)告(第二版)隨著移動(dòng)通信技術(shù)的飛速發(fā)展，移動(dòng)通信系統(tǒng)從2G一直演變到5G，空口傳輸能力不斷加強(qiáng)，使能的業(yè)務(wù)也向垂直行業(yè)不斷延伸。如今5G已全球規(guī)模商用，5G發(fā)展將進(jìn)入新的分水嶺。2021年4月27日，3GPP（3rdGenerationPartnershipProject，第三代合作伙伴計(jì)劃）在第46次PCG（ProjectCooperationGroup，項(xiàng)目合作組）會(huì)議上正式將5G演進(jìn)的名稱確定為5G-Advanced（5G-A），標(biāo)志著全球5G技術(shù)和標(biāo)準(zhǔn)發(fā)展進(jìn)入新階段。除了5G原有的移動(dòng)帶寬增強(qiáng)、超高可靠低時(shí)延、海量機(jī)器類通信的“三角能力”外，5G-A將向垂直行業(yè)更深領(lǐng)域擴(kuò)展，加強(qiáng)智能維領(lǐng)域探索，從支撐萬物互聯(lián)到使能萬物智聯(lián)，為社會(huì)發(fā)展、行業(yè)升級(jí)創(chuàng)造價(jià)值。而感知服務(wù)將是實(shí)現(xiàn)未來5G-A智能網(wǎng)絡(luò)升級(jí)、擴(kuò)展行業(yè)應(yīng)用的一個(gè)重要支撐能力，通信與感知融合成為5G-A一個(gè)重要演進(jìn)方向。通常，感知系統(tǒng)與通信系統(tǒng)具備不同的功能，二者獨(dú)立存在。感知系統(tǒng)主要是獲取周圍環(huán)境或者物體的信息，從而實(shí)現(xiàn)定位以及追蹤等目的。傳統(tǒng)的感知技術(shù)主要是依賴于無線電波、雷達(dá)、紅外線以及傳感器等，例如，雷達(dá)是利用電磁波探測目標(biāo)的電子設(shè)備。雷達(dá)發(fā)射電磁波對(duì)目標(biāo)進(jìn)行照射并接收其回波，由此獲得目標(biāo)至電磁波發(fā)射點(diǎn)的距離、距離變化率（徑向速度）、方位、高度等信息。目前，雷達(dá)技術(shù)已經(jīng)得到了廣泛應(yīng)用，比如機(jī)載、艦載、基地雷達(dá)等對(duì)目標(biāo)進(jìn)行檢測和成像。而通信系通信感知融合基于軟硬件資源以及頻譜資源共存/共享在一張網(wǎng)上同時(shí)實(shí)現(xiàn)無線感知與無線通信功能。在5G-A階段，通感融合旨在利用移動(dòng)通信基礎(chǔ)設(shè)施使能感知服務(wù)，實(shí)現(xiàn)一網(wǎng)多能，充分發(fā)揮移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)勢滿足不同場景下的感知性能要求，同時(shí)借助感知服務(wù)可以為通信性能帶來一定提升。一方面，借助于通信系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)感知維度的測量、降低感知硬件部署成本、發(fā)揮無縫覆蓋網(wǎng)絡(luò)優(yōu)勢有效擴(kuò)展感知范圍；另一方面，基于對(duì)無線通信信道環(huán)境的感知、識(shí)別與預(yù)測進(jìn)一步創(chuàng)新無線通信資源管理、未來通信感知融合技術(shù)應(yīng)用場景較為廣泛，可應(yīng)用于大部分廣域和局域場景，滿足其通信和感知的雙重需求，如智慧交通、智慧低空、智慧生活、智慧網(wǎng)絡(luò)等。通信感知融合將開啟超越傳統(tǒng)移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)聯(lián)接的應(yīng)用大門。為了使通信和感知高效共存，實(shí)現(xiàn)高性能的感知能力，產(chǎn)業(yè)需要共同推動(dòng)通感融合技術(shù)研究、共同定義標(biāo)準(zhǔn)感知功能與接口、加強(qiáng)試驗(yàn)研發(fā)驗(yàn)證基于通信網(wǎng)絡(luò)的感知應(yīng)用能力。在后續(xù)章節(jié)中，本報(bào)告將主要研究分析典型場景下的通感融合應(yīng)用需求，通過探討利用移動(dòng)通信系統(tǒng)作為關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施向感知領(lǐng)域延伸的能力與優(yōu)勢，進(jìn)一步挖掘5G技術(shù)的核心價(jià)值，推進(jìn)通信感知融合技術(shù)25G-Advanced通感融合場景需求研究報(bào)告(第二版)隨著交通領(lǐng)域聯(lián)網(wǎng)化、數(shù)字化、智能化、云化的趨勢，通過匯集道路、車、人的信息來組成城市交通管理和優(yōu)化的基礎(chǔ)，支撐多種交通業(yè)務(wù)，是智慧交通的重要組成部分。無人化與自主化是智慧交通的主要特征，智慧交通在交通領(lǐng)域中充分運(yùn)用物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算等技術(shù)，對(duì)交通管理、交通運(yùn)輸、公眾出行等領(lǐng)域全方面進(jìn)行管控支撐，使交通系統(tǒng)在區(qū)域、城市甚至更大的時(shí)空范圍具備感知、互聯(lián)、分析、預(yù)測、控制等能力，以充分保障交通安全、發(fā)揮交通基礎(chǔ)設(shè)施效能、提升交通系統(tǒng)運(yùn)行效率和管理水平。為了完整呈現(xiàn)實(shí)時(shí)高速路交通狀態(tài)，及時(shí)準(zhǔn)確的發(fā)現(xiàn)擁堵、事故、道路異常等交通事件，需要在城市路口和關(guān)鍵路段采集視頻和多種路側(cè)傳感器信息。此外，車路協(xié)同是智能交通系統(tǒng)的重要發(fā)展方向，需要連接海量交通終端設(shè)備，實(shí)現(xiàn)視頻、雷達(dá)等多種交通終端設(shè)備的數(shù)據(jù)采集和數(shù)據(jù)分析，高效感知路、車、人的實(shí)時(shí)狀態(tài)。但當(dāng)前感知設(shè)施部署還面臨頻譜資源緊缺、性能提升、部署成本章節(jié)主要列舉了智慧交通領(lǐng)域里面比較典型的通感融合場景以及商業(yè)價(jià)值，5G網(wǎng)絡(luò)提供感知能自動(dòng)駕駛集感知、決策和控制等功能于一體，是智慧交通場景的重要組成部分。人類駕駛是通過眼睛、耳朵等器官去感知車身周邊環(huán)境，憑借道路記憶或傳統(tǒng)導(dǎo)航地圖，依靠駕駛經(jīng)驗(yàn)及技巧保證汽車安全行駛并到達(dá)目的地。自動(dòng)駕駛系統(tǒng)用傳感器替代了人類感官，用地圖替換了人的道路記憶，而高精地圖是實(shí)現(xiàn)高階自動(dòng)駕駛的核心，能夠?yàn)樽詣?dòng)駕駛汽車提供車道級(jí)導(dǎo)航服務(wù)。目前，L3級(jí)別以上的自動(dòng)駕駛系統(tǒng)中，高精地圖已成為必不可少的組成部分。其不僅包含了更加豐富、精確的車道級(jí)信息，同時(shí)實(shí)現(xiàn)了路況內(nèi)容的實(shí)時(shí)更新。通常情況下，高精地圖包括道路屬性（車道數(shù)、施工狀態(tài)等）、交通設(shè)施（交通信號(hào)燈、斑馬線、停止線等等）、車道模型（車道線、曲率/坡度、中心線、車道屬性變化等）等信息，高精地圖依賴于從激光雷達(dá)掃描、移動(dòng)攝像頭、連接傳感器和GPS（Global圖數(shù)據(jù)始終處于最新狀態(tài)。但是激光雷達(dá)在惡劣天氣下效果較差，比如大霧、大雨或大范圍的塵土。當(dāng)前方大車遮擋導(dǎo)致探測死角，攝像頭無法探測前方紅綠燈。自動(dòng)駕駛汽車行駛的過程中，由于需要35G-Advanced通感融合場景需求研究報(bào)告(第二版)車輛對(duì)自身位置進(jìn)行實(shí)時(shí)定位，因此對(duì)高精地圖提出更高的精度要求，此外考慮到實(shí)際路況信息的復(fù)基于通信與感知融合技術(shù)，使用新一代無線網(wǎng)絡(luò)的無線通信信號(hào)，可以在基站側(cè)或者端側(cè)實(shí)現(xiàn)低成本、低開銷的環(huán)境感知能力，將最大數(shù)量的環(huán)境信息整合到新一代無線網(wǎng)絡(luò)中，實(shí)現(xiàn)超分辨成像、即針對(duì)區(qū)域的感知，利用基站的高視角，擴(kuò)大感知范圍，彌補(bǔ)車載傳感器在惡劣環(huán)境下的感知缺陷和遮擋盲區(qū)，有效實(shí)現(xiàn)宏觀道路匹配、車輛自定位和全局環(huán)境感知，為自動(dòng)駕駛汽車安全運(yùn)行提供超視另一方面，高清地圖構(gòu)建可包含端側(cè)實(shí)時(shí)環(huán)境感知信息的測量反饋，并同時(shí)用于ADAS（AdvancedDrivingAssistanceSystem,高級(jí)駕駛輔助系統(tǒng)）以提高駕駛的舒適性和安全性。基于通信與感知融合技術(shù)，車載設(shè)備利用無線通信信號(hào)獲取感知數(shù)據(jù)，并將感知結(jié)果發(fā)送到網(wǎng)絡(luò)側(cè)提供給高精地圖服務(wù)商以及ADAS。車輛行駛時(shí)，車載設(shè)備發(fā)送感知信號(hào)，并基于其他車輛的反射信號(hào)，感知其他車輛的距離和速度，將相關(guān)感知數(shù)據(jù)發(fā)送到網(wǎng)絡(luò)側(cè)和ADAS。在停車場使用自動(dòng)或輔助泊車功能時(shí)，車輛發(fā)送感知信號(hào)，并基于停車位附近的物體（例如汽車、立柱）的反射信號(hào)，感知其他物體的距離和位置，將相關(guān)感知數(shù)據(jù)發(fā)送到網(wǎng)絡(luò)側(cè)和ADAS。注：本文中所有圖均為示意圖，僅針對(duì)通感融合某種工45G-Advanced通感融合場景需求研究報(bào)告(第二版)參考5GAA（5GAutomotiveAssociation，5G汽車聯(lián)盟）給出的高精地圖場景需求[1]，給出了感知數(shù)據(jù)傳輸速率和感知時(shí)延需求。高清地圖對(duì)于信息實(shí)時(shí)性、準(zhǔn)確率、連續(xù)性具有很高要求，因此刷新率、傳輸速率、時(shí)延要求高。由于地圖主要是針對(duì)室外道路公共區(qū)域，不涉及安全隱私風(fēng)險(xiǎn)。此外，考慮到公路場景下，主要是包括汽車、摩托車、行人等移動(dòng)物體，針對(duì)這些移動(dòng)物體的尺寸、形狀、移動(dòng)速度、安全距離、路寬等給出了速度范圍、距離分辨率、速度分辨率、距離精度、角度精度、速度精度。例如，小車長度、寬度、高度分別為4m、1.7m、1.5m，高速單車道寬度為3.75m，限速120km/h，速度超過100km/h的安全距離為100m，速度低于100km/h的安全距離為50m，當(dāng)然還需考慮堵車等低速密集場景時(shí)車間距只在5-10m時(shí)，對(duì)感知分辨率和精度的提出了更高要求。綜上考注：根據(jù)感知服務(wù)等級(jí)不同、應(yīng)用場景不同，對(duì)指標(biāo)需求不同，例如低感知服務(wù)等級(jí)對(duì)感知數(shù)據(jù)刷新率要求為20Hz，高感知服務(wù)等級(jí)對(duì)感知數(shù)據(jù)刷新率要求為30Hz。55G-Advanced通感融合場景需求研究報(bào)告(第二版)智慧高速作為新型交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的核心場景之一，集成應(yīng)用5G、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能等新興技術(shù)，推進(jìn)高速公路傳統(tǒng)基礎(chǔ)設(shè)施系統(tǒng)升級(jí)迭代，是推動(dòng)交通領(lǐng)域綠色、智能轉(zhuǎn)型的基礎(chǔ)。