2024 IMT-2030（6G）推進組白皮書 -6G通感一體化空口關鍵技術研究報告

2 6 82.1感知應用的特征 82.2感知對基站的需求 92.3感知對終端的需求 9 3.1.1基于OFDM的遠距覆蓋設計 3.1.2CE-OFDM 3.2FMCW 3.3OTFS 3.4OCDM 203.5小結 21 4.1感知信號設計 224.1.1感知信號序列設計 224.1.2感知信號圖樣設計 234.1.3感知信號復用方式 284.1.4通感信號融合設計 294.2感知信號處理 324.2.1干擾消除 324.2.2虛擬孔徑 354.2.3功率分配 374.2.4目標特征識別 39 5.1感知波束獨立管理 425.2通感波束融合管理 435.3通信輔助感知波束管理 45 6.1感知輔助通信信道估計 466.2感知輔助通信波束跟蹤 486.3感知輔助通信覆蓋增強 52 2圖1ITU-RIMT-2030應用場景 6 11圖360kHz子載波間隔室增強型CP 圖4支持感知遠距離覆蓋的頻域參考信號設計示意 13圖5ISAC系統(tǒng)的新型信號結構 圖6用于遠距離感知的ISAC幀結構示意圖 圖7擴展CP和交替CP方案覆蓋對比 圖10OTFS信號調制解調流程 18 ）， ）， 24 圖29多個參考信號融合共同用于感知 32 3 圖39感知信號和無源信號收發(fā)示意圖 40 4表1四種潛在感知波形總結............................................................................................2156G作為下一代移動通信系統(tǒng)，將跨越人聯(lián)和物聯(lián)，邁向萬物智聯(lián)的新時代。也被稱為全球統(tǒng)一的6G愿景，是制定全球6G標準的藍圖。建議書定義了6G的6個主要應用場景，其中3個是5G基礎上增強的通信場景，另外3個場景是6G新引入的超越通信的場景，其中就包括通信感知一體化，如圖1所示。未來6G網絡將利用全頻段、大帶寬、大規(guī)模天線陣列、多節(jié)點協(xié)作等能力，提供超高分辨的檢測定位跟蹤、環(huán)境目標重構與成像、目標動作識別等能力，在支撐極致通信體驗的同時，實現(xiàn)智能家庭、智慧工廠、智慧醫(yī)療、終極自動駕駛等網絡服務場景。圖1ITU-RIMT-2030應用場景在6G，通信與感知將進一步深度融合，從頻譜、硬件到協(xié)議進行深度融合。6G網絡突破目前單基、雙基雷達的局限，從網絡架構、組網技術、空口能力等方面進行原生通感融合設計，實現(xiàn)組網、廣域、立體的精準感知。無線接入網的空口技術是6G的重要組成部分，不光決定了通信的能力和性能，也將決定感知的基本能力和性能。因此，6G系統(tǒng)需要展開空口關鍵技術的基礎研究工作，為后續(xù)產業(yè)推動和標準化做技術儲備。62021年和2022年，IMT-2030發(fā)布的第一版和第二版的《通信感知一體化技術報告》對空口的關鍵技術做了簡單介紹。在6G標準即將展開，有必要對6G空口技術進行梳理和研究。本研究報告基于第二版的《通信感知一體化技術報告》，對空口設計需求、感知波形、參考信號設計、信號處理、波束管理以及感知輔助通信技術做了重點討論和分析，整理了最新的研究成果，在沒有特別說明時，相關方法適用于六種感知模式。本報告期望進一步推動業(yè)界針對通感一體化空口技術的研究，為即將到來的6G標準做好技術儲備。7第二章感知對空口設計的新需求分析在業(yè)界對于感知場景存在眾多研究，這些研究涉及應用類場景和用例以及服務類場景與用例包括檢測、定位和追蹤類，動作識別類，環(huán)境檢測類，以及環(huán)境重構類應用。從這些應用可以看到有以下特征：感知和通信一體并實現(xiàn)互助。豐富的感知應用需要感知和通信由一個系統(tǒng)提供，既降低硬件成本、又降低布網成本并提供多種能力，又可更好支持各種應用。通信功能需要和感知功能在底層信號設計、幀結構做融合，也需求在協(xié)議棧的設計做融合，并考慮利用感知輔助通信、通信輔助感知來提升系統(tǒng)性能。多種感知應用需求。既有針對家庭娛樂的感知需求，又存在針對低空、車聯(lián)網、工廠、公共服務等各個行業(yè)和領域的應用。而且這些應用的需求是存在差異的，這些差異有來自于感知精度的差異，也有感知測量方法的差異，又有端到端數(shù)據處理、感知時延的差異。有些應用的感知精度需求較低，比如入侵檢測類應用；而有些應用感知精度需求較高比如軌跡跟蹤、成像。有些應用需要對于時延和刷新率較低，比如對于雨量檢測其感知時延需求是6秒，而對于自動駕駛類應用其需求達到100毫秒[2]。未來系統(tǒng)需要在接入網的設計提供支持這些需求的靈活性，比如靈活的幀結構，靈活的信號設計。多種感知模式。為了支撐這些豐富的應用，為了網絡既存在只有基站側參與的感知方式，也存在基站和UE協(xié)作的感知方式，還存在只有UE參與的感知方式。多種感知方式就要求在信號設計、信號處理上能夠兼容，并且盡量的復用，減少感知開銷。更立體的覆蓋。未來的應用既要支持地面的需求，又要支持低空的需求。而地面通信一直是移動通信網絡服務的重點，同樣的在未來移動通信網絡中，地面對通信和感知的需求依舊強烈。低空經濟作為戰(zhàn)略性新興產業(yè)，在促進經濟發(fā)展、加強社會保障等方面發(fā)揮著日益重要的作用。因此，未來的網絡需要對通信和感知提供更加立體的覆蓋。86G網絡對于基站的需求主要集中在信號設計、信號處理、干擾消除、多天線等技術。感知波形和信號設計。首先，感知的波形設計需要在整個6G系統(tǒng)的設計基礎上進行開展。感知波形和通信波形存在千絲萬縷的關系，不能拋開通信波形去設計感知波形。所以，在波形設計時需要考慮對通信的影響或和通信結合的存在問題。其次，在進行感知信號設計時，需要考慮其序列的設計、復用設計，并且需要考慮和目前已有參考信號的融合設計降低參考信號的開銷。信號處理。首先，對于通感一體化系統(tǒng)，獲取精確的感知測量結果很重要，但是環(huán)境及通感系統(tǒng)中的各種外部和內部干擾因素會顯著影響感知測量結果的精度。如果不消除這些干擾，將給后續(xù)的感知數(shù)據處理帶來很大的問題。其次，為了更好的支持通信和感知功能，超寬帶寬和超大規(guī)模天線陣列技術的融合，可以實現(xiàn)高精度的感知。但是，同時也帶來了天線硬件成本高、系統(tǒng)功耗高、波束偏移等問題。然后，在通感一體化系統(tǒng)中，通信和感知業(yè)務共享并復用相同的時間、頻率、功率等資源，如何權衡折中通信感知業(yè)務的性能，進行合理的功率分配成為重要方向之一。波束管理技術。更立體的覆蓋就需要更大的天線規(guī)模，以及更多的波束。這就要求對波束進行更好的管理。一方面，系統(tǒng)可以利用感知結果來輔助波束跟蹤，結合定位技術縮小波束掃描范圍、縮短波束訓練時間，也可以優(yōu)化波束發(fā)送。另一方面，通信輔助感知的波束管理方案來降低開銷。同時，需要考慮感知和通信的混合波束賦形技術來降低硬件成本。感知輔助技術。感知功能獲取的感知結果可以優(yōu)化通信信道估計，通信小區(qū)切換以及增強通信覆蓋范圍。基站需要能夠獲得感知感知結果來輔助通信資源的優(yōu)化。6G終端除了通信能力的增強，還需要具備滿足特定需求的感知功能，具體體現(xiàn)在以下幾方面[3]：9感知信號接收和發(fā)送。6G網絡可能存在多種和終端相關的感知模式，終端需要將感知能力發(fā)送給網絡，能夠接收靈活的感知信號發(fā)送配置和接收配置，并且可以按照配置的資源進行發(fā)送和接收感知信號。感知信息采集和處理。終端通過對接收信號的分析能夠提取出反映傳播環(huán)境特征的感知信息。為滿足高精度感知需求，終端需要支持更高頻段、更大帶寬，結合各頻段的特性進行聯(lián)合感知，同時盡可能減小與網絡設備或其他終端的同步誤差。并且，終端需要能夠對采集的感知數(shù)據進行處理，以減少信息上報的開銷或者應用感知結果。感知信息傳輸。