李萍/LI Ping，郭曉江/GUO Xiaojiang

（ 中興通訊股份有限公司，中國 深圳 518057）

通信系統(tǒng)和感知系統(tǒng)一直以來被作為兩個(gè)獨(dú)立的系統(tǒng)進(jìn)行研究，但是這兩個(gè)系統(tǒng)又有很多相似之處。通信感知一體化通過空口及協(xié)議聯(lián)合設(shè)計(jì)、頻譜資源共享、軟硬件設(shè)備共享等手段，實(shí)現(xiàn)通信、感知、計(jì)算功能的一體化設(shè)計(jì)，達(dá)到通信功能與感知功能的融合共生。通信感知一體化在進(jìn)行信息傳遞的同時(shí)，還能通過分析無線電波的直射、反射、散射等特性，對(duì)目標(biāo)或環(huán)境信息等進(jìn)行定位、測(cè)距、測(cè)速、成像、檢測(cè)、識(shí)別、環(huán)境重構(gòu)等［1］。無線通信感知一體化不僅開辟了全新的業(yè)務(wù)，還具有超越傳統(tǒng)移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)連接的潛力，因此得到了產(chǎn)業(yè)界的廣泛關(guān)注。學(xué)術(shù)界和工業(yè)界普遍認(rèn)為，通感一體化將成為5G-A和6G無線通信系統(tǒng)最核心的特性［2-5］。

通信系統(tǒng)主要采用正交頻分復(fù)用（OFDM）波形，而傳統(tǒng)雷達(dá)感知系統(tǒng)主要采用線性調(diào)頻（LFM）波形。通信感知一體化系統(tǒng)的目標(biāo)是實(shí)現(xiàn)一體化波形。早期M. ROBERTON等先獲得獨(dú)立的通信波形和雷達(dá)波形，再采用疊加的方式實(shí)現(xiàn)一體化波形[6]。隨后產(chǎn)生了最小頻移鍵控（MSK）和線性調(diào)頻（LFM）信號(hào)結(jié)合的MSK-LFM、OFDM 和LFM 相結(jié)合OFDM-LFM、多輸入多輸出正交頻分復(fù)用（MIMO-OFDM）等一體化波形設(shè)計(jì)方法[7-10]。通感一體化采用OFDM 波形或者擴(kuò)展的OFDM波形來實(shí)現(xiàn)感知功能的趨勢(shì)越來越明顯。

通信系統(tǒng)一般采用基站A發(fā)送-基站B接收的工作模式，而傳統(tǒng)的雷達(dá)感知系統(tǒng)往往采用基站A 發(fā)送-基站A 接收的工作模式。相比于基站A 發(fā)送-基站B 接收的工作模式，基站A 發(fā)送-基站A 接收可以顯著降低組網(wǎng)的難度，減少波束掃描開銷。高頻段尤其是毫米波和太赫茲等波段對(duì)基站A發(fā)送-基站A接收模式的需求更加迫切。傳統(tǒng)基于基站A發(fā)送-基站A 接收工作模式的感知方案主要包括兩大類：1）連續(xù)波體制方案。該方案的優(yōu)點(diǎn)是沒有近距離盲區(qū)，缺點(diǎn)是對(duì)收發(fā)隔離度的要求非常高，一般應(yīng)用于毫米波及以上波段；2）脈沖體制方案，該方案的優(yōu)點(diǎn)是可以完全復(fù)用通信天線，獲得全陣面的增益，缺點(diǎn)是存在近距離盲區(qū)，一般應(yīng)用于X波段及以下波段。通感一體化有源天線單元（AAU）技術(shù)往往需要融合空域自干擾消除、射頻域自干擾消除、中頻域自干擾對(duì)消和數(shù)字域自干擾消除等先進(jìn)技術(shù)解決方案[10-11]。