當(dāng)前，高速公路建設(shè)開始由高速增長階段轉(zhuǎn)向高質(zhì)量發(fā)展階段，在轉(zhuǎn)型發(fā)展的過程中存在智慧管控手段智能交通系統(tǒng)中，車輛信息統(tǒng)計(jì)包括車流量檢測和車速檢測。其中，車流量檢測系統(tǒng)是非常關(guān)鍵的一個(gè)環(huán)節(jié)，包括對(duì)城市交通道路中的車輛、行人等進(jìn)行信息采集和監(jiān)控，實(shí)時(shí)地對(duì)道路當(dāng)前的擁堵情況、緊急交通事故等進(jìn)行智能化調(diào)度管理，從而實(shí)現(xiàn)了緩解交通阻塞和提高交通服務(wù)質(zhì)量的作用。傳統(tǒng)的車流量統(tǒng)計(jì)技術(shù)包括感應(yīng)線圈檢測、波頻檢測（如超聲波檢測和微波檢測）、視頻檢測等等。但是傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)技術(shù)存在諸多約束和不足之處。例如，感應(yīng)線圈檢測是基于環(huán)形線圈在磁場中的電磁感應(yīng)原理計(jì)算出道路中的車流量，但是線圈填埋方式費(fèi)事費(fèi)力，維護(hù)成本高。波頻檢測的方法是利用電磁波的反射特性，檢測器向車輛發(fā)出電磁波并接收反饋信息進(jìn)行檢測，但是這種方法檢測距離有限并且分辨率低。視頻檢測方法是通過監(jiān)控?cái)z像頭來捕捉道路中車流量的信息，通過一系列圖像處理和分析算法對(duì)車輛目標(biāo)的特征進(jìn)行提取，但是檢測結(jié)果受環(huán)境影響較大，由于光照強(qiáng)度變化產(chǎn)生的陰影，如圖2所示，基于通信與感知融合技術(shù)，利用通信感知融合基站或者多站協(xié)同實(shí)現(xiàn)全天候、不間斷地探測行駛車輛的移動(dòng)軌跡和移動(dòng)速度，在監(jiān)控交通道路、卡口等重要路段統(tǒng)計(jì)各類車輛進(jìn)出區(qū)域的數(shù)量以及車輛行駛速度，從而根據(jù)實(shí)時(shí)監(jiān)控的車流量分析路口、路段的交通狀況，為交通調(diào)度、路況65G-Advanced通感融合場景需求研究報(bào)告(第二版)高速公路是最低限速60km/h的全封閉道路，通常車流量大、車速快。“高速公路，行人勿入”是高速交通安全常識(shí)，但行人上高速已經(jīng)成為最易引發(fā)高速公路事故因素之一。根據(jù)交管單位發(fā)布的行人違法上高速的案例，比較典型的示例是以下幾種：高速服務(wù)區(qū)工作人員在上下班途中橫穿高速公路、周邊村民橫穿高速公路抄近道、行人上高速拾荒、客車駕駛員在高速路行駛過程中甩客等等。行人、非機(jī)動(dòng)車違法上高速公路的危害極大，不僅危及自身生命安全，還會(huì)危害高速公路行車安全。高速公路車速較快，駕駛?cè)撕茈y發(fā)現(xiàn)突然橫穿道路的行人，有時(shí)駕駛?cè)思幢惆l(fā)現(xiàn)了，往往也來不及剎車避讓，最終導(dǎo)致碰撞事故發(fā)生。同時(shí)為了躲避違法進(jìn)入高速公路的行人，駕駛?cè)送鶗?huì)采取緊急避讓如圖3所示，基于通信與感知融合技術(shù)，利用通信感知融合基站對(duì)高速周邊環(huán)境進(jìn)行檢測，定位并跟蹤入侵高速公路的行人。同時(shí)，還可以第一時(shí)間通知交管單位進(jìn)行執(zhí)法，勸阻行人趕緊離開，保障75G-Advanced通感融合場景需求研究報(bào)告(第二版)綜上所述，基于通信與感知融合技術(shù)，利用通信感知融合基站或者多站協(xié)同可以實(shí)現(xiàn)對(duì)道路環(huán)境的感知，實(shí)現(xiàn)全方位、全天候、不間斷地探測行駛車輛的移動(dòng)軌跡和移動(dòng)速度，并將感知信息上傳至處理中心，還可以利用感知通信融合技術(shù)對(duì)車輛進(jìn)行持續(xù)跟蹤，實(shí)現(xiàn)事件狀態(tài)的動(dòng)態(tài)監(jiān)測、全面提升道路監(jiān)管的感知業(yè)務(wù)需求同時(shí)適用于車輛信息統(tǒng)計(jì)和行人入侵高速檢測。道路監(jiān)管對(duì)于信息實(shí)時(shí)性、連續(xù)性要求較低，但對(duì)準(zhǔn)確度要求較高，因此刷新率、傳輸速率、時(shí)延要求可以適當(dāng)降低。由于監(jiān)管主要也是針對(duì)室外道路公共區(qū)域，不涉及安全隱私風(fēng)險(xiǎn)。其它參數(shù)指標(biāo)類似2.1.1中的分析，但指85G-Advanced通感融合場景需求研究報(bào)告(第二版)隨著高速鐵路技術(shù)的快速發(fā)展和大規(guī)模投入運(yùn)營，列車速度不斷提升，列車的安全運(yùn)行愈發(fā)重要。由于列車運(yùn)行的環(huán)境有高架橋、山區(qū)以及隧道等等，針對(duì)高鐵沿線及相關(guān)設(shè)施的破壞活動(dòng)時(shí)有發(fā)生，軌道異物入侵問題已經(jīng)嚴(yán)重影響到了鐵路的安全行駛，給高鐵運(yùn)行安全帶來了嚴(yán)重的威脅，因此表3列舉了不同種類的異物給鐵路運(yùn)輸帶來的安全危害。異物入侵事件具有突發(fā)性和隨機(jī)性，發(fā)生的時(shí)間和地點(diǎn)往往很難預(yù)測。傳統(tǒng)鐵路安防工程量大、成本高且需要人工操作進(jìn)行干預(yù)。此外，現(xiàn)有95G-Advanced通感融合場景需求研究報(bào)告(第二版)時(shí)的通信鏈路。如圖4所示，基于通信與感知融合技術(shù)，通信感知融合基站可以實(shí)現(xiàn)對(duì)鐵路軌道環(huán)境進(jìn)國鐵周界檢測主要是針對(duì)車輛、人、大型動(dòng)物、塌方滑坡等進(jìn)行檢測，因此檢測物體尺寸可以以5G-Advanced通感融合場景需求研究報(bào)告(第二版)分辨人為基準(zhǔn)（1.7m*0.5m移動(dòng)速遞以人步行為基準(zhǔn)（2km/h）。入侵高鐵周界屬于高危型事件，因此對(duì)于信息實(shí)時(shí)性、準(zhǔn)確率、傳輸速率具有一定要求，但考慮到入侵物體速率較低，刷新率和時(shí)延要求可稍微降低。而由于主要是針對(duì)室外鐵道公共區(qū)域，不涉及安全隱私風(fēng)險(xiǎn)。根據(jù)《高速鐵路設(shè)計(jì)規(guī)范》[2]，高速單車道寬度為1.435m，護(hù)坡寬度3m，單軌路基寬度8.6m，可以推斷出安全保護(hù)帶寬度可以為3-4m，所以給出了下述感知業(yè)務(wù)指標(biāo)需求。（2020-2024）》數(shù)據(jù)顯示，2024年全球L1-L5級(jí)自動(dòng)駕駛汽車出貨量預(yù)計(jì)將達(dá)到約5425萬輛，2020至2024年的年均復(fù)合增長率達(dá)到18.3%。據(jù)AlliedMarketResearch測算，到2026年全球自動(dòng)駕駛汽車市場價(jià)值預(yù)計(jì)將達(dá)到5566.7億美元，2019年至2026年復(fù)合年增長率為39.47%。自動(dòng)駕駛實(shí)現(xiàn)的自動(dòng)化、智能化等級(jí)越高，需要車輛掌握的信息越多，需要做出的判斷越準(zhǔn)確。在傳統(tǒng)車輛駕駛中，駕駛的動(dòng)作都是通過人觀察到的信息判斷的結(jié)果。但是，由于人坐在車?yán)?，視野受限?jīng)常會(huì)受到路邊障礙的影響，無法掌握較多的路面信息，做出合理的判斷。隨著自動(dòng)駕駛等級(jí)越5G-Advanced通感融合場景需求研究報(bào)告(第二版)來越高，人參與駕駛活動(dòng)越來越少，自動(dòng)駕駛將不再主要依賴于人的觀察。但是，單車?yán)走_(dá)還是存在在十字路口往往由于前車或者路邊建筑遮擋，對(duì)十字路口中的其他車輛信息或者行人信息掌握并不完全，容易引發(fā)交通事故。如圖5所示，利用5G系統(tǒng)的廣泛部署，5G系統(tǒng)在提供通信能力外還提供感知能力。5G系統(tǒng)的基站提供感知能力，對(duì)路口周邊環(huán)境提供檢測，定位并跟蹤路口的車輛、人員等?；緦⒏兄降男畔⒑推渌麘?yīng)用結(jié)合，比如將相關(guān)信息呈現(xiàn)在車輛地圖上，便于自動(dòng)駕駛進(jìn)行可在這個(gè)場景中需要對(duì)道路中車輛位置，速度等指標(biāo)進(jìn)行識(shí)別和跟蹤。同時(shí)也需要對(duì)人行道或其他5G-Advanced通感融合場景需求研究報(bào)告(第二版)伴隨著城市化的快速步伐，城市人口密度不斷提升，這同時(shí)也帶來了巨大的車輛保有量和較高的車輛密度，行車難、停車難和交通擁堵成為了常態(tài)化問題。特別是在大型酒店、商場、超市、醫(yī)院、學(xué)校、居民社區(qū)、行政單位、娛樂旅游場所等人群聚集的密集場所，有限停車位、無序停車、停車場除了合理規(guī)劃和擴(kuò)建停車位，城市停車信息化是解決停車難問題的一個(gè)重要技術(shù)手段，也是現(xiàn)代化城市交通系統(tǒng)的一個(gè)重要標(biāo)志，例如停車位供給狀態(tài)實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)分布數(shù)據(jù)和顯示系統(tǒng)、區(qū)域性停車誘導(dǎo)系統(tǒng)、自動(dòng)化停車違章和收費(fèi)管理系統(tǒng)等。這些信息化系統(tǒng)能有效和科學(xué)地為出行停車提供決策依目前主要是采用各種傳感技術(shù)對(duì)停車位進(jìn)行監(jiān)測管理，例如某停車位是否空閑的信息，室內(nèi)/地下停車場/室外停車場都可以在樓宇的不同位置安裝多個(gè)傳感接收器和傳感發(fā)射器，以檢測停車位的5G-Advanced通感融合場景需求研究報(bào)告(第二版)如圖6所示，無線基站對(duì)停車場進(jìn)行覆蓋，通過基站對(duì)停車場區(qū)域發(fā)射無線信號(hào)和接收反射信號(hào)，可以檢測目標(biāo)區(qū)域的空閑停車位分布情況。由于停車位是固定的，因此可以基于事先獲取的感知信息作為先驗(yàn)信息來對(duì)比判斷是否存在停車，例如車輛反射RCS值和地面反射RCS值不同，有車輛時(shí)的反停車場智能管理系統(tǒng)基于基站上報(bào)的感知測量數(shù)據(jù)，計(jì)算處理生成停車位實(shí)時(shí)使用情況圖譜，并參考3GPP給出的停車位檢測場景需求[3]，給出了表6所示的智慧停車的感知業(yè)務(wù)指標(biāo)需求。智慧停車對(duì)于停車位識(shí)別準(zhǔn)確率具有較高要求，因此檢測準(zhǔn)確率較高和虛警率較低；而對(duì)于時(shí)效性要求較低，因此刷新率、時(shí)延要求較低；由于停車位信息主要是針對(duì)公共停車場區(qū)域，故不涉及安全隱私風(fēng)5G-Advanced通感融合場景需求研究報(bào)告(第二版)隨著汽車保有量不斷攀升，汽車已經(jīng)成為人們出行的重要交通工具之一。近年來，兒童、寵物遺落在車內(nèi)的事件頻繁發(fā)生。由于汽車具有較強(qiáng)的封閉性，高溫環(huán)境中陽光照射將使車內(nèi)溫度快速升高（數(shù)據(jù)表明，夏季室外溫度超過35℃時(shí)，經(jīng)過15分鐘的日照，車內(nèi)溫度可升至65℃),車內(nèi)氧氣濃度也會(huì)隨著消耗而降低，嚴(yán)重時(shí)將危及遺落在車內(nèi)的人員、寵物的生命安全。