終端需要將感知數(shù)據上報給網絡，終端上報的感知數(shù)據需要綜合考慮上報數(shù)據量、時延、開銷以及隱私安全等各方面的影響。第三章潛在感知波形OFDM（OrthogonalFrequencyDivisionMultiplexing，正交頻分復用）波形作為典型的多載波調制技術被廣泛應用于4G/5G移動通信系統(tǒng)，基于傳統(tǒng)通信處理的感知處理流程如圖2所示。圖2OFDM系統(tǒng)感知處理流程假設基站發(fā)射M個OFDM符號的數(shù)據，每個OFDM符號包括N個子載波，則經過距離R，相對速度為V（其導致的多普勒頻移為F）后，接收的基帶信號可以表示為：C(m,n):第m符號第n子載波的信道增益xT(m,n):第m符號第n子載波的調制符號這里速度V與多普勒頻移F的關系為：,λ為載波波長采樣并FFT，第m符號的第n個子載波上的接收信號可以表示為：xRT可以發(fā)現(xiàn)：距離導致的相移與OFDM符號索引無關，該相移隨著子載波索引的變化而線性變化。速度導致的相移與子載波索引無關，該相移隨著符號索引的變化而線性變化。也就是說，距離和速度對接收信號相位的影響是解耦的，二者可以獨立進行檢測。在不考慮干擾和噪聲因素時，利用最小二乘法（LeastSquares，LS）信道估計獲取得到信道信息（即檢測矩陣）可消除發(fā)送數(shù)據影響。進一步地，通過對檢測矩陣進行（時域）維度的相位信息進行檢測得到多普勒/速度，進行列（頻域）維度的相位信息檢測可以得到時延/距離信息，同理，對不同接收天線的相位信息進行檢測得到角度信息，進而可以計算得到感知目標的位置、軌跡信息等。OFDM用于感知其存在承載數(shù)據的能力強、易與現(xiàn)有標準兼容、模糊函數(shù)呈現(xiàn)圖釘狀，具有良好的距離和速度分辨能力等優(yōu)點。但是，OFDM的峰值平均功率比（PeaktoAveragePowerRatio，PAPR）高、自發(fā)自收時自干擾抑制困難，且基于傳統(tǒng)通信處理接收機感知距離容易受限、高速導致子載波不正交時，影響感知性能等缺點。不過采用先進接收機可以大大提升感知的性能。例如OFDM信號也可以變換到時延多普勒域，在時延多普勒域進行感知估計，或者直接針對時延多普勒做匹配濾波。3.1.1基于OFDM的遠距覆蓋設計為消除多徑時延擴展帶來的OFDM符號間干擾，通信系統(tǒng)將OFDM符號的尾部復制到頭部作為循環(huán)前綴（CyclicPrefix，CP使得只要多徑信號落入CP范圍內即可獲得完整信息。因此，CP長度與信號覆蓋范圍相關。對于感知而言，在感知中存在多徑，特別是多目標的識別需求。當感知多個目標時，近距離目標（時延較小）又要感知遠距離目標（時延較大）時，可能導致感知信號的多徑時延擴展超過CP的能力。面向未來的空口參數(shù)集設計，以60kHz子載波間隔為例，當子載波間隔為240kHz時，感知覆蓋范圍不到50米。而在典型的通感應用場景無人機業(yè)務中，感知距離應達到500-1000米。因此，需進一步擴展CP長度以提升感知覆蓋。擴展CP其中一種方式是直接增大CP長度，感知覆蓋范圍將成比例提升，即：Lmax=TCP?c/2。當CP長度增大至符號長度一半時，感知覆蓋范圍達到最時，可實現(xiàn)約350m的感知覆蓋，如圖3所示。擴展CP還可以采用CPP分段擴展方式縮短OFDM符號，將通信的一個OFDM符號分割成N個短符號，前一個符號的尾部與后一個符號的CP重疊，則前N-1個短符號可以看做該OFDM符號的等效CP，長度為+TCP。以60kHz子載波間隔、N=2為例，如圖3所示，第一個短符號為OFDM符號的為6.58μs，則可以得到等效CP的長度為2TCP+LA1=8.92μs，實現(xiàn)了在同等CP開銷下提升覆蓋范圍4倍。圖360kHz子載波間隔室增強型CPCP分段擴展也可以理解為在一個傳統(tǒng)的OFDM符號里，數(shù)據部分被重復了多次。如圖4所示的情況，即為數(shù)據部分重復兩次。這樣在雷達感知處理時，僅需對數(shù)據部分的后半部分的采樣點進行算法處理，即可避免碼間串擾的影響[4]。同時，為了獲得上述時域波形，可在頻域載波上間隔插0，即放置零功率參考信號，然后進行IFFT運算即可，與現(xiàn)有的OFDM發(fā)射流程完全兼容。獲取數(shù)據部分重復兩次的頻域參考信號的設計如圖4所示，其中非零功率參考信號位置根據需要也可替換為數(shù)據[5]。圖4支持感知遠距離覆蓋的頻域參考信號設計示意此外，CP的擴展思路還有設計新的ISAC信號結構，如圖5所示。其關鍵設計包括：感知信號跨越兩個相鄰通信符號的持續(xù)時間；感知和通信信號在頻域中復用，共用子載波集合，且子載波分配可連續(xù)或不連續(xù)；在時間域中，感知信號在兩個相鄰符號間重復，通信符號附有CP，而感知符號交替使用CP和循環(huán)后綴（CPost）實現(xiàn)同步，可做到與傳統(tǒng)UE的無縫兼容。圖5ISAC系統(tǒng)的新型信號結構圖6展示基于此種信號結構的信號幀設計。為保持兼容性，傳統(tǒng)UE應被調度到不使用感知子載波的資源塊（ResourceBlock，RB），而新型UE可被調度到任意RB。感知部分的幀結構類型、符號和子載波/RB索引須定義，并通過調度信令傳達給感知接收機。對于通信，若UE占用了完整RB，則新幀結構對其透明，無需額外信令；但若UE只占用部分RB，且感知占用了其他資源，則幀結構和相關信息必須在調度信令中明確傳達給UE。圖6用于遠距離感知的ISAC幀結構示意圖我們通過仿真驗證了此信號結構的有效性，在仿真設置中，我們將可用帶寬的一半分配給數(shù)據傳輸，另一半分配給感知信號。這種配置使我們能夠在時域中有效地結合LoS徑和衰減36dB的遠距離目標回波。此外，我們將加性白高斯噪聲（AWGN）的功率設置為比LoS徑低20dB，從而使遠距離目標的回波強度比AWGN噪聲底部低16dB。我們對比了提案中提出的解決方案和擴展CP長度方案，兩種方法的感知范圍性能表現(xiàn)分別展示在圖7。(a)擴展CP（b）交替CP圖7擴展CP和交替CP方案覆蓋對比從量化角度來看，我們的解決方案在SNR（信噪比）性能指標上比現(xiàn)有方法高出3.8dB。此外，利用Shnidman方程，我們的方案在檢測概率上展示了顯著的提升，從70%提升到99%，突顯了所設計方法的有效性。3.1.2CE-OFDMCE-OFDM（ConstantEnvelope-OFDM，恒包絡OFDM）通過對常規(guī)OFDM信號進行相位調制產生恒包絡的多載波信號，獲得0dBPAPR的基帶波形，因此在存在非線性高功率放大器（HighPowerAmplifier，HPA）的環(huán)境下信號失真小于OFDM，是功耗限制通信場景下的物理層備選接入技術之一。CE-OFDM的低功耗特性也有助于增強感知系統(tǒng)的覆蓋能力。CE-OFDM系統(tǒng)首先將QAM調制符號映射為共軛對稱形式，經過NFFT點IFFT運算獲得實值OFDM時域信號x[n]，再通過相位調制得到CE-OFDM信號：s[n]=Aexp{j2πhCNx[n]},n=0,1,...,NFFT-1其中為A為載波信號幅值，2πh為調制指數(shù)，CN為歸一化常數(shù)因子。最后對s[n]插入長度為NCP的循環(huán)前綴后發(fā)送。基于恒包絡OFDM信號的感知過程與OFDM信號相同：在感知端，恒包絡OFDM信號無需進行相位解調，只需通過FFT將接收信號變換到頻域，然后采用2D-FFT或MUSIC等方法進行感知估計。與OFDM相比，傳統(tǒng)CE-OFDM信號的感知信噪比存在子載波差異性，頻域模糊函數(shù)的主瓣寬度與調制指數(shù)2πh有關， （OCE-OFDM）方案調整調制指數(shù)和偏移比例來調整子載波之間的功率分配，在通信性能和感知性能上進行折中[7]。圖9CE-OFDM模糊函數(shù)圖總體來說，現(xiàn)有研究顯示CE-OFDM在存在非線性HPA的環(huán)境中能夠取得較優(yōu)的通信性能，而CE-OFDM的感知性能還沒有獲得充分的挖掘。