針對(duì)通信感知一體化信號(hào)處理，現(xiàn)有文獻(xiàn)主要研究了距離維處理、多普勒維處理、空間維處理等方法，以實(shí)現(xiàn)測(cè)距、測(cè)速、測(cè)角等多種功能[12]。L. GABBIEL 等針對(duì)OFDM相位編碼信號(hào)提出了一種新的脈沖壓縮方法，該方法基于FFT 且等效于匹配濾波方法[13]。DUAN J. Q.提出了針對(duì)OFDM信號(hào)的幾種多普勒處理方法，以便更好地估計(jì)目標(biāo)的徑向速度[14]。劉永軍等采用子空間投影方法實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)的距離與多普勒的超分辨估計(jì)[15]。這些一體化信號(hào)處理方法大多采用一個(gè)或者幾個(gè)維度進(jìn)行濾波匹配，忽略了感知系統(tǒng)中各個(gè)參數(shù)整體性能的提升。經(jīng)過理論分析，我們認(rèn)為通感一體化系統(tǒng)的性能主要受限于空間維度，基于通感一體化波形提出多維參數(shù)聯(lián)合和級(jí)聯(lián)的估計(jì)方法，最后提出通感一體化高分辨率信號(hào)處理方法。所提方法可以有效均衡各個(gè)維度參數(shù)估計(jì)的性能，大大降低計(jì)算復(fù)雜度。

1 通感一體化關(guān)鍵技術(shù)

1.1 感知距離方程

通感一體化系統(tǒng)對(duì)目標(biāo)的感知大致包括如下4 個(gè)過程：1）發(fā)射機(jī)發(fā)射無線電波；2）無線電波照射到目標(biāo)后進(jìn)行反射；3）經(jīng)過目標(biāo)的反射回波被接收機(jī)接收；4）接收機(jī)對(duì)回波信號(hào)進(jìn)行處理，檢測(cè)是否存在目標(biāo)，并對(duì)目標(biāo)的參數(shù)進(jìn)行估計(jì)。參考雷達(dá)方程[16-17]，感知系統(tǒng)接收端采用匹配濾波算法處理后的信噪比（SNR）一般可以表示為：

其中，SNR表示經(jīng)接收機(jī)經(jīng)過處理后目標(biāo)的信噪比，Pt表示無線信號(hào)的平均發(fā)射功率，Gt和Gr分別表示發(fā)射天線和接收天線的增益，λ表示系統(tǒng)載波波長，σ表示目標(biāo)的雷達(dá)散射截面積（RCS），τ表示一個(gè)感知脈沖或者符號(hào)的發(fā)射信號(hào)時(shí)長，Nsym表示系統(tǒng)波束駐留目標(biāo)期間接收的感知脈沖或者符號(hào)的個(gè)數(shù)；γ表示雷達(dá)接收機(jī)進(jìn)行脈沖或者符號(hào)積累的效率（γ ≤1），R 表示目標(biāo)到天線的距離。k 表示玻爾茲曼常數(shù)，取1.38 × 10?23J/K。T 表示標(biāo)準(zhǔn)溫度，一般可取290 K。F表示系統(tǒng)噪聲系數(shù)，L表示整個(gè)系統(tǒng)的損耗。

對(duì)于商用毫米波基站來說，其發(fā)射波束的等效全向輻射功率（EIRP）等價(jià)于PtGt。假設(shè)接收天線增益Gr= 24 dB，目標(biāo)的雷達(dá)散射截面積σ = 0.02 m2，1 個(gè)用于感知的OFDM符號(hào)長度τ = 8.3 μs，26 GHz 載波頻率對(duì)應(yīng)的載波波長λ =0.011 5 m，系統(tǒng)的噪聲系數(shù)和損耗假設(shè)為FL = 8 dB。根據(jù)雷達(dá)方程公式得出的不同感知距離下接收端的SNR如圖1所示?？梢钥闯觯?dāng)EIPR 為60 dBm、Nsym=100、σ = 0.02 m2時(shí)，目標(biāo)距離基站1 km 時(shí)接收端處理后的SNR>10 dB。也就是說，現(xiàn)行商用5G 毫米波基站對(duì)σ = 0.02 m2的目標(biāo)的感知距離大于1 km。