因此，車內(nèi)生命體檢測具如圖7所示，基于通信與感知融合技術(shù)，經(jīng)5G網(wǎng)絡(luò)授權(quán)的車載設(shè)備利用無線通信信號(hào)對(duì)車內(nèi)生命體5G-Advanced通感融合場景需求研究報(bào)告(第二版)進(jìn)行感知，獲取感知數(shù)據(jù)，并發(fā)送至車載分析系統(tǒng)生成感知結(jié)果。當(dāng)感知結(jié)果顯示車輛處于熄火、門窗關(guān)閉狀態(tài)且車內(nèi)有生命體時(shí)，車載設(shè)備將通過5G網(wǎng)絡(luò)把感知結(jié)果發(fā)送至車主，提示車內(nèi)生命體處于車內(nèi)生命體感知業(yè)務(wù)與入侵檢測業(yè)務(wù)具有一定相似性，在感知數(shù)據(jù)刷新率、檢測概率、虛警概5G-Advanced通感融合場景需求研究報(bào)告(第二版)汽車輔助駕駛系統(tǒng)，是一種通過車載電腦系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)無人駕駛的智能汽車系統(tǒng)，又稱無人駕駛汽車，其本質(zhì)是用機(jī)器視角去模擬人類駕駛員的行為，系統(tǒng)結(jié)構(gòu)一般分為：感知系統(tǒng)、決策系統(tǒng)、執(zhí)行其中感知系統(tǒng)用來代替人的感官，用于采集行駛過程中的道路環(huán)境信息，并根據(jù)感知所獲得的道路、車輛位置和障礙物信息，控制車輛的轉(zhuǎn)向和速度，從而使車輛能夠安全、可靠地在道路上行駛并到達(dá)預(yù)定地點(diǎn)。當(dāng)前被廣泛使用的非3GPP傳感器如攝像頭、毫米波雷達(dá)、激光雷達(dá)等，在單獨(dú)使用時(shí)會(huì)受其功能限制和環(huán)境影響效果不佳，而基于3GPP的通信與感知融合技術(shù)中傳感器位置會(huì)影響感知信息的準(zhǔn)確性，因此非3GPP和3GPP的多感知技術(shù)融合能為自動(dòng)駕駛提供更精準(zhǔn)的感知信息。如圖8所示，汽車A發(fā)送感知信號(hào)進(jìn)行端側(cè)感知，并接收來自汽車B的反射信號(hào)，同時(shí)汽車A配備有傳感器設(shè)備，來自3GPP的感知數(shù)據(jù)和非3GPP的感知數(shù)據(jù)可協(xié)同用于感知結(jié)果的計(jì)算。5G-Advanced通感融合場景需求研究報(bào)告(第二版)考慮到該場景與高精地圖場景需求具有較高的相似性，因此該業(yè)務(wù)指標(biāo)需求參考了高精地圖場景下的指標(biāo)需求。由于非3GPP傳感器的性能受其硬件條件限制，下標(biāo)所列業(yè)務(wù)指標(biāo)需求僅針對(duì)多感知融合輔助駕駛場景中的3GPP感知部分。 根據(jù)中國民航局2019年第一季度無人機(jī)云數(shù)據(jù)統(tǒng)1000m以下的無人機(jī)占據(jù)99.9%。未來幾年無人機(jī)在國內(nèi)將有數(shù)百億元的產(chǎn)業(yè)空間，預(yù)測到2025年，國內(nèi)無人機(jī)市場總規(guī)模將達(dá)750億。其中行業(yè)應(yīng)用農(nóng)林植保約為200億，安防市場約為150億，電力巡檢5G-Advanced通感融合場景需求研究報(bào)告(第二版)約為50億，而用于航拍娛樂的消費(fèi)級(jí)市場為300億。借助于5G網(wǎng)絡(luò)，低空無人機(jī)發(fā)展邁向全新階段，無人機(jī)能全天候、全空域執(zhí)行偵察、預(yù)警、通信等多種任務(wù)，同時(shí)無人機(jī)也可廣泛應(yīng)用于航拍、警力、城市管理、農(nóng)業(yè)、地質(zhì)、氣象、電力、搶險(xiǎn)救災(zāi)等垂直行業(yè)。在未來城市中，將有大量無人機(jī)被應(yīng)用于工業(yè)巡檢、治安巡邏、交通運(yùn)輸?shù)葓鼍?，另外還有部分無人機(jī)被應(yīng)用于繁多的細(xì)小領(lǐng)域，例如保險(xiǎn)目前的無人機(jī)空域管理系統(tǒng)并不能做到針對(duì)群體性飛行的管理，包括空中防碰撞、流量管控、空域管控，也無法解決無人機(jī)與民航、通航之間空域使用的沖突。面對(duì)未來數(shù)以百萬架的無人機(jī)，依舊針對(duì)上述問題，本章節(jié)主要列舉了無人機(jī)領(lǐng)域內(nèi)的通感融合場景，以期有效地利用通信感知融合技術(shù)，獲得更為全面的空域信息，能夠更好地識(shí)別潛在威脅目標(biāo)，確保低空無人機(jī)更安全、更可靠的面向無人機(jī)場景，利用基站通信功能實(shí)現(xiàn)信息回傳和飛行控制；利用基站對(duì)一定區(qū)域進(jìn)行感知可識(shí)別無人機(jī)的飛行狀態(tài)、檢測障礙物、監(jiān)測氣候變化等，提供監(jiān)管類和輔助飛行類服務(wù)，進(jìn)一步地，●無人機(jī)監(jiān)管：針對(duì)存在電子圍欄的區(qū)域，若感知到無人機(jī)接近圍欄邊界或?qū)⑼黄茋鷻谙拗茣r(shí)，●無人機(jī)避障：對(duì)空域進(jìn)行全方位多角度的探測并將感知結(jié)果提供給無人機(jī)，為避障預(yù)警提供冗●飛行路徑管理：感知無人機(jī)位置、高度、航向、速度等信息，若發(fā)現(xiàn)與原計(jì)劃飛行軌跡不符，則給出飛行一致性告警；同一區(qū)域存在多個(gè)無人機(jī)時(shí)，根據(jù)各無人機(jī)的位置、高度、航向、速度等信5G-Advanced通感融合場景需求研究報(bào)告(第二版)輕小型民用無人機(jī)在航拍、農(nóng)業(yè)、測繪等領(lǐng)域大顯身手，同時(shí)也會(huì)干擾民航飛行，造成事故。為實(shí)現(xiàn)對(duì)無人駕駛航空器的依法管理，中國民航局發(fā)布了《無人駕駛航空器飛行管理暫行條例》[5]。條例明確，除空中禁區(qū)、機(jī)場、軍事禁區(qū)、危險(xiǎn)區(qū)域等周邊一定范圍內(nèi)，微型無人機(jī)無需批準(zhǔn)可以在真高50米以下空域飛行，輕型無人機(jī)可以在真高120米以下空域飛行。此外，按照相關(guān)規(guī)定，無人機(jī)飛行前還要向空管部門申請(qǐng)飛行空域和計(jì)劃，得到批準(zhǔn)后才能行動(dòng)。除此之外任何飛行都叫“黑飛”。但是，當(dāng)前很多無人機(jī)飛行并未嚴(yán)格遵守國家相關(guān)規(guī)定，導(dǎo)致未經(jīng)許可闖入公共及敏感區(qū)域、意外墜落、影響客機(jī)正常起降、碰撞高層建筑等“黑飛”事件時(shí)有發(fā)生。在實(shí)踐中，通過技術(shù)手段限制非法違規(guī)飛行，是防止“黑飛”的主要手段。比如，主流無人機(jī)廠商均推出了電子圍欄功能，無人機(jī)接近不準(zhǔn)起飛的地帶會(huì)自動(dòng)發(fā)出警報(bào)，并無法操控進(jìn)入禁飛區(qū)域。目前，除了機(jī)場附近得到了較嚴(yán)格的電基于通信與感知融合技術(shù)，利用通信感知融合基站或者多站協(xié)同實(shí)現(xiàn)對(duì)特定區(qū)域的全天候、不間斷地探測無人機(jī)的出現(xiàn)或鄰近、以及跟蹤無人機(jī)的移動(dòng)軌跡和移動(dòng)速度，以實(shí)現(xiàn)對(duì)非法進(jìn)入的無人機(jī)無人機(jī)感知與規(guī)避技術(shù)是實(shí)現(xiàn)未來無人機(jī)空域集成應(yīng)用的核心技術(shù)之一。由于中低空以及超低空的空域越來越“擁擠”，無人飛行器與其他物體發(fā)生碰撞的風(fēng)險(xiǎn)與日俱增，造成了極大的安全隱患。通常，無人機(jī)基于搭載的機(jī)載傳感器（如雷達(dá)）對(duì)空間環(huán)境進(jìn)行感知，主要的感知目標(biāo)包括飛行空域的各類合作/非合作動(dòng)態(tài)目標(biāo)以及各類靜止障礙物。在復(fù)雜的無人機(jī)任務(wù)環(huán)境和氣象條件下進(jìn)行目標(biāo)的檢測、跟蹤、識(shí)別,實(shí)現(xiàn)精確、穩(wěn)定的目標(biāo)狀態(tài)獲取和可靠的態(tài)勢感知和威脅評(píng)估是無人機(jī)環(huán)境感知的主要挑戰(zhàn)。目前，主流無人機(jī)型具備全向感知與避障系統(tǒng)，應(yīng)用了紅外感知、目視感知系統(tǒng)、毫米雷達(dá)波等多種技術(shù)，能夠探測在其安全鄰域或空域監(jiān)視范圍內(nèi)是否存在障礙物（包括靜止物體或運(yùn)動(dòng)的其它飛行器通過分析自身和障礙物的相對(duì)運(yùn)動(dòng)狀態(tài)，由操作手或自動(dòng)進(jìn)行分析決策，從而解除潛在的碰撞危險(xiǎn)。感知系統(tǒng)是無人機(jī)感知與規(guī)避系統(tǒng)中第一個(gè)環(huán)節(jié)，需要檢測并獲取障礙物信息，為出于對(duì)單機(jī)傳感設(shè)備帶來的高成本考慮，一些無人機(jī)可能傳感設(shè)備。那么對(duì)于這些中小型無人機(jī)，可以借助通信感知融合基站實(shí)現(xiàn)對(duì)空域中無人機(jī)進(jìn)行面向區(qū)域或者面向特定目標(biāo)/設(shè)備粒度的感知，將周圍環(huán)境的感知結(jié)果（比如障礙物的位置、形狀和其他無人5G-Advanced通感融合場景需求研究報(bào)告(第二版)機(jī)的飛行速度）提供給處理中心，可以實(shí)現(xiàn)無人機(jī)避障。此外，單機(jī)感知和避障系統(tǒng)由于建筑物等遮擋存在探測范圍受限的問題，通信感知融合基站的連續(xù)組網(wǎng)可以對(duì)空域進(jìn)行全方位多角度的探測并將對(duì)無人機(jī)的感知指標(biāo)是參考雷達(dá)能力。感知數(shù)據(jù)量和感知數(shù)據(jù)刷新率、感知帶寬、感知特征、感知方法等因素有關(guān)，在該場景中，需要對(duì)無人機(jī)周圍環(huán)境進(jìn)行感知，感知特征（障礙物的位置、形狀和其他無人機(jī)的飛行速度等）眾多，感知數(shù)據(jù)量大，基站得到的感知信息發(fā)送給核心網(wǎng)感知管理功能會(huì)對(duì)基站和核心網(wǎng)之間的通信速率有要求，特別是在實(shí)時(shí)性要求較高的情況下，感知數(shù)據(jù)傳輸對(duì)通信5G-Advanced通感融合場景需求研究報(bào)告(第二版)隨著無人機(jī)市場的不斷拓寬，越來越多的民用無人機(jī)進(jìn)入到生活當(dāng)中，無人機(jī)被廣泛地應(yīng)用于民事和軍事領(lǐng)域，比如航拍攝影、商業(yè)表演、物流配送等等。越來越多的民用無人機(jī)進(jìn)入到生活當(dāng)中，在帶來便利的同時(shí)也造成了“黑飛”事件頻發(fā)，嚴(yán)重危害公共安全和個(gè)人隱私。無人機(jī)“黑飛”的定義，在2.2.1.1章節(jié)中已有相關(guān)描述，詳細(xì)定義可參見中國民航局發(fā)布的《無人駕駛航空器飛行管理暫行條例》。目前對(duì)無人機(jī)的監(jiān)管存在盲區(qū)，給社會(huì)的安全和公共秩序造成了不容忽視的危害。例如，近期每年都存在無人機(jī)擾航事件發(fā)生，導(dǎo)致航班延誤，擾亂客機(jī)飛行任務(wù)和秩序。