目前有待研究的問題包括感知性能評估、感知算法、波形改進設計等方面。除此之外，盡管恒包絡多載波信號在發(fā)送能量效率上優(yōu)勢明顯，但其非線性處理過程引入了非線性噪聲和濾波，在實際性能驗證中需綜合評估頻譜效率、多目標感知能力、計算復雜度等問題。調頻連續(xù)波（FrequencyModulatedContinuousWave，F(xiàn)MCW）是雷達領域場景的波形。其中應用最廣泛的是線性調頻（LinearFrequencyModulation，LFM其信號定義：u:調頻斜率,B是調頻帶寬fs:是初始頻率，可以為0LFM信號又被稱為chirp信號，可以發(fā)現(xiàn)，在脈沖帶寬內，線性調頻信號的頻率從線性增加到斜率是u。當u>0時，稱為正向調頻信號(up-chirp)，否則稱為反向調頻信號(down-chirp)。LFM其以下優(yōu)點[8]：l具有峰均比低，LFM可增加感知距離；l自干擾抑制簡單，實現(xiàn)自發(fā)自收實現(xiàn)難度低；l對多普勒擴展不敏感，在高速目標測量上，實現(xiàn)更好的性能；但是，LFM承載數(shù)據的能力差，并且LFM信號較少，無法為多用戶提供感知信號上的正交性。雷達波形除了包含F(xiàn)MCW外，還包含非線性調頻信號(Non-linearfrequencymodulation，NLFM)。NLFM的特點是時域恒模，頻域可以設計成任意形狀。這樣做的原因是，通常雷達的接收端需要在頻域進行加窗處理來抑制時域/距離域的旁瓣泄露，而僅在接收端加窗的信號處理方式會造成SNR的損失。如果在發(fā)射端將頻域設計成窗的形狀，那么在接收端使用匹配濾波的處理方式就可以最大化接收SNR，并獲得加窗抑制旁瓣的效果。注意到，傳統(tǒng)的NLFM需要對窗函數(shù)積分的反函數(shù)再進行積分，適合發(fā)射信號較為固定的雷達系統(tǒng)。而在通感一體化系統(tǒng)，需要綜合考慮通信和感知的需求，對發(fā)射信號進行靈活的調整，因此有必要研究更加高效的數(shù)字化NLFM信號(DNLFM)的實現(xiàn)方式，如在[9]中，針對時域信號在采樣點上的相位進行計算，通過等效的積分計算方法，只需要少量迭代就可以得到需要的NLFM信號。OTFS是一種基于二維辛傅里葉變換的多載波調制方法，將時變的多徑信道轉換為延遲-多普勒域中的二維信道，每一個發(fā)送的調制符號經歷與時間無關的信道，然后通過有效的均衡器結構獲得時域和頻域的分集增益[10]，如圖10所示。圖10OTFS信號調制解調流程OTFS的核心就是需要經過二維離散逆辛傅里葉變換（InverseSymplecticFiniteFourierTransform，ISFFT），如圖11所示。OTFS通過ISFFT，使得時頻信道在時延-多普勒域上不再是稠密的，而是稀疏的，且在時延多普勒域上，信道不再是點乘到數(shù)據網格上，而是卷積在發(fā)射數(shù)據上。這使得OTFS信號具有不同的導頻設計與信道均衡方案。與傳統(tǒng)OFDM接收機的主要區(qū)別是，傳統(tǒng)OFDM接收機在進行多徑時延估計和多普勒估計時是解耦的，也就是說傳統(tǒng)OFDM接收機假設了在一個OFDMsymbol內高速運動導致的多普勒頻率可以被忽略，多普勒頻率的影響主要體現(xiàn)在OFDMsymbol間會引入多普勒頻移而導致的相位旋轉。多普勒頻移的影響主要依賴額外的時間高密度的參考信號如PTRS的設計，以及相應的糾偏算法。而OTFS則原生地在信道均衡的過程中消除多普勒的影響，將多普勒的影響和時間信道等效看待。因此，在高速場景中，OTFS有潛力像均衡時域信道一樣均衡掉多普勒頻移的影響，其魯棒性優(yōu)越于傳統(tǒng)OFDM接收機的頻域糾偏方案，其后者限制于具體算法和可利用的時頻資源。圖11時變信道時延多普勒域信道響應OTFS相較于傳統(tǒng)OFDM接收機的優(yōu)勢主要體現(xiàn)在高速移動場景下的距離估計。對于傳統(tǒng)OFDM接收機，由于高速場景下多徑效應和多普勒頻移導致子載波間的正交性喪失，使得傳統(tǒng)OFDM接收機中的頻偏糾正算法面臨失效。而OTFS使用在時延多普勒域二維正交基函數(shù)來對抗時變多徑信道的動態(tài)特性，將衰落時變的多徑信道轉變?yōu)橄∈杈徛臅r變信道，進而只要最高多普勒頻移小于子載波間隔，就可以解決頻偏的問題。對于低速場景，感知目標的多普勒頻移接近于零，感知目標參數(shù)主要位于時延信道中，傳統(tǒng)OFDM接收機對于不受多普勒頻移影響的時延信道具有很好的估計性能，此時OTFS與OFDM的時延估計結果在特定場景下等效，性能也類似。雖然OTFS相比傳統(tǒng)OFDM接收機具有巨大優(yōu)勢，但目前實現(xiàn)方面還有一定困難。首先，OTFS變換帶來的算法復雜度通常是傳統(tǒng)OFDM接收機運算量的幾倍，這樣會大大影響傳輸效率。其次，OTFS現(xiàn)在和MIMO技術結合還存在問題。OTFS和MIMO結合主要在于信道狀態(tài)信息參考信號（CSI-RS）設計上需要推翻原有的CSI-RS設計。由于時延-多普勒上的數(shù)據，經過信道傳輸，不再保持正交。因此需要調研CSI-RS設計能否復用在OTFS-MIMO上。經過信道傳輸，數(shù)據不再保持正交，因此首先經過一個DMRS先對數(shù)據進行解調，隨后才能計算CSI-RS獲得的碼本[11]。對于傳統(tǒng)的OFDM信號，UE接收到的信號的時頻資源的位置是固定的，UE只需要在指示的時頻位置上找到CSI-RS并接收，基于已有的先驗信息排除掉時頻資源不一致引入的額外的相位（在某些情況下，這個相位可能很?。涂梢杂嬎泐A編碼矩陣指示，并反饋。對于OTFS，由于在時延、多普勒域的信道是卷積在發(fā)射信號上的，所以會導致接收機在不知道信道信息的時候，并不知道在哪里接收目標?？梢栽趯奈恢谜业椒逯?，盲檢測OTFS。這會引入額外的復雜度用以尋找峰值，且也會導致信噪比比較低。也可以先進行時頻信道估計，隨后檢測不同天線的引入的空域信道信息。這就要求給DMRS和CSI-RS需要共同設計，用來先進行時頻信道估計，再進行空域信道估計。這還會要求接收端原來可以時頻信道、空域信道在各自的參考信號上進行估計，變?yōu)楝F(xiàn)在需要空時頻同時進行估計。跟進一步地，如果OTFS在時延多普勒域配置碼分復用（CodeDivisionMultiplexing，CDM）組，則一定導致組內信道在時頻域上混疊在一起，此時要求其一定需要均衡時頻信道后，才能進行空域信道估計。這要求現(xiàn)有的CDM組在OTFS信號上需要重新設計。OCDM（OrthogonalChirpDivisionMultiplexing，正交線性調頻分頻復用）是一種用于高速通信的技術，它通過復用一組正交的線性調頻波形實現(xiàn)數(shù)據傳輸。在OCDM中，菲涅耳變換（FresnelTransform）用于實現(xiàn)線性調頻波形之間的正交性。就像傅里葉變換在OFDM中的作用一樣，菲涅耳變換是OCDM的核心。離散菲涅耳變換（DFnT）允許OCDM在數(shù)字領域的實現(xiàn)。菲涅爾變換后的域中（在此稱之為chirp域），chirp域中的基信號是彼此正交的。這些基信號在時間上是平移的關系。因此首先生成第一個基信號，其他的基信號可以基于這個信號的平移獲得。菲涅爾變換公式為首先，OCDM在通信上基本沒有顯著優(yōu)勢，其頻譜效率和OFDM類似[12]。而波形本身的PAPR在數(shù)據是隨機比特情況下和OFDM在統(tǒng)計上基本一致。在復雜度上，OCDM和OTFS的信道估計和均衡都需要對數(shù)據進行解卷積操作，復雜類似，因此上述OTFS和MIMO結合的難點都會出現(xiàn)在OCDM波形系統(tǒng)中出現(xiàn)。