▲圖1 感知距離和接收端SNR關(guān)系

1.2 感知性能指標(biāo)

無線感知性能可以從分辨率、精度等方面來描述。感知的分辨率表示可以被系統(tǒng)區(qū)分的兩個(gè)相鄰目標(biāo)的最接近程度，主要包括距離分辨率、角度分辨率和速度分辨率。其中，距離分辨率取決于信號(hào)帶寬，角度分辨率取決于天線的半功率波束寬度，速度分辨率取決于感知信號(hào)相參積累時(shí)間。通常情況下，上述3個(gè)維度都無法被分辨的情況是很少的。感知的精度表示測(cè)量值和真實(shí)值的誤差，通常用均方根誤差來表示，主要包括距離精度、角度精度和速度精度等。感知精度除了和信號(hào)帶寬、天線波束寬度、信號(hào)相參積累時(shí)間有關(guān)外，還和回波信號(hào)的SNR 相關(guān)。感知分辨率和精度的相關(guān)理論值[18]如表1所示。

▼表1 感知分辨率和精度

其中，c 表示光速，B 表示信號(hào)帶寬，D 表示天線陣列孔徑，Nsym表示感知信號(hào)脈沖或者符號(hào)個(gè)數(shù)，Tr表示感知脈沖或者和符號(hào)的重復(fù)周期。從表1可以得出：距離分辨率可以通過信號(hào)帶寬獲取，并且隨著通信系統(tǒng)帶寬的不斷增加，距離分辨率已經(jīng)不是感知的短板；速度分辨率可以通過增加感知信號(hào)時(shí)長獲取，這在感知系統(tǒng)中也是相對(duì)容易實(shí)現(xiàn)的；而角度分辨率則需要增加陣列孔徑長度，通常來說這是不現(xiàn)實(shí)的。對(duì)于陣元間距為半波長、陣列結(jié)構(gòu)為8 × 8的均勻線陣來說，孔徑長度，其角度分辨率（3 dB波束寬度）θ3dB≈12.7°。這樣的波束寬度在很多應(yīng)用場(chǎng)景下難以滿足分辨率要求，比如智慧交通場(chǎng)景中距離和速度相同而角度差異較小的行人和車輛的分辨，因此超高分辨的角度估計(jì)算法一直是熱門研究領(lǐng)域。

1.3 一體化感知算法

在未來5G-A和6G的通感一體化系統(tǒng)中，采用通感一體化基站、一體化OFDM 波形進(jìn)行感知是未來的重要演進(jìn)方向。本文給出了一種基于OFDM波形的感知系統(tǒng)模型和感知算法處理方案。

1.3.1 系統(tǒng)模型

假設(shè)用于感知的基站（BS）或者用戶設(shè)備（UE）的天線陣列的坐標(biāo)模型如圖2 所示，其中θ 為天頂角，φ 為方位角。θ = 0°表示天頂方向，θ = 900表示水平方向，該面陣位于yoz平面上。

▲圖2 天線陣列坐標(biāo)模型

假設(shè)均勻面陣的橫向天線陣子數(shù)為M，縱向天線陣子數(shù)為N，橫向和縱向的陣元間距分別為dH和dV。那么該陣列的導(dǎo)向矢量可以表示為：

其中，

對(duì)此，我們可以將sin θ sin φ視為沿y軸的空間頻率，將cos θ視為沿z軸的空間頻率。

對(duì)于接收端來說，如果采用OFDM信號(hào)用于感知，那么去掉母碼后，第(n,m)個(gè)天線的第l 個(gè)OFDM 符號(hào)第k 個(gè)子載波的頻域信道可以表示為：

其中，Ntar表示目標(biāo)個(gè)數(shù)，htar是一個(gè)和目標(biāo)散射特性相關(guān)的復(fù)數(shù)，τtar表示目標(biāo)時(shí)延，Tr表示用于感知的相鄰OFDM 符號(hào)之間的間隔，n表示噪聲。公式（5）中的相位第1項(xiàng)表示由目標(biāo)距離產(chǎn)生的時(shí)延導(dǎo)致的相位偏移，第2項(xiàng)表示由目標(biāo)Doppler運(yùn)動(dòng)產(chǎn)生的相位偏移，第3項(xiàng)和第4項(xiàng)表示由天線位置產(chǎn)生的相位偏移。