對(duì)于體育館、廣場無人機(jī)具有飛行高度低，有效探測面積小，不容易被偵測發(fā)現(xiàn)的特點(diǎn)，當(dāng)前的無人機(jī)探測技術(shù)包括雷達(dá)探測、音頻探測、視覺探測等等。雷達(dá)探測技術(shù)根據(jù)對(duì)雷達(dá)回波的多普勒頻移信息的分析，進(jìn)一步探測運(yùn)動(dòng)目標(biāo)。音頻探測技術(shù)通過采集聲音信號(hào)并進(jìn)行信號(hào)處理，提取無人機(jī)的聲音特征進(jìn)行無人機(jī)探測。視覺探測技術(shù)通過采集圖像信息進(jìn)行圖像處理實(shí)現(xiàn)無人機(jī)的探測。但是，當(dāng)前的探測技術(shù)也存在諸多缺點(diǎn)，例如雷達(dá)探測易受低空雜波影響，多普勒效應(yīng)不明顯，反射面積小，雷達(dá)檢測困難5G-Advanced通感融合場景需求研究報(bào)告(第二版)且成本較高。音頻探測受環(huán)境噪聲干擾大，探測距離較短，適用范圍較小。視覺探測技術(shù)主要依賴于由此可見無人機(jī)“黑飛”情況的避免除了加強(qiáng)有效的無人機(jī)監(jiān)管之外，在通感融合系統(tǒng)中，可以利用無線基站，對(duì)覆蓋范圍內(nèi)進(jìn)行全空域檢測，定位并跟蹤侵入到范圍內(nèi)的無人機(jī)，可利用通感網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)對(duì)無人機(jī)位置信息的實(shí)時(shí)感知，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)面向固定區(qū)域的無人機(jī)入侵監(jiān)測。此外，考慮到當(dāng)探測空域內(nèi)的無人機(jī)入侵之后，會(huì)立即采取行動(dòng)來驅(qū)趕“黑飛”的無人機(jī)，無需對(duì)入侵空域的無人機(jī)的數(shù)量進(jìn)一步識(shí)別，因此通感場景下的業(yè)務(wù)需求可以不用過多考慮感知分辨率。而且由于探測空域較大（如機(jī)場10km*10km）且存在安全緩存區(qū)，所以不需要過高的感知精度要求。該需求可廣泛應(yīng)用于政府機(jī)關(guān)、旅游景點(diǎn)、港口碼頭等固定重點(diǎn)安全區(qū)域以及地點(diǎn)靈活的重大活動(dòng)保障（例如演唱會(huì)、開/閉幕式等）。基于同一實(shí)現(xiàn)技術(shù)邏輯，可針對(duì)無人機(jī)的飛行范圍實(shí)現(xiàn)電子圍欄預(yù)警：利用感知網(wǎng)絡(luò)，針對(duì)劃定電子圍欄的區(qū)域，若網(wǎng)絡(luò)感知到無人機(jī)接近圍欄邊界或?qū)⑼黄茋鷻谙拗茣r(shí)，給出無人機(jī)突破圍欄告警，可有效提高無人機(jī)飛行安全。如圖10所示，無人機(jī)進(jìn)入醫(yī)院電子圍欄范圍內(nèi)，有嚴(yán)重干擾醫(yī)院急救直升機(jī)的起飛/降落的可能，對(duì)醫(yī)院里的人員和物品可能造成影響。通過無人機(jī)飛行入侵檢測，感知精度相關(guān)指標(biāo)參考雷達(dá)能力。該場景下的技術(shù)要求相比路徑管理或避障場景的技術(shù)要求要低（精度要求低感知數(shù)據(jù)量相比路徑管理應(yīng)用低。在該場景中，無需對(duì)無人機(jī)身份進(jìn)行識(shí)別，因此5G-Advanced通感融合場景需求研究報(bào)告(第二版)隨著無人機(jī)的廣泛應(yīng)用和普及，無人機(jī)在執(zhí)行飛行任務(wù)時(shí)，如何在有限的時(shí)間內(nèi)避開環(huán)境中的障礙物和擁堵航線，規(guī)劃合理、安全、有效的飛行路徑規(guī)劃直接影響無人機(jī)的飛行效率。無人機(jī)路徑規(guī)劃是無人機(jī)自主飛行的關(guān)鍵因素之一，它指的是為無人機(jī)規(guī)劃出從起始點(diǎn)到目標(biāo)點(diǎn)的一條或者多條實(shí)際可飛的路徑。一般情況下根據(jù)環(huán)境信息和各條航線上的無人機(jī)飛行狀況，選擇最優(yōu)路徑，以避開障一方面，對(duì)于合法的受監(jiān)管無人機(jī)，會(huì)將其自身信息注冊(cè)登記到運(yùn)營商網(wǎng)絡(luò)和無人機(jī)監(jiān)管中心。利用基站的感知能力，通信網(wǎng)絡(luò)可獲得無人機(jī)位置、高度、航向、速度等信息，并將上述信息提供給相關(guān)的無人機(jī)服務(wù)商或飛行管理中心，基于對(duì)各條航線上的無人機(jī)數(shù)量和飛行速度等信息的統(tǒng)計(jì)，可輔助其對(duì)無人機(jī)飛行路徑的管理。具體地，當(dāng)目標(biāo)無人機(jī)接入通信網(wǎng)絡(luò)后，利用自帶GPS等設(shè)備或蜂窩網(wǎng)絡(luò)定位技術(shù)，獲得定位信息并將坐標(biāo)發(fā)送給無人機(jī)服務(wù)商或飛行管理中心?；跓o人機(jī)位置信息5G-Advanced通感融合場景需求研究報(bào)告(第二版)和基于感知得到的各條航線上的無人機(jī)飛行狀況，無人機(jī)服務(wù)商或飛行管理中心的無人機(jī)操作系統(tǒng)依據(jù)反饋信息對(duì)既定飛行路線作出調(diào)整，同時(shí)通信網(wǎng)絡(luò)可利用感知或高精度定位等技術(shù)對(duì)無人機(jī)進(jìn)行定另一方面，對(duì)于非法的無監(jiān)管無人機(jī)，其可能會(huì)無意或有意地闖入無人機(jī)航線上，影響其它合法無人機(jī)的正常飛行甚至導(dǎo)致重大安全事故，因此需要對(duì)此類無人機(jī)進(jìn)行及時(shí)發(fā)現(xiàn)及時(shí)處理。通信網(wǎng)絡(luò)可以通過基站對(duì)各航線進(jìn)行實(shí)時(shí)感知，當(dāng)出現(xiàn)不可識(shí)別的非法無人機(jī)時(shí)，快速反饋給飛行管理中心進(jìn)需要說明的是本案例中的合法無人機(jī)是指網(wǎng)聯(lián)無人機(jī)，即可實(shí)現(xiàn)與基站接入的通信終端。通信網(wǎng)絡(luò)可利用通信功能實(shí)現(xiàn)信息回傳與飛行控制，同時(shí)通過感知功能，識(shí)別無人機(jī)的飛行狀態(tài)，飛行路線感知精度的相關(guān)指標(biāo)參考雷達(dá)能力。在該場景中，既需要對(duì)無人機(jī)特征進(jìn)行識(shí)別，也需要對(duì)周圍環(huán)境進(jìn)行識(shí)別，感知信息較多，感知數(shù)據(jù)量大。此外，需要對(duì)無人機(jī)的進(jìn)行實(shí)時(shí)控制，因此，對(duì)于端到端的感知時(shí)延要求高。在該場景中，需要識(shí)別被感知無人機(jī)的身份，安全隱私要求也高[6]。綜上考5G-Advanced通感融合場景需求研究報(bào)告(第二版)智慧生活應(yīng)用范圍很廣。5G-A通感融合旨在通過通信設(shè)備間的信號(hào)傳輸感知家居生活、工作、醫(yī)療等場景中的環(huán)境信息或者環(huán)境變化的特征，用于服務(wù)于人們的生活、工作及醫(yī)療服務(wù)，如健康監(jiān)測、家居安全、家居健身服務(wù)、出行安全、疾病監(jiān)測與診斷等。結(jié)合5G-A通信網(wǎng)絡(luò)空口特點(diǎn)，當(dāng)前智慧生活領(lǐng)域應(yīng)用通感融合技術(shù)的主要應(yīng)用案例包括呼吸監(jiān)測、入侵檢測、手勢/姿態(tài)識(shí)別、運(yùn)動(dòng)健身監(jiān)測、跌倒檢測、天氣監(jiān)測、工作場景AGV避障、醫(yī)療癲癇疾病監(jiān)測與診斷和帕金森疾病康復(fù)訓(xùn)練、景5G-Advanced通感融合場景需求研究報(bào)告(第二版)呼吸頻率是重要的生命體征，能夠有效反映當(dāng)前身體健康狀況，呼吸與人體的健康狀況息息相關(guān)，呼吸急促或呼吸不暢等癥狀都反映了身體的非健康狀況，例如常見的感冒、流感、肺部病毒感染等疾病，也會(huì)引發(fā)咳嗽、鼻塞等呼吸問題，由于上呼吸道堵塞引起的呼吸暫停癥狀更是會(huì)威脅到患者在臨床醫(yī)學(xué)上，現(xiàn)有醫(yī)療設(shè)備都是通過有線連接技術(shù)獲取高精度的呼吸信號(hào)，檢測器監(jiān)測由于人體呼吸運(yùn)動(dòng)產(chǎn)生的胸腹部壓力、呼吸音、氣流、溫度、胸部阻抗等各種生理參數(shù)的變化，接觸式檢測在醫(yī)院病床監(jiān)護(hù)場景下被廣泛使用，但在居家生活中對(duì)日常睡眠進(jìn)行長期不間斷的檢測則不適用。一部分人不希望使用可穿戴設(shè)備，影響睡眠舒適度，且購買專門的設(shè)備以及維護(hù)等增加了額外的成本開銷。其次，使用過程中可能會(huì)因?yàn)槿梭w的隨機(jī)活動(dòng)導(dǎo)致傳感器接觸不良或者直接脫落，并且佩戴的檢測設(shè)備對(duì)于部分患者可能產(chǎn)生皮膚刺激，例如嬰兒或有皮膚燒傷的病人等。因此，如何在室內(nèi)實(shí)現(xiàn)持續(xù)的非接觸式呼吸監(jiān)測技術(shù)，是迫切需要解決的問題。常見的非接觸式呼吸檢測技術(shù)例如諧振電路調(diào)頻法對(duì)于電流過于敏感，如電路中本身存在的電路噪音會(huì)產(chǎn)生干擾，檢測準(zhǔn)確度存在問題；渦流檢測方法則會(huì)帶來一定的副作用；紅外熱成像檢測法會(huì)因?yàn)橹車h(huán)境的溫度導(dǎo)致一定程度的誤差，機(jī)器視覺檢測方法通過攝像頭收集人體的視頻信息間接獲取呼吸信息，但是該方法受到光照條件的影響，并相比較之下，利用無線信號(hào)檢測能夠克服以上不足，且由于無線信號(hào)在絕大部分場景中廣泛存在，不僅可以應(yīng)用于醫(yī)療領(lǐng)域的病床監(jiān)護(hù)也可以應(yīng)用于日常家庭睡眠情況監(jiān)測，具有無接觸、低成本5G-Advanced通感融合場景需求研究報(bào)告(第二版)基于3GPP信道模型可進(jìn)行初步評(píng)估，假設(shè)采用CDL-D（ClusterDelayLine-D，簇延時(shí)線-D）信道，其中選擇一簇為呼吸影響的反射路徑且功率設(shè)定為10.1dB，呼吸時(shí)胸腔起伏假設(shè)為0~0.005m（5mm），呼吸頻率設(shè)為0.2Hz。根據(jù)信噪比和環(huán)境中是否有其他移動(dòng)物等情況分別進(jìn)行仿真驗(yàn)證，在1根發(fā)送天線和4根接收天線、不同信噪比、不同NLOS（Non-LightOfSight，非視距）簇移動(dòng)狀況下仿真結(jié)果如圖13-圖16所示。5G-Advanced通感融合場景需求研究報(bào)告(第二版)根據(jù)上述仿真結(jié)果，呼吸監(jiān)測感知不僅與信噪比有關(guān)，還與環(huán)境中其他變化的因素有關(guān)。在理想信道無噪聲的情況下，并且環(huán)境中無其他物體移動(dòng)的情況下，從呼吸頻率檢測結(jié)果來看，呼吸頻率檢測效果最佳。隨著信噪比降低和環(huán)境中其他物體移動(dòng)，呼吸頻率檢測結(jié)果可以明顯觀察到上述因素引入的噪聲和干擾，尤其是當(dāng)受檢測目標(biāo)存在移動(dòng)時(shí)，對(duì)呼吸檢測效果產(chǎn)生嚴(yán)重影響。因此，基于當(dāng)前5G信號(hào)進(jìn)行呼吸檢測是可行的方案，適合于包括睡眠以及病床監(jiān)護(hù)等目標(biāo)相對(duì)靜止場景下的長時(shí)間呼人類典型呼吸頻率范圍在10~30次/每分鐘[7]，呼吸檢測結(jié)果每隔1~10s刷新一次能夠滿足呼吸異常情況檢測。