因此，OCDM在通信上取代OFDM成為6在已知信道的時延擴展的情況下，OCDM可以生成若干個PAPR為零的線性調頻信號（LFM則只能生成兩個上升頻率下降頻率的信號用于感知參數(shù)估計，這DFT-s-OFDM一樣在一個符號的時長內生成脈沖式的信號，必須發(fā)滿整個符號的連續(xù)調頻信號，這在極高功率超大范圍覆蓋時會在自發(fā)自收場景中導致自干擾。因此OCDM在小功率、近距離場景的不會有自干擾問題的情況下，具有減小PAPR增大感知距離的增益，并由于有多個正交線性調頻信號，能夠為更多用戶提供感知服務。此外，OCDM也有一些增強結構，比如IM-OCDM（IndexModulation-basedOCDM，索引調制正交線性調頻波分復用）。IM-OCDM結合了IM和OCDM波形，利用子波形，利用子啁啾的索引域傳輸隱蔽信息，并進一步降低PAPR和實20現(xiàn)頻譜整形[13]。對以上四種潛在感知波形進行分析，其性能、復雜度上各具優(yōu)劣，總結如表表1四種潛在感知波形總結感知估計性能系統(tǒng)復雜度系統(tǒng)可行性OFDM良。PAPR高和高速場景時性能會收到影響署，復雜度可接受可行性高，已大規(guī)模部署，系統(tǒng)改動小LFM最優(yōu)，恒包絡，高多普勒情況下不受影響（需要算法優(yōu)化）脈沖壓縮、相干解調兩種感知方案復OFDMLFM信號較少，需向不同用戶提供整塊的時頻域資源以提供正交性OTFS使用高階處理算法時，高速場景下測距性能有提升較高。解調需要額外多進行FFT操作以及更復雜的信道估計算法度。需要以幀為單多用戶復用信道、雙工模式有待討論OCDM僅次于LFM,依賴參考資源設計，最優(yōu)情況下恒包絡，最差PAPR接較高。解調需要額外多進行DFnT操作以及更復雜的信道估計算法OCDM在通信上基本沒有優(yōu)勢，在感知上通過參考資源的設計，可以在小功率場景中為多用戶提供接近LFM的感知精度注：這里的OFDM是指基于傳統(tǒng)OFDM接收機21第四章感知信號設計和處理4.1.1感知信號序列設計感知信號序列設計需要考慮序列自相關特性、互相關特性、PAPR特性等方面，序列特性對感知系統(tǒng)的抗干擾性能和覆蓋性能有重要影響。當前通信系統(tǒng)采用的參考信號序列主要包括Gold序列和ZC（Zadoff-Chu）序列。Gold序列具有生成簡單，自相關和互相關特性優(yōu)良，支持產生的序列個數(shù)多等優(yōu)點；ZC序列除了具有理想的周期自相關特性和良好的互相關特性，其在時域和頻域都具有恒包絡的理想特性，兩者均可作為感知信號的候選序列。通信系統(tǒng)中序列設計通常僅考慮時域或頻域維度序列特性，而感知數(shù)據處理通常聯(lián)合多個符號或多個時隙進行相干處理，需要同時考慮序列的時域和頻域維度特性。例如對于采用頻域序列生成和映射的通信參考信號，多個OFDM符號上的感知信號對應的時域自相關旁瓣較高，且不同設備信號之間的時域互相關值較高，可以對不同OFDM符號承載的序列進行隨機化改善其自相關特性及互相關特性[14]。圖12序列自相關與互相關性能對比：自相關（左），互相關（右）進一步地，圖13給出了將優(yōu)化前以及優(yōu)化后的信號用于目標定位或測速時的感知性能仿真評估結果，可以看出，對信號時域維度序列特性進行優(yōu)化能夠提22升感知性能。圖13感知性能對比評估結果：定位精度（左測試精度（右）盡管ZC序列具有時頻域均恒模的特性，但通信的發(fā)射信號是經過過采樣的，其時域波形并不是完美恒模的，此時不同ZC更下的信號時域特性存在不小差異。這里采用CubicMetric來衡量功率放大器的功率效率降低。如圖14，在3761的ZC長度下，不同ZC根的CubicMetric差異非常大，跨度超越了3dB。因此有必要對ZC根進行一定的挑選和限制，來提升感知的性能。進一步地，對感知信號功率受限的設備或者目標回波微弱的場景，可以直接推薦其選用特定的ZC根來確保性能。圖14ZC序列性能4.1.2感知信號圖樣設計均勻感知信號的信號配置和對應的信號處理均相對簡單，并且具有較好的感知性能。然而，在通感一體化的場景下，均勻感知信號具有時頻資源開銷大、資源配置靈活性差等局限性。感知目標在時延域和多普勒域的稀疏性，使得感知信號的非均勻配置成為可能，并顯著降低感知信號的時頻資源開銷、提升資源配置23的靈活性。非均勻感知信號設計的兩種典型方法是：壓縮感知方法、差分協(xié)同陣列方法：壓縮感知方法：其關鍵在于稀疏矩陣和觀測矩陣的構造。在通感一體化系統(tǒng)中，如果采用OFDM信號波形，則默認在頻域采用FFT稀疏基、在時域采用IFFT稀疏基。對于任意一個RE，只存在被感知信號占用和不被感知信號占用這兩種狀態(tài)，因此可以采用隨機伯努利矩陣（僅包含0和1的矩陣）作為觀測矩陣。從而，感知信號的配置能夠完全沿用現(xiàn)有的參考信號配置框架。在感知信號接收端，可以通過貪婪算法迭代搜索重構出時延譜和多普勒譜。差分協(xié)同陣列：由物理陣元之間的頻率差或時間差構造虛擬陣元，從而能夠通過較少的陣元數(shù)構造較大的陣列。典型的虛擬陣列構造方法是嵌套陣和互質陣。在接收端，通過對非均勻的物理陣列的接收信號做協(xié)方差運算來構造均勻的虛擬陣列的接收信號。需要指出的是，構造虛擬陣列后會使得各個徑變成相干信號，需要先進行解相干處理后才能應用子空間類算法；或者，可以采用FFT/IFFT算法。圖15為在樣機中采用非均勻感知信號與均勻感知信號得到的時延-多普勒譜的對比。非均勻感知信號在顯著降低時頻資源開銷的同時，會損失一定的感知信噪比。因此在實際應用中，需要在資源開銷與感知信噪比之間權衡。(a)均勻信號(b)壓縮感知方法(c)嵌套陣方法圖15非均勻感知信號實測時延-多普勒在通感一體化系統(tǒng)中，非均勻感知信號的配置可以采用兩步配置方法。首先進行均勻感知信號的設計，然后基于均勻感知信號進行非均勻采樣得到非均勻感知信號。具體地，從均勻信號占用的時頻資源中進行非均勻采樣，選擇出一部分子載波或OFDM符號用以承載感知信號，實現(xiàn)非均勻感知信號設計，如圖16所示。與均勻信號相比，非均勻信號能夠減小感知信號占用的信號資源數(shù)，且能夠避開部分子載波或OFDM符號以避免與其他信號的沖突。24圖16兩步非均勻感知信號設計方法增強協(xié)方差矩陣的方法(augmentedcovariancematrix)主要是在雷達稀疏陣列上進行應用，也可以將其應用到時域，以降低時域資源開銷。以最小冗余時域資源為例，如圖17所示。圖17左圖是開銷為10個符號的均勻時域時域資源，其在構造協(xié)方差矩陣時，共產生100個值，這些元素代表了時域位置差為-8~8的信號的共軛乘，可以看出在協(xié)方差矩陣中，很多元素是存在冗余的。圖17右圖是最小冗余時域資源，只占用了5個符號的時域資源，其也能夠表示出時域位置差為-8~8的信號的共軛乘，從而重構出協(xié)方差矩陣來估計多普勒頻率或速度。圖17基于協(xié)方差矩陣的圖樣設計一種可實現(xiàn)的互質圖樣設計方案如圖18(a)所示，感知信號間隔為{3,4,5}，互質且周期重復，下面以最大無模糊速度為例仿真分析互質間隔與等間隔感知信號性能。UAV場景下感知業(yè)務的最大無模糊速度應至少高于其移動速度160km/?≈44.4m/s,仿真設置載頻3GHz和子載波間隔15kHz，則感知信號在時域上等間隔4個slot排布的最大無模糊速度為12.5m/s。圖18（b）表明當檢測速度超過12.5m/s后會出現(xiàn)多個樣值，即已經超過最大無模糊速度且不滿足UAV場景感知性能要求，而與其相同數(shù)量資源開銷的在時域上間隔{3,4,5}個時隙的感知信號性能如圖18（c）所示，其最大無模糊速度為50m/s，不僅滿足性能要求，還能夠在達到連續(xù)時隙排布的最大無模糊速度性能的同時節(jié)省75%的資源開銷。同25理，可應用于頻域，在滿足最大無模糊距離的同時節(jié)省資源開銷。（a）互質的圖樣設計（b）時域等間隔排布性能（c）互質排布性能圖18互質的非均勻圖樣設計此外，感知業(yè)務具有不同的需求，比如可根據不同的需求以及可用時頻資源，考慮雙周期的參考信號頻域配置方法，來更好的處理測距精度和最大測距范圍的權衡。在頻域進行雙周期的信號設計通常可以采用交織或非交織的方法進行設計，（a）交織的頻域雙周期映射方式（b）非交織的頻域雙周期映射方式圖19頻域雙周期映射方式示意對于均勻頻域映射和非均勻頻域映射，我們利用圖20所示的頻域資源圖樣，進行了鏈路仿真，仿真結果如圖21所示。圖20的資源圖樣中，均勻映射和非均勻映射占用資源數(shù)相同（均為240個26RE）,由于均勻參考信號中RS0和非均勻參考信號中RS2的等效子載波間隔均為從圖21的仿真結果中可以看出，當占用參考信號的感知頻域資源數(shù)與最大測距范圍均相同的時候，非均勻映射比均勻映射的測距誤差減低。圖20均勻映射與非均勻映射的頻域占用情況對比圖21均勻映射與非均勻映射的測距精度對比同理，可以在時域進行雙周期設計來平衡速度測量與資源開銷。雙周期測量利用第一個周期來確保最大不模糊速度，而第二個周期則用于提升速度分辨率，一種可能得雙周期配置示意如圖22所示，參考信號雙周期配置包括P1和P2，其中P2包含P1。圖22雙周期配置感知信號除了在一維進行圖樣設計，還可以在時域和頻域均使用非均勻圖樣，這樣相27比于一維圖樣可以大大降低資源開銷。另一種方法也可以從孔徑的角度出發(fā)，無論是否使用非均勻圖樣，圖樣的孔徑決定了感知的性能。最大孔徑雷達切片(max-apertureradarslicing,MaRS)技術可以通過使用少量的時頻域資源來獲取最大的時頻域感知孔徑，通過特殊的信號處理也可以獲得時頻大孔徑的感知效果[15]。此外，利用多層結構陣列技術，可以以較低的復雜度和內存需求設計感知參考信號時頻配置所需的大規(guī)模非均勻圖樣[16]。一個大規(guī)模圖樣可以由兩個規(guī)模較 小的陣列構造而成，這兩個小陣列分別被稱為內核和外核。具有兩層結構的圖樣所對應的點擴散函數(shù)是內核和外核所對應的點擴散函數(shù)因子的乘積。因此利用這種兩層結構，構造大規(guī)模非均勻圖樣的問題可以簡化為兩個小規(guī)模矩陣設計問題。兩層結構化感知參考信號時頻配置的基本思想是利用具有較大最大無模糊區(qū)域的內核因子來抑制由于大采樣間隔導致的外核因子的柵瓣，同時利用具有較窄主瓣的外核因子來銳化內核因子的主瓣，以獲得具有較大最大無模糊范圍和較窄主瓣(較高分辨率)的點擴散函數(shù)。內核因子和外核因子可以通過現(xiàn)有的稀疏陣列設計方法進行設計。4.1.3感知信號復用方式配備大規(guī)模/超大規(guī)模天線陣的6G系統(tǒng)具有較高的空間自由度，通感空分復用在該場景下具有較大的潛在應用價值。通感空分復用時，可通過全連接架構或部分連接架構同時生成不同方向的通信波束和感知波束。與傳統(tǒng)多用戶通信系統(tǒng)類似，此時可能會存在通信和感知之間的相互干擾。因此需要設計合適的通感一體化空分復用干擾檢測和抑制方案來降低該相互干擾，保證兩者的性能。預編碼技術可用于解決傳統(tǒng)MIMO通信系統(tǒng)多用戶之間的干擾，能有效提升系統(tǒng)傳輸速率和鏈路可靠性。對于通感空分復用場景，可將通信接收端和感知接收端視為一體化系統(tǒng)的多用戶，從而在該場景中應用MU-MIMO預編碼技術，或基于通感的新需求進行方案優(yōu)化或改進。例如，以基站作為通感一體化發(fā)射端，感知采用基站主動感知，通信為與基站-UE間的下行通信，兩者共用基站的發(fā)射天線，以同時生成指向不同方向的感知和通信波束，感知接收天線面板與一體化發(fā)射天線面板采用物理隔離的方式以避免收發(fā)干擾。此時在發(fā)射端采用全數(shù)字ZF預編碼方案進行通信和感知間的干擾抑制。波形圖如圖24所示，采用導向向量生成波束。以某個時刻為例，此時通信28通信和感知旁瓣在感知方向和通信方向都存在較大旁瓣，即存在相互干擾。當不考慮干擾（記為noISI）時，通信和感知為兩個獨立的系統(tǒng)，波形圖與withISI的情況類似，但每個功能僅保留自身的波形圖即可。當有干擾并在發(fā)端利用全數(shù)字ZF進行干擾抑制（記為delISI）后，能看到通信和感知旁瓣在感知方向和通信方向的旁瓣相比未做干擾抑制前都被大幅削減至0，即通信波束和感知波束方向的旁瓣干擾基本都被抑制掉。圖23通感空分復用波束方向圖：(a)withISI；(b)delISI圖23的(a)和(b)分別展示了通信和感知在noISI、withISI和delISI三種情況下關于SINR的性能對比圖，可看出通信和感知的情況基本一致。以圖25(a)的通信為例，withISI的SINR性能相比noISI的SINR性能在SNR=0dB后逐漸大幅下降，這是因為SINR性能在SNR=0dB前主要被噪聲影響，在SNR=0dB之后干擾的影響逐漸增大。做完干擾抑制后，delISI的SINR性能又會提升至noISI的SINR性能，說明全數(shù)字ZF預編碼能有效抑制通信和感知間的相互干擾。(a)通信（b）感知圖24感知和通信的SNR4.1.4通感信號融合設計在5G中，移動通信系統(tǒng)引入了各種參考信號（ReferenceSignal，RS）用于29多種用途，例如CSI-RS（ChannelStateInformation-ReferenceSignal）用于CSI測量和波束管理，跟蹤CSI-RS用于獲取時間和頻率跟蹤，PTRS（Phase-trackingRS）用于相位噪聲和多普勒估計，PRS（PositioningReferenceSignal）用于定位測量。對于感知來說，研究和定義用于感知目的的參考信號是很自然的。然而，由于感知往往需要提取目標物體的多普勒信息，在進行信道估計時需要多很多個時隙進行聯(lián)合處理，此外為了高精度的距離測量，感知參考信號的帶寬也需要非常大。如果單一的感知參考信號具有大帶寬，多時隙傳輸，可能會導致較大的系統(tǒng)開銷。所以可以考慮以下多種參考信號融合設計，共同服務于感知以及通信。RS集合1：用于時間/頻率跟蹤的基本參考信號時間-頻率跟蹤、時間或延遲估計、到達角度估計。NR的CSI-RS用于波束管理（BM）、無線資源管理（RRM）、跟蹤、PRS的模式可以作為這一組RS的起基本上，對于集合1中的RS，單端口可能就足夠了，以節(jié)省RS開銷頻域密度應足夠高，以確保估計的準確性。為了提高系統(tǒng)傳輸效率，最好為具有上述用途的參考信號采用統(tǒng)一或嵌套結構。如圖25所示，使用四個OFDM符號的RS模式既用于定位又用于感知，同時，在第二個OFDM符號中標記為藍色的RE也配置用于波束管理。這是不同用途的RS嵌套結構的一個示例。在這種情況下，服務基站（Basestation，BS）只需傳輸一次RS資源，但UE可以同時用于感知、定位和波束管理（BM）測量。圖25參考信號集合1RS集合2：用于更好地獲取相位噪聲/多普勒信息/頻偏/速度估計的補充為了避免非常高的速度估計的模糊性，并支持更精細的速度估計分辨率，類30似PTRS的模式在時間域中具有更高的密度，在頻率域中具有較低的密度，以平衡估計準確性和RS開銷，類似于NR。如圖26所示，對于感知目標估計，例如無人機入侵檢測，在左側標記為黃色的基本RS集合1的基礎上，PTRS可以作為提高速度估計精度的補充。在這種情況下，黃色部分更適合用于路徑/時間估計，而綠色部分可以用于更高精度的目標速度估計。圖26參考信號集合2RS集合3：用于更大覆蓋范圍的補充在另一種情況下，即使RS由BS傳輸，也需要極大的覆蓋范圍來進行感知。例如，如圖27所示，由于無人機的高度非常高以及BS天線仰角的限制，BS0可能無法成功檢測到入侵的無人機。那么，更好的方法是讓BS1對該區(qū)域進行感知。然而，由于無人機與BS1之間的距離較大，BS1傳輸?shù)腞S應具有較大的覆蓋范圍。為了實現(xiàn)大的覆蓋范圍，設計低峰均比（PAPR）的RS是必要的。圖27UAV感知場景需求更大感知范圍RS集合3需要更大的覆蓋范圍與NR下行鏈路中使用的Gold序列相比，ZC序列具有更低的PAPR和更好的自相關和互相關特性。它可以被認為是BS傳輸參考信號的補充集，以在BS傳輸端實現(xiàn)更好的覆蓋性能。此外，雷達中常用的線性調頻（LFM）序列由于其極低的PAPR和對自發(fā)自收感知模式檢測的友好性，也可以選擇。