呼吸速率檢測結(jié)果體現(xiàn)在多普勒域，相干檢測時(shí)間窗口為10s時(shí)能夠達(dá)到至少0.1Hz的多普勒分辨率，即呼吸速率相差6次/每分鐘以上既可以區(qū)分出來。呼吸速率精度體現(xiàn)為多普勒精度<0.05Hz，表示每分鐘呼吸檢測到呼吸次數(shù)與真實(shí)呼吸次數(shù)相差3次以內(nèi)，能夠滿足呼吸異常情況檢測需求。已有研究實(shí)現(xiàn)人體在距離收發(fā)設(shè)備12m距離的呼吸檢測，呼吸速率誤差在0.67次/每分鐘[8]。對(duì)于呼吸檢測，需要傳輸?shù)母兄獢?shù)據(jù)，可以是呼吸次數(shù)或速率（多普勒檢測結(jié)果還可以是原始的信道信息。呼吸監(jiān)測的感知數(shù)據(jù)傳輸對(duì)于帶寬要求較低，且可以選擇檢測結(jié)果較好的子載波數(shù)據(jù)或者對(duì)多個(gè)子載波數(shù)據(jù)進(jìn)行合并[9]，因此需傳輸?shù)臄?shù)據(jù)量較小。呼吸等人體生命體征屬于個(gè)人重要信息，對(duì)5G-Advanced通感融合場景需求研究報(bào)告(第二版)隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，人民的生活日益改善，人們對(duì)生命財(cái)產(chǎn)的安全愈加重視。生活中各種無法預(yù)測的安全隱患是人身財(cái)產(chǎn)的最大威脅，在關(guān)鍵建筑物或特定區(qū)域中檢測入侵者，對(duì)于個(gè)人家庭安全以及公共區(qū)域安全具有重要意義。在關(guān)鍵建筑物或特定區(qū)域中檢測入侵者，對(duì)于個(gè)人家庭安全以及公共區(qū)傳統(tǒng)的入侵檢測方法包括基于視頻、超聲波、紅外、UWB（UltraWideBand，超寬帶）的技術(shù)，此外還有激光雷達(dá)技術(shù)，以及專用傳感器技術(shù)，例如光感應(yīng)傳感器、聲感應(yīng)傳感器、溫度傳感器、氣體傳感器等等。其中，基于視頻的檢測技術(shù)是應(yīng)用最廣泛的入侵檢測技術(shù)，它包括視頻分析技術(shù)和圖像處理技術(shù)等，其核心思想是基于計(jì)算機(jī)視覺的統(tǒng)計(jì)機(jī)器學(xué)習(xí)與視頻分析技術(shù)，將通過攝像頭采集到的視頻或者圖像傳入計(jì)算機(jī)，通過相關(guān)的圖像識(shí)別、機(jī)器學(xué)習(xí)方法來識(shí)別入侵者、提取入侵者的動(dòng)作和行為。然而，該技術(shù)容易受到光照條件和煙霧的影響，在光線不佳或者煙霧環(huán)境中，攝像頭無法進(jìn)行準(zhǔn)確識(shí)別，常常會(huì)出現(xiàn)誤判、漏判等。此外該技術(shù)存在明顯的隱私問題，互聯(lián)網(wǎng)如此發(fā)達(dá)的今天，用戶隱私泄露將會(huì)給用戶帶來巨大損失。再者，基于視頻的入侵檢測技術(shù)還容易產(chǎn)生監(jiān)測盲區(qū)。基于超聲波、紅外、UWB的檢測技術(shù)，基本原理就是利用超聲波探測器、紅外探測器，以及UWB收發(fā)模塊，發(fā)出超聲波，紅外線，超寬帶電磁波，這些信號(hào)遇到障礙物會(huì)反射回到探測器端，從而實(shí)現(xiàn)障礙物檢測。此類技術(shù)需要專用的超聲波/紅外探測器/UWB模塊，成本較高，而且它們的覆蓋距離普遍較短，因此同樣容易出現(xiàn)覆蓋盲區(qū)。此外，基于紅外探測器的入侵檢測可能還會(huì)因?yàn)橹車h(huán)5G-Advanced通感融合場景需求研究報(bào)告(第二版)境的溫度變化導(dǎo)致一定程度的誤差，出現(xiàn)誤檢、漏檢。近年來，激光雷達(dá)入侵監(jiān)控系統(tǒng)基于激光雷達(dá)3D點(diǎn)云，有望在一些場合下替代傳統(tǒng)視頻入侵檢測系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)對(duì)監(jiān)控區(qū)域?qū)崿F(xiàn)實(shí)時(shí)監(jiān)測，還能自動(dòng)識(shí)別目標(biāo)物的位置、大小、尺寸等信息，動(dòng)態(tài)抓取入侵物體軌跡信息等。然而，該系統(tǒng)需要發(fā)射激光信號(hào)，激光被組織吸收后，存在容易對(duì)人員的皮膚和眼角膜造成傷害的風(fēng)險(xiǎn)，在智慧生活場景中實(shí)用性受限較大。最后，基于光感應(yīng)傳感器、聲感應(yīng)傳感器、溫度傳感器、濕度傳感器、氣體傳感器等的入侵檢測，能夠?qū)⒏兄F(xiàn)場的溫度、濕度、氣味等各種物理量的變化，轉(zhuǎn)換成適于傳輸?shù)碾娦盘?hào)，最終如圖17所示，基于無線通信信號(hào)的入侵檢測技術(shù)，利用了無線通信信號(hào)覆蓋廣，不受光照條件影響，且無線通信設(shè)備分布廣的特點(diǎn)，具有全天候、覆蓋廣的優(yōu)勢。此外，由于不需要專門安裝監(jiān)視器，或者專用傳感器，也降低了使用成本。最后，利用無線通信信號(hào)進(jìn)行入侵檢測，還能夠保護(hù)用戶入侵檢測的感知數(shù)據(jù)刷新率大于1Hz，有助于用戶能夠及時(shí)更新居家環(huán)境狀態(tài)，這對(duì)于涉及人身和財(cái)產(chǎn)安全尤其重要。同時(shí)，考慮計(jì)算實(shí)時(shí)性問題，感知刷新率達(dá)到大于1Hz也是能夠?qū)崿F(xiàn)的[10]。目前，基于不同無線感知原理的入侵檢測的檢測概率能夠達(dá)到95%以上。例如，在研究工作[10]中，在LOS（LightOfSight，視距）和NLOS條件下檢測概率分別達(dá)到了98.96%和98.17%；在研究工作[11]中，整體檢測概率達(dá)到了98%以上，而虛警概率小于2%；在研究工作[12]中，靜態(tài)環(huán)境檢測概率為98%5G-Advanced通感融合場景需求研究報(bào)告(第二版)以上，人體運(yùn)動(dòng)的檢測概率為97%以上。綜上，智慧生活場景下入侵檢測概率>95%，虛警概率<2%是可實(shí)現(xiàn)且符合業(yè)務(wù)需求的。如上一小節(jié)所述，基于無線感知的入侵檢測，相比于基于視頻的入侵檢測在智能家居、智能穿戴設(shè)備、智能汽車以及VR（VirtualReality，虛擬現(xiàn)實(shí)）/AR（AugmentedReality，增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)）等領(lǐng)域都增加中，人機(jī)交互技術(shù)的重要程度日益凸顯。其中，手勢識(shí)別是一種最直接、最簡便的交互方式。在早期的穿戴式手勢識(shí)別技術(shù)中，手勢識(shí)別需佩戴專用的傳感器設(shè)備，通過傳感器采集信息進(jìn)行識(shí)別、這種方式成本高，而且用戶體驗(yàn)收到較大影響。隨后隨著計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)的發(fā)展，手勢識(shí)別擺脫了穿戴設(shè)備，通過視頻設(shè)備采集手勢的視頻數(shù)據(jù)，也能實(shí)現(xiàn)手勢識(shí)別。然而，這種方式容易受光照條件的影響，當(dāng)光照不穩(wěn)定，識(shí)別準(zhǔn)確率就會(huì)降低，另外也存在個(gè)人隱私容易泄露的問題?；跓o線信號(hào)的手勢識(shí)別技術(shù)，因其部署方便、配置成本低、信號(hào)傳輸范圍廣、適用性強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn)而受到越來越多的關(guān)注，其作為一種免穿戴、無接觸的人機(jī)交互方式，目前已成為學(xué)術(shù)在當(dāng)前互聯(lián)網(wǎng)社會(huì)中，無線網(wǎng)絡(luò)已逐漸成為現(xiàn)實(shí)生活的重要補(bǔ)充和延展，大部分公共區(qū)域都實(shí)現(xiàn)了LTE（LongTermEvolution，長期演進(jìn)）/5G無線網(wǎng)絡(luò)覆蓋，所以基于無線信號(hào)的手勢識(shí)別技術(shù)具有天然應(yīng)用基礎(chǔ)?；跓o線信號(hào)的手勢/姿態(tài)識(shí)別彌補(bǔ)了傳統(tǒng)手勢識(shí)別技術(shù)的缺陷，比如部署成本高，5G-Advanced通感融合場景需求研究報(bào)告(第二版)用戶隱私得不到保護(hù)，以及受環(huán)境條件制約較大。如圖18所示，基于無線信號(hào)的行為感知方法，具有實(shí)現(xiàn)成本低、部署過程便捷和無需攜帶設(shè)備等優(yōu)勢，并且能夠在各種應(yīng)用環(huán)境中進(jìn)行部署，不受光照條件的影響，相較于傳統(tǒng)方法感知范圍大幅提升，用戶無需擔(dān)心隱私受到侵犯，甚至在有部分遮擋的為了保證良好的用戶體驗(yàn)，手勢/姿態(tài)識(shí)別的識(shí)別準(zhǔn)確率不能太低。在研究工作[13]中，基于WifiCSI（ChannelStateInformation，信道狀態(tài)信息）時(shí)間序列的手指動(dòng)作識(shí)別準(zhǔn)確率達(dá)到了96%；在研究工作[14]中，通過多接收機(jī)感知手勢識(shí)別準(zhǔn)確率能夠達(dá)到92.7%；在研究工作[15]中，2、3、4、5個(gè)用戶同時(shí)進(jìn)行手勢識(shí)別的識(shí)別準(zhǔn)確率分別能夠達(dá)到95.0%、94.6%、93.6%、92.6%以及90.9%。在研究工作[16]中，基于LTE信號(hào)也能進(jìn)行手勢識(shí)別，平均識(shí)別準(zhǔn)確率達(dá)到95%以上。對(duì)于手勢/姿勢識(shí)別類應(yīng)用，往往可能涉及到用戶服務(wù)內(nèi)容、用戶操作密碼等，安全隱私等級(jí)高。綜上考慮，給出了下述感5G-Advanced通感融合場景需求研究報(bào)告(第二版)由于工作、學(xué)習(xí)壓力等外界因素，當(dāng)前社會(huì)亞健康人群急速膨脹，據(jù)研究表明，世界上約80％的人群長期處于亞健康狀態(tài)，很多人時(shí)常會(huì)感到精神緊張、身心疲憊。長時(shí)間久坐、用眼過度等工作生活習(xí)慣使得出現(xiàn)頸椎病、焦慮癥、重度肥胖等疾病的人群日益龐大，體育鍛煉的重要性不言而喻，日在這樣的背景下，依托互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和新媒體技術(shù)的運(yùn)動(dòng)健身類APP以及各種配套的健身方案應(yīng)運(yùn)而生，無論在辦公室，家中還是健身房，只需要有限的空間和簡單的器械變可以進(jìn)行體育鍛煉，不受時(shí)間和空間的限制。為了向鍛煉者提供有用的反饋并改善他們的鍛煉體驗(yàn)，需要能夠準(zhǔn)確監(jiān)控和評(píng)估鍛煉效果的強(qiáng)大且易于部署的解決方案。