特別是自發(fā)自收感知模式可能存在覆蓋問題，如圖28所示，方案A1可能不足以感知遠離感知收發(fā)器的目標。這是因為感知收發(fā)器需要同時傳輸和接收感31知RS，更大的傳輸功率將導致嚴重的自干擾，并進一步導致接收功率飽和。例如，對于FR1中的無人機入侵檢測，使用BS自發(fā)自收感知模式，最大傳輸功率可能不超過20dBm左右以避免接收功率飽和。因此，可以考慮圖28所示的方案A2，其中發(fā)射和接收可以以時分復用的方式進行。例如，當接收天線正在接收感知信號時，發(fā)射天線可以關閉。為了覆蓋整個感知區(qū)域，可以考慮同時配置方案A1和方案A2，分布服務于近感知區(qū)域和遠感知區(qū)域。圖28自發(fā)自收感知下的兩種波形結合總之，為了提高RS傳輸效率，可以將多種類型的RS融合與一個目的相關聯(lián)。例如，可以為感知目的同時配置一個PRS資源、一個PTRS配置和一個TRS突發(fā)，如圖29所示。在這種情況下，由于頻域密度較高，PRS或TRS突發(fā)主要用于較好的路徑/時間/RSRPP估計，而具有較高時間域密度的PTRS可用于更好地估計目標速度。圖29多個參考信號融合共同用于感知4.2.1干擾消除對于通感一體化系統(tǒng)，獲取精確的感知測量結果很重要，但是環(huán)境及通感系32統(tǒng)中的各種外部和內部干擾因素會顯著影響感知測量結果的精度。如果不消除這些干擾，將給后續(xù)的感知數(shù)據處理帶來很大的問題。感知環(huán)境中來自非待感知目標的回波是一種外部干擾。通感一體化系統(tǒng)要探測的目標（例如自動駕駛場景中的車輛和行人）周圍經常存在著各種背景，例如各種地物、道路兩旁的護欄等。這些背景所產生的回波稱為雜波。當雜波和待感知目標回波同時在雷達圖上顯示時，會使待感知目標的觀察變得很困難。一種解決方案是利用密度聚類算法識別在回波信號中識別出雜波物體[17]。通過密度聚類算法，可以將探測點聚類為多個簇。根據感知應用場景中常見待感知目標與雜波目標的幾何特征，合理的選擇密度聚類算法參數(shù)，即可識別環(huán)境中的待感知目標和雜波目標。通感系統(tǒng)中的一種內部干擾來自于高電平的旁瓣干擾。在雷達信號處理中，匹配濾波是常用的低旁瓣脈沖壓縮方法，其關鍵思想是在接收端盡可能復現(xiàn)和恢復發(fā)送端的期望波形，從而實現(xiàn)脈沖壓縮。然而對于通信波形來說，感知的功率放大器一般工作于非線性區(qū)，會導致發(fā)射信號的嚴重失真，造成脈沖壓縮后的旁瓣水平抬高。同時，受通信信息的高隨機性的影響，通信信號的雷達點擴展函數(shù)旁瓣較高，且存在大量偽峰。可以通過失配濾波、稀疏感知以及多脈沖累積等方法對通信波形進行脈沖壓縮以抑制旁瓣。基于失配濾波的通信波形脈沖壓縮方法的主要思想是通過設計參考信號，將脈沖壓縮處理后的通信信號的旁瓣和偽峰能量移至模糊平面遠端，而對于模糊平面近端的主瓣臨近區(qū)域，旁瓣和偽峰近似為零[18][19]?；谙∈杌謴偷耐ㄐ挪ㄐ蚊}沖壓縮方法的主要思想是，在雷達目標成像中，當雷達回波中存在強散射點時，雷達目標的回波信號在高頻段可以看做是少數(shù)幾個散射中心回波信號疊加的結果，目標相對于成像背景表現(xiàn)出高度的稀疏性。針對雷達目標回波的稀疏特性，將雷達成像模型轉化為稀疏表示模型，并采用稀疏重構方法來對雷達目標參數(shù)進行優(yōu)化求解[20]?；诙嗝}沖積累的通信波形脈沖壓縮方法是在匹配濾波后采用脈沖積累的方法可以抑制旁瓣。圖30是基于OFDM通信信號的脈壓效果對比：33a)匹配濾波b)失配濾波c)稀疏感知d)多脈沖積累圖30通信波形下的低旁瓣脈沖壓縮方法處理結果通感系統(tǒng)中的另一種內部干擾來自于器件和硬件電路的非理想因素，包括定時偏移、載波頻率偏移、時域隨機相位、通道不一致性、和相位噪聲等[21]，這些非理想因素導致的測量誤差，會顯著影響感知的精度，其中通道不一致性可通過硬件的校準得到很好的抑制，時域隨機相位問題目前尚未得到充分的研究。收發(fā)端之間的定時差異會造成定時偏移，給感知信號在頻域上帶來除了信號傳播時延產生的、額外的相位偏差，從而造成距離測量誤差。收發(fā)端設備使用各自的本振頻率源進行信號生成，收發(fā)端設備之間的本振頻率差異會引起載波頻率偏移，進而造成速度測量誤差。時域隨機相位來自于發(fā)射機天線、射頻模塊、時鐘模塊、數(shù)字處理模塊的其中至少一者在信號發(fā)送和接收過程中狀態(tài)發(fā)生了變化。時域隨機相位會嚴重降低多普勒、角度的測量精度，甚至導致多普勒和角度無法測量。上述內部干擾可以通過共同時鐘校準方法、CSI商/共軛乘方法、參考徑方法、往34返測量方法等方式來減弱或消除。感知信號的收發(fā)端共用時鐘（光纖直聯(lián)或GPS）是解決時鐘偏差和本振頻率偏移問題的最直接的方法。對多個共用頻率源的接收天線的接收信號進行除法運算或者共軛乘運算，能夠抑制本振頻率偏移和時域隨機相位的影響。利用參考徑可以對時鐘偏差和本振頻率偏移進行校準，避免收發(fā)端設備間同步誤差的影響，其核心思想是通過已知信號傳播時延和多普勒頻率的參考徑來估計出疊加在這條徑上的額外的時延和多普勒頻率，即分別為時鐘偏差和本振頻率偏移。通過往返測量來估計出感知信號的收發(fā)端之間的時鐘偏差和本振頻率偏移，其基本思想是，對于同一感知目標，感知信號的收發(fā)端之間雙向收發(fā)感知信號，進行往返測量得到的信號傳播時延和多普勒頻率是相同的，而時鐘偏差和本振頻率偏移的絕對值相同、正負號相反，因此可以提取出時鐘偏差和本振頻率偏移。4.2.2虛擬孔徑高頻段的超寬帶寬和超大規(guī)模天線陣列技術的融合，可以實現(xiàn)高精度的感知。但是，同時也帶來了天線硬件成本高、系統(tǒng)功耗高、波束偏移等問題。稀疏陣列天線具有低成本、低功耗等優(yōu)點，采用稀疏陣列天線的通感一體化系統(tǒng)可以獲得與同尺寸天線陣列類似的單目標感知性能[22]。另外，可重構全息表面（Reconfigurableholographicsurface,RHS）天線也可以替代常規(guī)的偶極子天線陣列，以實現(xiàn)低成本、低復雜度的大規(guī)模天線陣[23]。使用OFDM波形調制的寬帶大規(guī)模陣列系統(tǒng)中會出現(xiàn)波束偏移現(xiàn)象，即來自不同頻率的子載波的波束賦形會指向不同的角度方向，使部分子載波的能量偏離所期望的用戶或目標位置，造成嚴重的能量泄露。波束偏移現(xiàn)象對通信而言是一種負面效應，通常采用真時延線補償或子陣列補償?shù)姆绞骄徑獠ㄊ茖νㄐ诺呢撁嬗绊?。然而，通過調整真時延線和移相器的取值，能夠反向控制波束偏移效應，使其有利于ISAC系統(tǒng)快速實現(xiàn)用戶和目標的參數(shù)估計，降低感知波束管理的復雜度，增強系統(tǒng)整體感知性能[24]。為了降低ISAC系統(tǒng)的硬件成本，并提升天線硬件的利用率，[25]提出一種基于統(tǒng)一天線結構的虛擬孔徑技術，通過設計感知發(fā)射方案及增強的接收方案，將一套收發(fā)天線用于通信和感知，實現(xiàn)硬件的一體化、并提高感知的角度分辨率。首先，提出ISAC統(tǒng)一天線架構，考慮N個半波長間距的ULA天線（方案35可拓展至UPA天線如圖圖31所示。對通信業(yè)務，該半波長間距的天線陣列可以用于通信信號的收發(fā)，無需額外設計；對感知業(yè)務，將N個天線分為兩組發(fā)射天線（每組包含M根天線）、一組接收天線（NR<=N-2M，部分天線可留作保護間隔），為了增加發(fā)射天線距離，兩組發(fā)射天線分別位于ULA的兩側。圖31ISAC統(tǒng)一天線架構為了在圖31的統(tǒng)一天線架構中實現(xiàn)虛擬孔徑，提出增強的發(fā)射方案。一方面，對每組發(fā)射天線內使用Beamforming發(fā)送感知信號，在獲得Beamforminggain、提升感知SNR的同時，將組內半波長間距的多天線等效為單天線，用于后續(xù)的虛擬孔徑合成；同時，通過Beamsweeping實現(xiàn)全區(qū)域覆蓋。另一方面，為實現(xiàn)虛擬孔徑，在兩組發(fā)射天線中發(fā)送正交感知信號（比如，TDM/FDM/CDM等）。在接收端，對來自兩組發(fā)射天線的正交信號進行拼接，實現(xiàn)更大的虛擬孔徑。但是如圖32所示，由于發(fā)射端未知目標角度θ0，在每組發(fā)射天線內使用角度θ的Beamforming后，實現(xiàn)的等效虛擬發(fā)射天線間距為NRdVA=NRdsinθ/sinθ0,只有當θ=θ0時，等效發(fā)射天線距離為NRd，才能滿足虛擬孔徑所需發(fā)射天線間距需求。為補償實際系統(tǒng)中θ≠θ0的問題，提出兩步接收算法。第一步，接收端使用傳統(tǒng)接收算法，對兩組天線的接收信號進行信號合并、實現(xiàn)能量累積（或者只使用第一組發(fā)射天線的信號），并利用FFT或MUSIC等算法估計角度。第二步，使用第一步中估計的角度，對第二組天線的接收信號進行相位修正，并與第一天線的接收信號進行拼接，對拼接后的高維接收信號進行FFT/MUSIC等角度估計，實現(xiàn)等效的虛擬孔徑的高角度分辨率。36圖32等效發(fā)射天線間隔及實現(xiàn)的非均勻孔徑圖33(a)提供了不進行發(fā)射天線優(yōu)化（即M=1）時多目標場景的性能，結果表明提出方案通過接收端處理（不改變硬件可獲得與傳統(tǒng)虛擬孔徑技術（基于硬件設計）類似的高角度分辨率性能。圖33(b)提供了進行發(fā)射天線優(yōu)化時單目標場景的性能，結果表明提出方案可以更加靈活地利用天線資源進行SNR與角度分辨率折中，獲得比傳統(tǒng)虛擬孔徑技術更好的角度估計精度。(a)兩目標場景，M=1(b)單目標場景，M為最優(yōu)值圖33角度估計RMSE性能4.2.3功率分配在通感一體化系統(tǒng)中，通信和感知業(yè)務共享并復用相同的時間、頻率、功率等資源，并且通信感知業(yè)務功能緊密協(xié)同，通過頻譜和功率資源實現(xiàn)最大化的復用共享。但是，通信、感知在設計目標上的差異，如何權衡折中通信感知業(yè)務的性能，成為通感一體化系統(tǒng)亟待研究的關鍵技術之一。常用的功率分配方法包括：l等功率分配技術將總功率Ptotal按照系統(tǒng)帶寬內RE的數(shù)量，將總功率平均分配在每個RE上得到EPRE（Energyperresourceelement），如圖34所示。此時感知區(qū)域內的EPRE與通信區(qū)域內的EPRE相同，PEPRE=PEPRE?sensing=PEPRE?communicaiton=37圖34等功率分配技術l固定功率分配技術將總功率Ptotal劃分為Psensing=αPtotal與Pcommunication=（1?α)Ptotal兩項，其中α為感知信號的功率占比。然后根據不同區(qū)域內的RE數(shù)進一步計算感知與通信RE上的EPRE，PEPRE?sensing=與PEPRE?communication=，其中Nsensing與Ncommunication分別為感知區(qū)域內子載波數(shù)以及通信區(qū)域內的子載波數(shù)，如圖35所示。圖35固定功率分配技術在通感一體化系統(tǒng)中，基站向UE發(fā)送下行數(shù)據，UE接收并處理反射回波完成感知任務。不同的下行功率分配機制將導致通信和感知性能的差異，例如，若以等功率的方式分配下行功率，感知的性能最優(yōu)；而若利用UE獲取的CSI時，按照注水原理分配下行功率，此時通信的性能最優(yōu)。在文獻[26]提出了一種以通信速率和有效感知分辨率為權衡目標的效能評價方案，該評價方案通過對通信和感知業(yè)務性能的加權來實現(xiàn)二者性能的均衡。在該評價方案下，根據通信和感知的性能要求，可以得到面向通感一體化的聯(lián)合分配方案。圖36給出了所提功率分配方案與傳統(tǒng)方案的對比，可以看出所提方案相比于傳統(tǒng)方案獲得了更加均衡的通信和感知性能，可以在犧牲少量的感知(或通信)的性能的條件下，換來通信（或感知）性能的大幅度提升。38圖36功率分配方案與傳統(tǒng)方案的對比通過無線感知技術可以感知目標的特征，比如速度、位置、形狀等，卻無法獲得感知目標的身份標識。如圖37所示，基站和終端協(xié)作感知行人，網絡最終獲得的感知結果，可以包括行人的位置、速度，甚至身高，身體的局部運動等，但是卻無法知道人是誰。圖37感知示例但是，在某些場景中，感知目標的身份也很重要，比如在低空無人機場景。未來低空中會存在合法無人機和非法無人機。未來合法無人機會存在通信連接或者飛行計劃報備。而感知是可以把低空無人機都感知出來，需要進一步的對這些無人機進行區(qū)別，識別出非法無人機，并對非法無人機采取必要的措施以保證低空飛行安全。再比如在入侵監(jiān)測場景中，不僅需要感知監(jiān)測范圍內物體或者人員的數(shù)量，還需要從多個物體或人員中識別目標身份，以分辨出是否合法。一個解決思路是利用無線定位技術和感知技術結合。移動通信網絡通過感知獲得感知目標的運動軌跡和感知目標的定位軌跡。定位軌跡和感知軌跡如果匹配，39則定位對應的標識就是感知對應的標識，這里軌跡匹配有很多成熟的方法，比如最近配對距離（Closest-PairDistance）。這里定位軌跡的獲得可以基于移動通信網絡的定位技術，也可以基于藍牙、WIFI、UWB、GNSS等技術獲得，也可以基于感知目標規(guī)劃的運動軌跡。此外，還可以利用標簽技術近似身份識別。為了實現(xiàn)多個感知目標身份的識別，可在感知對象貼附無源標簽，通過感知信號與標簽通信信號特征的匹配算法實現(xiàn)一一映射，空口側對應工作包括：首先，空口需要支持標簽信號的收發(fā)，即基站硬件層面集成讀寫器模塊，包含信號處理與控制模塊、射頻模塊以及天線部分，軟件層面支持標簽讀寫器的鏈路層協(xié)議，實現(xiàn)6G感知與無源標簽讀寫模塊在基站的合設（如圖38所示）。圖386G感知與無源標簽通信融合示意圖其次，要求基站同時發(fā)出感知信號與標簽信號，兩路信號經過相同的LOS路徑，在盡可能接近的時間區(qū)間內到達基站接收端。由于感知模塊和讀寫器模塊在同一個BBU下，能夠做到信號同時發(fā)出，但信號到達目標后，感知信號即刻反射回來，標識信號搭載標簽ID信息后到達基站，不過在室內場景下，目標運動的速度通常不會高于5m/s，所以標簽處理導致的誤差為毫米級，對匹配算法精度的影響處于可接受范圍內（如圖39所示）。圖39感知信號和無源信號收發(fā)示意圖最后，空口基于感知回波和標簽反向散射信號，進行信號特征值時間戳的對齊，通過標簽信號與感知信號的距離誤差（圖40）或特征分類（圖41）的匹配40方法實現(xiàn)感知目標與標識目標的一一匹配。圖40距離誤差匹配法示意圖圖41特征分類匹配法示意圖該方案借助無源標簽低成本、免維護、易部署等優(yōu)勢，但由于標簽鏈路預算有限，多用于室內的感知場景中。41第五章感知波束管理波束管理在MIMO通信系統(tǒng)中扮演著關鍵角色，通過大規(guī)模天線陣列和波束賦形技術，它能夠將發(fā)射和接收信號聚焦在終端設備方向，從而提高信號質量和覆蓋范圍。在通信感知一體化系統(tǒng)中，波束管理技術同樣至關重要，它有助于提升通信速率和感知精度。與毫米波通信的波束管理相比，感知波束管理具有明顯的差異性，主要有以下兩方面原因。首先是通信和感知在波束管理的基本設置上有本質不同。在毫米波通信中，波束的管理的對象是基站和用戶之間的波束管理，在初始階段，基站和用戶是相互不知道對方的位置，所以需要波束管理流程經過多個階段的配合，由粗到細完成波束的對齊。然而在毫米波感知中，若是單站感知，發(fā)射和接收在同一個站上，相互之間的位置是已知的，若是雙站感知，大多場景也是假設事先已經知道感知的兩個設備的位置，因此感知的波束管理過程是通過收發(fā)機的配合快速的完成目標的感知。其次是通信和感知在波束方向檢測方法上也有不同。