在過去的幾年中，常見的方案包括基于視覺以及可穿戴設(shè)備等方式，基于視覺的方法利用攝像頭或相機(jī)采集鍛煉動(dòng)作的視頻或圖像信息，然后使用圖像處理技術(shù)以及計(jì)算機(jī)視覺等方法識(shí)別不同動(dòng)作，然而該方式存在隱私問題和光照要求，且要求攝像頭和用戶之間無遮擋；基于可穿戴設(shè)備的方式需要將設(shè)備連接到用戶的身體上，這在鍛煉期間會(huì)帶來不便和影響相比之下，無線信號(hào)具有穿透性強(qiáng)、感知范圍大，不記錄涉及隱私的敏感信息、無需佩戴裝置、低成本等優(yōu)勢，前面提到的典型室內(nèi)健身場景均有無線信號(hào)的覆蓋，如圖19所示，利用無線信號(hào)感知進(jìn)行例如跑步、深蹲、俯臥撐、仰臥起坐等健身運(yùn)動(dòng)的識(shí)別、計(jì)數(shù)等，可以替代攝像頭以及穿戴式設(shè)5G-Advanced通感融合場景需求研究報(bào)告(第二版)人類進(jìn)行跑步、深蹲、俯臥撐、仰臥起坐等健身運(yùn)動(dòng)時(shí)，檢測結(jié)果每隔0.5~10s刷新一次能夠滿足檢測需求，對(duì)于這些重復(fù)性健身動(dòng)作的頻次的檢測結(jié)果體現(xiàn)在多普勒域，相干檢測時(shí)間窗口為10s時(shí)能夠達(dá)到至少0.1Hz的多普勒分辨率，即至少可以分辨出每分鐘重復(fù)次數(shù)相差6次以上的健身動(dòng)作，健身動(dòng)作重復(fù)速率精度體現(xiàn)為多普勒精度<0.02Hz，表示每分鐘動(dòng)作重復(fù)次數(shù)與真實(shí)次數(shù)相差1次以內(nèi)，能夠滿足實(shí)際場景健身動(dòng)作計(jì)數(shù)需求，通過對(duì)時(shí)域數(shù)據(jù)的分割以及多普勒譜特征的分析可以識(shí)別出不同的健身動(dòng)作[17]，動(dòng)作識(shí)別準(zhǔn)確率為>95%，能夠滿足日常健身輔助需求，對(duì)于健身監(jiān)測，需要傳輸?shù)母兄獢?shù)據(jù)，即檢測結(jié)果，可以是健身動(dòng)作識(shí)別結(jié)果，以及健身次數(shù)或速率（多普勒檢測結(jié)果還可以是原始的信道信息，對(duì)于帶寬要求較低，且可以選擇檢測結(jié)果較好的子載波數(shù)據(jù)或者對(duì)多個(gè)子載波數(shù)據(jù)進(jìn)行合并，因此需傳輸?shù)臄?shù)據(jù)量較小，健身動(dòng)作監(jiān)測屬于個(gè)人信息，對(duì)安全隱私要求較高。綜上世界衛(wèi)生組織數(shù)據(jù)顯示，跌傷是世界各地非故意傷害死亡的第二大原因。跌倒及其相關(guān)的后果對(duì)生命健康造成的威脅以及對(duì)醫(yī)療保健帶來的挑戰(zhàn)不可小覷。跌倒時(shí)，身體的重力作用會(huì)使人體的脊5G-Advanced通感融合場景需求研究報(bào)告(第二版)椎、頭部、腰部、四肢等處受到極大的沖擊力，導(dǎo)致骨折、肌肉拉傷、挫傷、腦震蕩等不同程度的傷害，在極端情況下甚至?xí)?dǎo)致死亡。此外，跌傷者在沒有幫助的情況下往往很難站起來，嚴(yán)重者還有可能陷入無意識(shí)狀態(tài)。如果跌倒后沒有被及時(shí)發(fā)現(xiàn)，可能會(huì)導(dǎo)致傷害加重，甚至?xí)l(fā)生嚴(yán)重的后果，比如脫水、體溫過低、頭部損傷、腦損傷等。一個(gè)有效的自動(dòng)跌倒檢測系統(tǒng)可以及時(shí)發(fā)現(xiàn)跌倒并發(fā)出常見的跌倒檢測方案包括基于數(shù)字圖像處理的視覺系統(tǒng)、可穿戴設(shè)備以及基于傳感器的環(huán)境系統(tǒng)危及用戶隱私。可穿戴設(shè)備通過實(shí)時(shí)檢測人體的加速度、角速度等參數(shù)進(jìn)行跌倒判斷，檢測性能會(huì)受佩戴位置和用戶使用習(xí)慣的影響。環(huán)境系統(tǒng)則需要在監(jiān)測環(huán)境中部署大量聲學(xué)、加速度計(jì)或壓電等傳如圖20所示，在通感融合的場景下，通過基站和終端間發(fā)送信號(hào)，可以利用身體反射的無線電波來進(jìn)行跌倒檢測。由于電磁波的穿透特性，基于無線信號(hào)的跌倒檢測系統(tǒng)能夠不受環(huán)境限制，為用戶提供全天候的安全健康監(jiān)測。相比于利用攝像機(jī)、傳感器、可穿戴設(shè)備等方案，基于無線信號(hào)的跌倒檢測系統(tǒng)不需要額外的設(shè)備，降低了使用成本，不需要用戶進(jìn)行主動(dòng)交互，能夠提升用戶的舒適性，同時(shí)能夠保護(hù)用戶隱私不受侵犯。此外，感知跌倒檢測系統(tǒng)還可以通過檢測跌倒位置、跌倒方向、跌跌倒包括快跌倒和慢跌倒，由于外力或突然失去平衡等原因?qū)е碌目斓故且粋€(gè)持續(xù)時(shí)間小于1s5G-Advanced通感融合場景需求研究報(bào)告(第二版)助用戶活動(dòng)數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練后，在日常生活環(huán)境中基于射頻信號(hào)進(jìn)行跌倒檢測能夠?qū)崿F(xiàn)94.1%的檢測概率和1.4%的虛警概率。對(duì)于跌倒檢測，需要傳輸?shù)母兄獢?shù)據(jù)，即檢測結(jié)果，可以是跌倒警報(bào)，或原始的信道信息，還可以是隨時(shí)間變化的多普勒信息，需要傳輸?shù)臄?shù)據(jù)量較小。檢測跌倒事件需要持續(xù)監(jiān)天氣監(jiān)測例如降雨監(jiān)測對(duì)天氣預(yù)報(bào)、氣候模型、農(nóng)業(yè)、水利工程設(shè)計(jì)等有重要意義，傳統(tǒng)降雨監(jiān)測主要有雨量計(jì)、氣象雷達(dá)和衛(wèi)星等。雨量計(jì)通過對(duì)接收到的雨水進(jìn)行計(jì)量來檢測局部區(qū)域降雨量，具有空間分辨率高的優(yōu)點(diǎn)，然而雨量計(jì)的空間覆蓋范圍小，廣域覆蓋時(shí)需要部署大量雨量計(jì)及配套設(shè)備。氣象雷達(dá)通過測量雨滴的反射回波信號(hào)提取降雨信息，具有時(shí)間分辨率高、可定位降雨位置、可檢測降雨分布、檢測范圍廣等優(yōu)點(diǎn)；然而氣象雷達(dá)誤差因素來源較多，設(shè)備昂貴、且具有較大的電磁污染、不適合大量部署。氣象衛(wèi)星通過各種氣象遙感載荷接收包括紅外光、可見光、微波等信號(hào)來分析云層及風(fēng)速風(fēng)向等氣象信息，從而提取包括降雨在內(nèi)的各種氣象信息，具有時(shí)間分辨率和空間分辨如圖21所示，在通信感知融合場景下，可以利用已有的移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行天氣監(jiān)測；基本方法是5G-Advanced通感融合場景需求研究報(bào)告(第二版)測量通信鏈路中的信號(hào)鏈路衰減，進(jìn)而利用信號(hào)鏈路衰減與天氣指標(biāo)之間的關(guān)系分析得到對(duì)應(yīng)的天氣指標(biāo)。以降雨監(jiān)測為例，降雨率R（mm/hr）與信號(hào)鏈路衰減A（dB/km）之間具有明確的指數(shù)關(guān)系A(chǔ)=aRb，其中a和b為常數(shù)。通信感知融合中天氣監(jiān)測的最大優(yōu)勢是無需額外部署硬件、具有較大的成本優(yōu)勢，此外還具有傳感器數(shù)量大、空間分布廣泛、降雨監(jiān)測的時(shí)間和空間分辨率高、可檢測降雨分降雨檢測的目標(biāo)是檢測特定的地點(diǎn)在特定的時(shí)間是否有降雨、以及在有降雨的情況下的降雨的大小。降雨的大小主要由降雨率來描述，單位是mm/hr；通常又會(huì)根據(jù)降雨率的范圍將降雨的大小分類小的分類，降雨率的分辨率需要在1mm/hr左右。降雨過程在時(shí)間和空間上具有一定的分布，降雨檢測的結(jié)果應(yīng)能夠盡可能準(zhǔn)確地反應(yīng)降雨的時(shí)空分布、同時(shí)又不占用過多的資源。降雨的時(shí)間分布用數(shù)據(jù)5G-Advanced通感融合場景需求研究報(bào)告(第二版)可以參考已有協(xié)議定位每15分鐘刷新一次或者相當(dāng)?shù)臄?shù)量級(jí)。降雨的空間分布指標(biāo)，即空間分辨率，參考傳統(tǒng)的雨量計(jì)的部署密度、并結(jié)合通信鏈路的空間分布規(guī)律，可確定為1km~3km[23]。因降雨檢測僅對(duì)信號(hào)強(qiáng)度進(jìn)行測量和分析，需傳輸?shù)臄?shù)據(jù)量較低。并且降雨信息不涉及安全和隱私問題，所以對(duì)根據(jù)市場研究機(jī)構(gòu)MarketsandMarkets發(fā)布的市場研究報(bào)告顯示，AGV（AutomatedGuided年，它的復(fù)合年增長率將達(dá)到7.7%。AGV市場的增長受到電子商務(wù)日益普及和各行業(yè)對(duì)物料搬運(yùn)自動(dòng)員工安全是各個(gè)行業(yè)的首要關(guān)注點(diǎn)，特別是物流和倉儲(chǔ)、制造、金屬和重型機(jī)械以及汽車行業(yè)，因?yàn)楣と诵枰跐撛诘奈ｋU(xiǎn)活動(dòng)中工作。在大多數(shù)這些行業(yè)中，貨物的裝載、卸載、存儲(chǔ)和移動(dòng)等任務(wù)通過人工執(zhí)行的話會(huì)使工人處于危險(xiǎn)之中。AGV可確保減少事故發(fā)生并提高工人的安全性。目前，AGV已經(jīng)在許多工廠得到應(yīng)用，但是也遇到了一些挑戰(zhàn)：比如如果AGV的傳感器沒有正確安裝，則傳感器將無法對(duì)AGV的控制提供正確的幫助?；蛘逜GV傳感器失效等原因都可能造成AGV小結(jié)合5G系統(tǒng)，在提供通信服務(wù)外，提供感知能力。如圖22所示，利用部署在工廠的基站，提供通5G-Advanced通感融合場景需求研究報(bào)告(第二版)信服務(wù)的同時(shí)，提供感知能力?；緦?duì)AGV行進(jìn)路線的障礙進(jìn)行感知，并將感知到的結(jié)果提供給核心網(wǎng)或者部署在工廠的邊緣服務(wù)器，并將能力開放給AGV相關(guān)應(yīng)用，輔助AGV做障礙判斷或路徑選擇。工廠內(nèi)AGC避障感知業(yè)務(wù)指標(biāo)需求如下表。5G-Advanced通感融合場景需求研究報(bào)告(第二版)癲癇是大腦神經(jīng)元突發(fā)性異常放電，導(dǎo)致短暫的大腦功能障礙的一種慢性疾病。癲癇是全球最常見的神經(jīng)系統(tǒng)疾病之一。癲癇發(fā)作的臨床表現(xiàn)復(fù)雜多樣，可表現(xiàn)為發(fā)作性運(yùn)動(dòng)、感覺障礙、自主神經(jīng)障礙、意識(shí)障礙及精神障礙。具體的，可出現(xiàn)肌肉抽搐、兩眼發(fā)直、凝視、痙攣、昏厥和意識(shí)模糊等臨床癥狀。癲癇對(duì)人體的最大危害是對(duì)大腦的損傷，每一次的發(fā)作，腦細(xì)胞可能會(huì)發(fā)生水腫、缺氧，也會(huì)直接導(dǎo)致患者性格改變、反應(yīng)遲鈍、記憶力下降等。癲癇疾病長期反復(fù)發(fā)作不僅會(huì)引起軀體疼痛，還會(huì)導(dǎo)致精神和心理障礙，極大影響患者的正常生活，而且疾病難以徹底治愈，需長期規(guī)范持續(xù)的監(jiān)測、治療控制病情，給家庭和社會(huì)帶來了沉重的經(jīng)濟(jì)負(fù)擔(dān)。因此，及時(shí)準(zhǔn)確的監(jiān)測與診斷，加強(qiáng)腦電圖是癲癇疾病的診斷、病灶的定位的重要輔助檢查手段。目前，臨床上癲癇疾病常用的監(jiān)測方法主要包括：常規(guī)腦電圖、動(dòng)態(tài)腦電圖、視頻腦電圖。上述方法主要用于醫(yī)院特定檢查室，對(duì)患者進(jìn)行診斷與病情監(jiān)測，短時(shí)觀測檢出率較低，易出現(xiàn)誤診或漏診。無法對(duì)患者日常生活中的發(fā)病情況進(jìn)行監(jiān)測。但日常病情變化情況可以輔助醫(yī)生提出更合理的治療方案。