在毫米波通信的波束管理中，基站和用戶都是通過信號的強度來判斷波束的方向，以及對波束信息進行解碼，這就要求波束的能量必須要達到一個比較高的門限，以用于通信。在毫米波感知的波束管理中，由于目標的反射信號很弱，甚至于低于噪聲強度，接收機往往難以通過信號強度來判斷目標所在方向，因此需要借助于雷達感知算法來進行相關參數(shù)的估計，因此對高效的波束管理也提出了新的要為了支持感知接收機利用多個陣列進行目標來波角度估計，同時擴大接收機的角度檢測范圍，亟需在感知接收機側引入基于波束分裂的波束賦形設計。即一個天線陣列將波束分裂后對準多個方向，每個天線陣列采用相同的波束分裂設置，兩個陣列進行波束分裂的示意如圖42所示，其中每個子陣列采用8根天線。采用該模式下，接收機覆蓋范圍大，且不同陣列接收到的信號可利用感知算法直接估計目標角度。42圖42用于感知接收機基于波束分裂的波束賦形模型與通信的波束掃描方式不同的是，在進行感知波束掃描時，感知發(fā)射機和感知接收機可事先根據感知掃描區(qū)域，靈活預設掃描的方式以及波束賦形方式，最大程度的覆蓋掃描區(qū)域。如圖43所示的雙站感知中，兩個站直視徑附近的感知區(qū)域，感知距離相對較近，因此感知目標的回波相對較大，可以使用寬掃描的方式進行快速掃描，而在兩側較遠的位置，感知距離較遠，則適合使用窄波束的掃描模式。且收發(fā)機進行配合完成掃描區(qū)域覆蓋，節(jié)省掃描所需的資源和時間。例如發(fā)射機掃描上部分區(qū)域時，接收機也僅進行上部分區(qū)域的掃描配合。圖43基于感知區(qū)域的靈活感知波束掃描示意圖在通信感知一體化的波束賦形設計中，感知和通信通常有不同的性能需求，這為波束賦形的設計帶來了獨特挑戰(zhàn)。特別是在毫米波和太赫茲頻段，通信通常需要穩(wěn)定的波束，以確?？煽繑?shù)據傳輸，而感知需要掃描波束以偵測周圍環(huán)境中的目標。為了實現(xiàn)全方位的定向波束感知，需要有效的窄波束管理策略，包括時頻域的發(fā)射設計和空間域的波束形成設計，以滿足同時感知和通信的要求。在大43規(guī)模天線陣列系統(tǒng)中，波束賦形的硬件架構也直接影響相關算法的性能。雖然大規(guī)模天線陣列技術可以提供顯著的陣列增益，但由于高頻器件的硬件成本和復雜性，如圖44所示大規(guī)模天線陣列通信感知一體化波束賦形將在很大程度上依賴于數(shù)字-模擬混合架構。在太赫茲通信中，針對動態(tài)子陣列的混合波束賦形架構，可以考慮采用矢量化或感知碼本輔助的通感一體化混合預編碼方法來實現(xiàn)感知和數(shù)據傳輸?shù)恼?。通過在不同時隙產生掃描感應波束，并向用戶發(fā)送穩(wěn)定的通信波束，從而實現(xiàn)感應和數(shù)據傳輸?shù)恼麄€角度方向。實驗表明矢量化通感一體化混合預編碼算法能夠獲得與全數(shù)字預編碼相近的性能，優(yōu)于現(xiàn)有的其他預編碼算法，感知碼本輔助通感一體化混合預編碼算法可通過消除每個時隙的交替最小化過程來降低計算復雜度[28]。在毫米波通信中，通感一體化混合波束賦形可建模為加權最小均方誤差問題，以最小化收發(fā)信號的均方誤差作為通信方面的設計目標，以最小化發(fā)射波束圖與參考波束圖的均方誤差作為感知方面的設計目標，通過引入權重因子來表示ISAC混合波束賦形對通信與感知功能的趨向程度。然后，將涉及多個耦合變量的加權最小均方誤差（WeightedMinimumMean-SquareError，WMMSE）問題解耦為求解對應變量的子問題，并通過交替向乘子法（AlternatingDirectionMethodofMultipliers，ADMM）迭代優(yōu)化獲得各自載波ISAC數(shù)字波束賦形與全帶寬ISAC模擬波束賦形的次優(yōu)解。實驗結果表明，所以該方法能夠實現(xiàn)良好的MU-MIMO通信與多目標感知功能，并且可以在通信性能與多目標感知波束效果之間實現(xiàn)較好的權衡[29]。可重構全息表面（RHS）作為一種作為一種超材料天線，具有結構簡單，成本低的特點?？赏ㄟ^使用RHS代替含有復雜相移器的相控陣，從而降低通感一體化系統(tǒng)的硬件成本。通過聯(lián)合優(yōu)化基站端的數(shù)字波束賦形和RHS端的模擬波束賦形，可以充分利用基站多通道和RHS多單元帶來的波束調控自由度，以滿足不同方向的感知和通信需求[30]。通過設計合理的全息通感一體化架構，結合全息波束賦形優(yōu)化方案，全息通感一體化系統(tǒng)可以適應多種通信和感知場景，在保證通信和雷達性能的條件下大大降低硬件成本，有助于進一步推動通感一體化技術的發(fā)展。44圖44大規(guī)模天線陣列通感一體化混合波束賦形設計示意圖在通感一體化系統(tǒng)中，感知發(fā)射機發(fā)送感知信號，以感知周圍環(huán)境的信息，例如目標的位置、速度等。感知信號通常具有特殊的波形和參數(shù)，以確保準確感知。為減少系統(tǒng)頻譜資源的開銷，可以考慮復用通信資源來進行感知，例如，基站可以在與終端用戶通信時，利用通信信號來完成對目標的感知。然而，這需要感知接收機能夠獲取通信用戶的參考信息的配置，從而可能增加通信信令開銷。在通感一體系統(tǒng)中，可考慮采用通信輔助感知的波束管理方案來解決以上述問題。如圖45所示收發(fā)機通過在感知區(qū)域和LOS路徑方向分別生成窄波束，感知接收機可以從這些方向分別提取回波信號，然后計算它們的比值以獲得相對信道狀態(tài)信息用于感知。該方案可以使感知接收機在無先驗信息（如參考信號配置和數(shù)據解碼信息）的情況最大程度地復用通信回波信號對目標進行感知，減少資源開銷，提高感知精度。圖45通信輔助感知波束管理示意圖45第六章感知輔助通信傳統(tǒng)通信信道估計方法僅利用接收到的導頻信號，求解基于最小二乘準則或者最小均方誤差準則的優(yōu)化問題來估計信道狀態(tài)信息（CSI，ChannelStateInformation）。該傳統(tǒng)方法將通信信號的傳播路徑視作黑箱，僅從數(shù)據層面進行信道估計，沒有利用信道中感知參數(shù)的隱變量信息。通信信道中的到達角（Angle-of-Arrival,AoA）、距離等感知參數(shù)可以視作信道的隱變量，并且通信信道中的感知參數(shù)與感知回波信道中的感知參數(shù)存在極大相關性[31]。因此，通感一體化信號中獲得的感知信息作為先驗信息，具有增強通信信道估計提升通信性能的潛力。廣泛應用于通信感知一體化系統(tǒng)的信道建模和信號處理方法設計中的多徑幾何信道模型包含AoA、距離、多普勒等感知參數(shù)造成的相移項。利用通信感知一體化技術或者其他傳感器可以獲得上述感知參數(shù)的估計值。多徑幾何信道模型的信道響應為多徑的復數(shù)信道響應的線性疊加，且對于每條多徑的信道狀態(tài)響應而言均可以看作是角度、距離、多普勒導向矢量的線性狀態(tài)轉移。因此，將初始CSI估計值視作此線性狀態(tài)轉移變量的有噪觀測值，利用卡爾曼濾波等自適應濾波方法可以利用這些感知參數(shù)的估計值作為先驗信息，重構基于線性狀態(tài)轉移的信道響應，抑制CSI估計值中的噪聲項功率，提升CSI估計精度[32]。圖46是基于感知輔助的卡爾曼濾波（Sensing-aidedKalman?lter，SAKF）信道估計與傳統(tǒng)信道估計的性能對比?？梢钥闯觯诟兄o助的信道估計與基于最小均方誤差（MinimumMean-SquareError，MMSE）的信道估計性能接近，但其計算復雜度大大降低。46圖46感知輔助通信信道估計與傳統(tǒng)信道估計方法性能對比對于采用OTFS波形的系統(tǒng)，其通信信道和感知信道具有相似的表達形式。OTFS的通信信道和感知信道都定義在時延-多普勒域，時延和多普勒分別對應于感知參數(shù)估計中的距離和速度，因此直接利用感知信息即可重構OTFS的通信信道，在利用回波信號對目標進行感知參數(shù)估計時，可以一并進行時延-多普勒域的OTFS通