此外，上述方法均需患者佩戴大量電極片，使得檢查體驗(yàn)不佳。視頻腦電監(jiān)控需要限制患者的活動(dòng)范圍，在一定程度上威脅患者的針對(duì)現(xiàn)有臨床診斷方法存在的不足，提出基于5G-A通信感知一體化的無接觸監(jiān)測與診斷方法，可以有效實(shí)現(xiàn)日常生活中的實(shí)時(shí)感知監(jiān)測，無需佩戴大量電極，不危及患者隱私安全。如圖23所示，該方法可以在某些場景下作為輔助的癲癇疾病的診斷方法，可以與常用的臨床方法相融合。具體來說，患者癲癇發(fā)作時(shí)的全身或局部抽搐及其他肢體活動(dòng)，可以被無線信號(hào)所捕獲，可實(shí)現(xiàn)疾病發(fā)作判定。通過對(duì)信號(hào)變化的分析，可以挖掘出其中細(xì)微的疾病變化趨勢，獲得發(fā)作持續(xù)時(shí)間、發(fā)作頻率、發(fā)作在患者為初次疑似病例，待醫(yī)生確診時(shí)，醫(yī)生通過對(duì)患者及其家屬的問診很難獲得準(zhǔn)確的信息。而短時(shí)的留院觀察期間，患者不一定出現(xiàn)癲癇發(fā)作癥狀或者癥狀不明顯，不足以判斷。此時(shí)，可以利用無線智能感知技術(shù)居家監(jiān)測，并將監(jiān)測結(jié)果定期傳送給醫(yī)生，用以輔助疾病診斷。并在系統(tǒng)判斷病情異常時(shí)，及時(shí)向患者及家屬發(fā)出警告。在患者確診為癲癇疾病后，依然需要對(duì)患者癲癇發(fā)作情況進(jìn)行長期監(jiān)控，確保癲癇治療的精細(xì)、精準(zhǔn)。治療癲癇疾病所使用的藥物必須隨著患者病情的變化而改變其種類和劑量，只有這樣才能夠達(dá)到最好的治療效果，并盡量減少藥物對(duì)患者帶來的副作用。所以5G-Advanced通感融合場景需求研究報(bào)告(第二版)癲癇患者病情變化的監(jiān)測十分重要。通過對(duì)患者7×24小時(shí)的全天候監(jiān)測，可以充分掌握患者的病情，癲癇發(fā)作的監(jiān)測主要用于家庭環(huán)境中，需要覆蓋家庭室內(nèi)場景。對(duì)于抽搐、痙攣、昏厥和意識(shí)模糊等臨床癥狀的臨床發(fā)作檢出率要求盡可能高，虛警概率盡可能低。同時(shí)對(duì)于時(shí)效性要求較高，因此要求時(shí)延較低。由于需要持續(xù)監(jiān)測居家環(huán)境，跟蹤用戶活動(dòng)，對(duì)安全隱私要求較高。綜上考慮，給出5G-Advanced通感融合場景需求研究報(bào)告(第二版)帕金森是世界第二大神經(jīng)退行性疾病，在老齡人口中發(fā)病率較高。中國是帕金森病的第一大國，患者人數(shù)約占全球患者總數(shù)的一半。帕金森患者的臨床表現(xiàn)主要為靜止性震顫、肌強(qiáng)直、動(dòng)作遲緩及減少、姿勢平衡障礙等運(yùn)動(dòng)癥狀，以及睡眠障礙、嗅覺障礙、自主神經(jīng)功能障礙、認(rèn)知障礙等非運(yùn)動(dòng)癥狀。帕金森疾病患者的運(yùn)動(dòng)障礙情況往往是日益加重的，并可能伴隨認(rèn)知功能障礙，將嚴(yán)重影響患者的日常生活。具體來說，帕金森病患者的行動(dòng)遲緩，因動(dòng)作執(zhí)行能力受損導(dǎo)致生活參與度降低，生活質(zhì)量下降；由于平衡能力低下，患者容易跌倒導(dǎo)致骨折或身體損傷；晚期患者往往完全喪失生活自理能力，長期臥床，還可能出現(xiàn)吞咽障礙或呼吸困難等癥狀，甚至由此引發(fā)肺炎等并發(fā)癥造成死亡。目前藥物治療和康復(fù)訓(xùn)練是帕金森病的主要治療方法?？祻?fù)訓(xùn)練能激活大腦可塑性機(jī)制，促進(jìn)神經(jīng)康復(fù)，有效緩解帕金森病運(yùn)動(dòng)障礙癥狀，從而提高生活自理能力，甚至可延緩疾病的進(jìn)展。帕金森病康復(fù)訓(xùn)練需求龐大，但我國專業(yè)康復(fù)醫(yī)療中心數(shù)量不足、專業(yè)康復(fù)人才缺口大，難以適應(yīng)當(dāng)前帕金森病康復(fù)治療需求迅速上升的情況，更難以保證患者獲得專業(yè)的康復(fù)訓(xùn)練指導(dǎo)。智能機(jī)器人輔助康復(fù)技術(shù)相比于傳統(tǒng)人工輔助康復(fù)訓(xùn)練具有可提供靈活、量化、適度、可重復(fù)的康復(fù)訓(xùn)練的優(yōu)勢，有望成為解決上述挑戰(zhàn)的有效方案。但是，該方案也存在成本較高、涉及患者隱私、大量可穿戴設(shè)備的參與針對(duì)現(xiàn)有臨床康復(fù)方法存在的弊端，提出基于5G-A通信感知一體化的無接觸康復(fù)訓(xùn)練方法，可以在某些場景下作為獨(dú)立的或者輔助的帕金森疾病康復(fù)方法。如圖24所示，具體來說，患者按系統(tǒng)給出的示范性動(dòng)作進(jìn)行軀體運(yùn)動(dòng)功能康復(fù)訓(xùn)練，主要包括關(guān)節(jié)活動(dòng)范圍訓(xùn)練、肌力訓(xùn)練、姿勢訓(xùn)練、平衡訓(xùn)練、步態(tài)訓(xùn)練、轉(zhuǎn)移訓(xùn)練、手功能活動(dòng)訓(xùn)練等?；颊哌M(jìn)行康復(fù)訓(xùn)練過程中，對(duì)無線信號(hào)的傳播產(chǎn)生干擾。通過對(duì)接收信號(hào)的分析，可以判斷患者重復(fù)的訓(xùn)練動(dòng)作是否標(biāo)準(zhǔn)，并且挖掘出患者可能存在的問題，給出可以改進(jìn)的方向。除特定康復(fù)訓(xùn)練外，系統(tǒng)可以對(duì)患者日常行為進(jìn)行分析，可以全天候監(jiān)測患者運(yùn)動(dòng)功能恢復(fù)情況，據(jù)此制定個(gè)性化的康復(fù)訓(xùn)練計(jì)劃。幫助患者更快、更高效的恢復(fù)患病前的5G-Advanced通感融合場景需求研究報(bào)告(第二版)帕金森疾病康復(fù)訓(xùn)練與監(jiān)測主要用于家庭環(huán)境中，需要覆蓋家庭室內(nèi)場景。對(duì)于不同功能活動(dòng)訓(xùn)練的識(shí)別匹配精度要求盡可能高。同時(shí)對(duì)于時(shí)效性要求較高，因此要求時(shí)延較低。由于需要持續(xù)監(jiān)測5G-Advanced通感融合場景需求研究報(bào)告(第二版)為確保旅游景區(qū)的高效管理和提升游客體驗(yàn)，景區(qū)需要進(jìn)行流量管理，包括客流管理和車流管理兩個(gè)方面。流量管理應(yīng)當(dāng)充分考慮景區(qū)的空間承載能力、設(shè)施承載能力、生態(tài)承載能力等可能誘發(fā)旅流量數(shù)據(jù)采集是執(zhí)行管理的前提，景區(qū)的基站不僅可以提供5G通信服務(wù)，也可以感知其覆蓋范圍內(nèi)的車輛和人流，例如景區(qū)停車場、大門、熱門景點(diǎn)等。特別是對(duì)于面積較大的旅游景區(qū)，部署大量如圖25所示，網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營商為某著名旅游景點(diǎn)提供5G服務(wù)，無線基站覆蓋景區(qū)相關(guān)區(qū)域，景區(qū)管理部門向運(yùn)營商訂閱了感知服務(wù)，通過基站發(fā)射無線信號(hào)和接收反射信號(hào)，運(yùn)營商可以檢測獲取目標(biāo)區(qū)當(dāng)景區(qū)運(yùn)營時(shí)，運(yùn)營商將景區(qū)基站的流量感知信息上報(bào)給流量監(jiān)控系統(tǒng)，管理系統(tǒng)根據(jù)感知信息，可以分析交通狀況和人流量分布情況，從而實(shí)時(shí)判斷該區(qū)域的交通是否擁堵、某景點(diǎn)是否人流過多。如果判斷擁堵超過閾值，管理系統(tǒng)會(huì)觸發(fā)限流，一方面景區(qū)管理人員將控制進(jìn)入人數(shù)和引導(dǎo)分參考3GPP給出的車流/人流量檢測場景需求[1]，給出了表1所示的車流/人流量的感知業(yè)務(wù)指標(biāo)需5G-Advanced通感融合場景需求研究報(bào)告(第二版)求。車流/人流量識(shí)別容許一定的誤差，因此檢測準(zhǔn)確率和虛警率要求可以適當(dāng)放寬；同時(shí)對(duì)于時(shí)效性要求較低，因此時(shí)延要求較低；由于車流/人流量信息主要是針對(duì)景區(qū)公共開放區(qū)域，故不涉及安全隱通信感知融合將實(shí)現(xiàn)通信能力和感知能力的交融互通，一方面，借助于通信系統(tǒng)提升感知精準(zhǔn)度、提高感知時(shí)效性、實(shí)現(xiàn)無縫泛在的感知服務(wù)；另一方面，基于對(duì)無線通信信道環(huán)境的感知、識(shí)別在當(dāng)前的無線通信系統(tǒng)中，廣播信道、控制信道、數(shù)據(jù)信道、參考信號(hào)等都采用基于波束的方式5G-Advanced通感融合場景需求研究報(bào)告(第二版)進(jìn)行發(fā)送和接收，為了保證基于波束傳輸?shù)臏?zhǔn)確性和健壯性，基站和終端需要在傳輸過程中進(jìn)行相互的波束測量和確定，以確保使用正確的波束進(jìn)行控制和業(yè)務(wù)信道的傳輸?，F(xiàn)有的波束訓(xùn)練和波束跟蹤方法需要基站頻繁發(fā)送訓(xùn)練序列并進(jìn)行測量反饋，空口時(shí)頻資源開銷過大，同時(shí)還具有時(shí)延較高，波如圖26所示，基于感知技術(shù)獲取小區(qū)內(nèi)終端位置信息等可以縮小波束掃描范圍、縮短波束訓(xùn)練時(shí)間：例如當(dāng)感知工作模式為終端發(fā)送上行感知信號(hào)，基站測量時(shí)，第一步，基站基于終端發(fā)送的參考信號(hào)做感知，確定終端的位置信息，但是僅僅獲取終端的位置信息只能確定終端工作在LOS徑時(shí)的最佳波束，終端工作在NLOS徑時(shí)的最佳波束還需要考慮信號(hào)的反射等因素；第二步，終端發(fā)送的參考信號(hào)經(jīng)過了周圍環(huán)境的反射等到達(dá)基站，可以輔助基站感知獲取通信信道的環(huán)境信息，進(jìn)而確定終端工作在LOS還是NLOS環(huán)境，以及對(duì)應(yīng)的更精確的波束信息，輔助縮小通信波束訓(xùn)練范圍。基于感知技術(shù)獲取通信信道環(huán)境信息等可以進(jìn)行波束預(yù)測，降低波束測量反饋開銷并提升波束跟蹤時(shí)效性：例如當(dāng)感知工作模式為終端發(fā)送上行感知信號(hào)，基站測量時(shí)，第一步，基站基于終端發(fā)送的參考信號(hào)做感知，確定終端的位置信息、移動(dòng)速度、運(yùn)動(dòng)方向等信息，基于此基站可以預(yù)測終端的運(yùn)動(dòng)軌跡等；第二步，終端發(fā)送的參考信號(hào)經(jīng)過了周圍環(huán)境的反射等到達(dá)基站，可以輔助基站感知獲取通信信道的環(huán)境信息，基站可以基于預(yù)測的終端運(yùn)動(dòng)軌跡以及感知的信道環(huán)境信息可以進(jìn)行波束預(yù)5G-Advanced通感融合場景需求研究報(bào)告(第二版)信道狀態(tài)信息CSI的反饋決定了MIMO（Multiple-inMultiple-out，多進(jìn)多出）傳輸?shù)男阅埽ㄟ^CSI反饋可以獲知信道能夠承載的信息流數(shù)、信道的質(zhì)量或信噪比、信道預(yù)編碼矩陣等。當(dāng)前的CSI測量及反饋流程，隨著天線數(shù)的增加，CSI-RS（CSIReferenceSignal,信道狀態(tài)信息參考信號(hào)）/SSB信道測量資源和CSI反饋開銷隨之增加；隨著信道環(huán)境狀態(tài)信息的快速變化，CSI反饋結(jié)果難以及如圖27所示，基于感知技術(shù)進(jìn)行通信信道環(huán)境識(shí)別與預(yù)測，提升通信系統(tǒng)信道估計(jì)性能：例如當(dāng)感知工作模式為終端發(fā)送上行感知信號(hào)，基站測量時(shí)，第一步，基站基于終端發(fā)送的參考信號(hào)做感知，獲取信道狀態(tài)信息，提升信道估計(jì)準(zhǔn)確性；等到達(dá)基站，可以輔助基站感知獲取通信信道的環(huán)境信息。同時(shí)，基站可以結(jié)合人工智能技術(shù)進(jìn)一步相比于4G網(wǎng)絡(luò)，5G網(wǎng)絡(luò)傳輸帶寬增大，基站通道數(shù)增多，造成系統(tǒng)靜態(tài)功耗顯著增加。此外，5G網(wǎng)絡(luò)由于部署頻段增高，覆蓋范圍變小，越發(fā)密集的基站部署也造成整個(gè)網(wǎng)絡(luò)總體功耗進(jìn)一步增5G-Advanced通感融合場景需求研究報(bào)告(第二版)加。網(wǎng)絡(luò)實(shí)測數(shù)據(jù)顯示基站能耗隨著小區(qū)負(fù)載變化并沒有顯著變化，深夜空載時(shí)段PRB（PhysicalResourceBlock，物理資源塊）利用率只有2%，但是能耗高達(dá)滿載下的60%，也就是說空載時(shí)基站能耗仍有很大節(jié)省空間?？蛰d時(shí)，基站仍要以波束掃描的方式周期性發(fā)送SSB（SynchronizationSignalBlock，同步信號(hào)塊）、SIB（SystemInformationBlock，系統(tǒng)信息塊）、尋呼等公共信令，為小區(qū)如圖28所示，基于感知技術(shù)獲取小區(qū)內(nèi)空閑態(tài)終端密度和位置等信息，可以輔助基站側(cè)能耗調(diào)整：例如當(dāng)感知工作模式為“終端發(fā)送上行感知信號(hào)、基站測量”時(shí)，基站基于終端發(fā)送的感知信號(hào)做測量，可以確定小區(qū)內(nèi)空閑態(tài)終端個(gè)數(shù)及位置等信息，此外，終端發(fā)送的參考信號(hào)經(jīng)過了周圍環(huán)境的反射等到達(dá)基站，可以輔助基站感知獲取通信信道的環(huán)境信息，進(jìn)而確定終端工作環(huán)境，以及對(duì)應(yīng)同時(shí)，從終端節(jié)能角度，如果只允許連接態(tài)終端才能發(fā)送或者接收感知信號(hào)，則會(huì)導(dǎo)致原本沒有通信需求的空閑態(tài)終端為了實(shí)現(xiàn)感知功能需要頻繁的進(jìn)入連接態(tài)，嚴(yán)重增加了終端能耗。因此，允許隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展與智能手機(jī)的不斷進(jìn)步，人們對(duì)于移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)的流量需求呈現(xiàn)爆發(fā)式的增長。為了滿足越來越豐富的通信業(yè)務(wù)需求和越來越龐大的流量需求，基站在提升網(wǎng)絡(luò)容量的同時(shí)，也5G-Advanced通感融合場景需求研究報(bào)告(第二版)如圖29所示，一方面，網(wǎng)絡(luò)可以基于業(yè)務(wù)特征、用戶喜好等特征感知并預(yù)測網(wǎng)絡(luò)中用戶的業(yè)務(wù)數(shù)量以及QoS（QualityofService，服務(wù)質(zhì)量）的需置基站天線、頻譜資源等手段，保證網(wǎng)絡(luò)服務(wù)的QoS、連續(xù)性，滿足用戶需求。另一方面，基站可以根據(jù)感知無線環(huán)境獲得的空口質(zhì)量，終端位置以及環(huán)境干擾等信息，進(jìn)一步基于通信感知融合系統(tǒng)提升無線通信系統(tǒng)的性能的用例對(duì)感知技術(shù)的需求主要包括感知最大速度、感知精度、感知數(shù)據(jù)刷新率等。感知最大速度主要取決于通信場景和終端類型，約3km/h-500km/h：基于感知技術(shù)獲取終端移動(dòng)運(yùn)動(dòng)軌跡等信息，因此對(duì)感知的最大速度需求主要取決于終端移動(dòng)速度。參考TS38.901[24]，人移動(dòng)速度3km/h，工廠場景AGV（AutomatedGuidedVehicle，無人搬運(yùn)車）移動(dòng)速度30km/h，高速公路車輛移動(dòng)速度100km/h，高鐵場景500km/h等，因此感知最大速度大約在3km/h-500km/h。感知距離精度主要是考慮終端位置偏移范圍對(duì)基站波束方向、信道估計(jì)準(zhǔn)確度的影響，如果終端位置偏移較大，會(huì)導(dǎo)致基站側(cè)波束方向不準(zhǔn)、信道估計(jì)不準(zhǔn)等。感知數(shù)據(jù)刷新率主要取決于具體應(yīng)用案例，例如對(duì)于波束管理、信道估計(jì)感知數(shù)據(jù)刷新率需求較高，例如每10秒刷新一次即可，對(duì)于基站/終端節(jié)能感知數(shù)據(jù)刷新率需求較低，可以放松至每100秒刷新一次。5G-Advanced通感融合場景需求研究報(bào)告(第二版)已經(jīng)廣泛部署的5G網(wǎng)絡(luò)，具備天然的組網(wǎng)優(yōu)勢，覆蓋能力強(qiáng)，天線陣列規(guī)模大，可以通過軟硬件的升級(jí)，在滿足通信需求的同時(shí)，也具備原生的感知能力，構(gòu)建通信感知融合網(wǎng)絡(luò)。針對(duì)上述通信感知融合應(yīng)用場景，需要5G網(wǎng)絡(luò)提供廣域無縫覆蓋的通信網(wǎng)絡(luò)，例如智慧交通場景需要通信網(wǎng)絡(luò)在道路兩旁每隔1km通過立桿或橫桿的方式提供線裝連續(xù)覆蓋，智慧低空?qǐng)鼍靶枰ㄐ啪W(wǎng)絡(luò)在無人機(jī)感知區(qū)域提供泛在無縫的區(qū)域覆蓋，智慧生活場景需要通信網(wǎng)絡(luò)滿足室內(nèi)、工廠等熱點(diǎn)場景的高容量大速率需求。在5G網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)上，我們從感知工作模式、無線空口、網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)、感知測量量等方面分析通信感針對(duì)不同場景、不同應(yīng)用、不同感知需求對(duì)多樣化感知收發(fā)工作模式的需求，如圖30所示，根據(jù)感知信號(hào)發(fā)送和接收方式的不同，具體主要分為基站自發(fā)自收、基站間協(xié)作感知、基站發(fā)終端收、終基站自發(fā)自收工作模式與傳統(tǒng)雷達(dá)感知工作模式相似，主要挑戰(zhàn)是如何處理收發(fā)信號(hào)之間的干擾，例如可以通過獨(dú)立的收發(fā)天線以實(shí)現(xiàn)發(fā)送和接收硬件隔離的方式獲取獨(dú)立的收發(fā)信號(hào)?；鹃g協(xié)作感知工作模式能夠?qū)崟r(shí)適配感知目標(biāo)和環(huán)境的位置，尤其適用于高速公路或高鐵等高速移動(dòng)場景，為其提供接近全域覆蓋的感知服務(wù)。基站間協(xié)作感知主要挑戰(zhàn)是基站間精準(zhǔn)同步，多基站間的資源調(diào)度以及小區(qū)間上下行交叉鏈路干擾消除等。基站發(fā)終端收或終端發(fā)基站收工作模式通過下行或上行無5G-Advanced通感融合場景需求研究報(bào)告(第二版)線通信信號(hào)進(jìn)行測量感知。終端自發(fā)自收工作模式與基站自發(fā)自收工作模式類似，主要挑戰(zhàn)是終端發(fā)送功率較低、天線數(shù)較少，導(dǎo)致終端感知范圍和感知精度性能受限。此外受限于能力和成本，終端側(cè)收發(fā)的干擾隔離實(shí)現(xiàn)比基站側(cè)更困難。終端間協(xié)作感知多用于局域感知場景，例如基站感知直射徑較少的場景，并以協(xié)作的方式擴(kuò)展終端感知范圍。同時(shí)隨著智能設(shè)備的發(fā)展，智能化終端設(shè)備數(shù)目和種在無線空口方面，對(duì)于自發(fā)自收工作模式，以基站自發(fā)自收模式為例，如圖31所示，基站側(cè)發(fā)送通信信號(hào)，并接收回波進(jìn)行感知，這里有兩種候選方案：（1）將感知信號(hào)發(fā)射與接收天線隔離或者設(shè)計(jì)新的接收機(jī)2）改變現(xiàn)有的信號(hào)幀結(jié)構(gòu)來實(shí)現(xiàn)自發(fā)自收。方案（1）的第一種實(shí)現(xiàn)方式是通過2個(gè)獨(dú)立的基站實(shí)現(xiàn)發(fā)射和接收天線的物理隔離，對(duì)標(biāo)準(zhǔn)化影響較?。赡苌婕盎鹃g交互第二種實(shí)現(xiàn)方式是基于現(xiàn)有基站實(shí)現(xiàn)全雙工發(fā)射和接收，會(huì)極大改變基站側(cè)原有設(shè)計(jì)，增加了新的硬件資源、5G-Advanced通感融合場景需求研究報(bào)告(第二版)對(duì)于協(xié)作感知工作模式，以基站間協(xié)作模式為例，如圖32所示，基站A發(fā)送通感信號(hào)，基站B接收反射信號(hào)。最終數(shù)據(jù)分析可以在基站A也可以在基站B?；鹃g協(xié)作感知工作模式，需要各基站之間進(jìn)5G-Advanced通感融合場景需求研究報(bào)告(第二版)對(duì)于基站發(fā)終端收或者終端發(fā)基站收的工作模式，如果復(fù)用現(xiàn)有通信下行或上行參考信號(hào)，那么需要標(biāo)準(zhǔn)化討論潛在的感知測量量增強(qiáng)，對(duì)空口影響較小。如果需要增加空口感知測量資源或者對(duì)現(xiàn)有無線測量資源/信號(hào)進(jìn)行增強(qiáng)，則需要標(biāo)準(zhǔn)化討論感知參考信號(hào)配置及發(fā)送方式、感知信號(hào)與通信信號(hào)復(fù)用方式等。如果是基站發(fā)送下行感知測量信號(hào)，終端進(jìn)行測量，終端將測量結(jié)果上報(bào)給基站和核心網(wǎng)感知功能網(wǎng)元，還需要定義感知測量量上報(bào)流程以及相關(guān)數(shù)據(jù)格式。此外，還需要考慮感知信號(hào)在通感網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)方面，需要增加感知功能網(wǎng)元，負(fù)責(zé)網(wǎng)絡(luò)感知能力的對(duì)外（終端和第三方應(yīng)用）開放、根據(jù)外部服務(wù)請(qǐng)求對(duì)終端的管控、以及對(duì)上報(bào)的感知測量數(shù)據(jù)的處理。感知功能網(wǎng)元的邏輯位置、功能定義、針對(duì)功能所需的輸入（如必要測量）與輸出、與其他網(wǎng)元的交互、新的標(biāo)準(zhǔn)化接口的引入與定義等方面均具有標(biāo)準(zhǔn)化影響。通感網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)應(yīng)支持上述六種感知工作模式，并且支持感知模式的選擇、修改和多種感知模式的協(xié)作。此外，考慮到并非所有網(wǎng)絡(luò)設(shè)備和終端都支持感知能力，故需要考慮為感知服務(wù)選擇支持感知能力的網(wǎng)絡(luò)設(shè)備和終端，并為其配置執(zhí)行感知所需要的相關(guān)參數(shù)。感知數(shù)據(jù)的收集和處理較為關(guān)鍵，考慮到