1.3.2 OFDM信號(hào)匹配濾波感知算法

假設(shè)OFDM 信號(hào)有K 個(gè)有效子載波，定義一個(gè)和距離（時(shí)延）相關(guān)的矢量：

假設(shè)采用L 個(gè)OFDM 符號(hào)進(jìn)行感知，定義一個(gè)和速度（Doppler）相關(guān)的矢量：

采用OFDM 進(jìn)行感知時(shí)，回波信號(hào)的頻域H(k,l,n,m)為K × L × N × M 的矩陣，將其拉直可得vec(H)。vec(H)是一個(gè)列向量，其維度為KLNM × 1。

在高斯白噪聲條件下，采用匹配濾波能夠獲取最佳SNR，從而提高目標(biāo)的檢測(cè)能力。采用匹配濾波估計(jì)目標(biāo)的參數(shù)(τ,fd,θ,φ)，具體表達(dá)式為：

顯然，公式（8）是一個(gè)關(guān)于(τ,fd,θ,φ)的四維匹配濾波過程，搜索次數(shù)至少為KLNM，共需要(KLNM)2次復(fù)乘法和(KLNM)2次復(fù)加法，復(fù)雜度非常高，不適合工程應(yīng)用。

在損失一定匹配濾波性能的基礎(chǔ)上，將上述(τ,fd,θ,φ)的聯(lián)合匹配濾波改為級(jí)聯(lián)匹配濾波，即對(duì)每個(gè)參數(shù)分別搜索，將四維搜索問題轉(zhuǎn)換成4種一維搜索問題，從而大大降低計(jì)算復(fù)雜度，這也是目前雷達(dá)系統(tǒng)通用的處理手段。通感一體化回波信號(hào)的感知級(jí)聯(lián)處理流程如圖3所示，在三維角度空間中的空間維處理包括方位維處理和俯仰維處理。

距離維搜索需要進(jìn)行LNM 次搜索，單次搜索的式子可以表示為：

速度維搜索需要進(jìn)行KNM 次搜索，單次搜索的式子可以表示為：

俯仰維搜索需要進(jìn)行KLM 次搜索，單次搜索的式子可以表示為：

方位維搜索需要進(jìn)行KLN次搜索，單次搜索的式子可以表示為：

▲圖3 一體化回波信號(hào)的感知級(jí)聯(lián)處理流程

上述4種一維搜索的檢索順序可以任意調(diào)換，不影響最終結(jié)果。每個(gè)維度搜索的復(fù)雜度均為KLNM 次復(fù)乘法和KLNM次復(fù)加法。4個(gè)維度級(jí)聯(lián)搜索后共需要4KLNM次復(fù)乘法和4KLNM次復(fù)加法，復(fù)雜度降低到原來的4/(KLNM)。

1.3.3 OFDM信號(hào)空時(shí)頻級(jí)聯(lián)感知算法

匹配濾波感知算法實(shí)現(xiàn)簡單，復(fù)雜度相對(duì)較低，但是分辨率較低，在很多情況下難以滿足應(yīng)用需求。將超分辨算法引入OFDM信號(hào)的感知，可以大大提高系統(tǒng)分辨率。常用的超分辨算法有Burg最大熵算法、Capon最小方差法、多重信號(hào)分類（MUSIC）算法[19]、基于旋轉(zhuǎn)不變技術(shù)的信號(hào)參數(shù)估計(jì)（ESPRIT）算法[20]、傳播算子（PM）算法[21]等。其中，MUSIC算法是超分辨譜估計(jì)理論中的一個(gè)標(biāo)志性常用算法，它開啟了特征結(jié)構(gòu)類算法的新時(shí)代。MUSIC算法對(duì)自相關(guān)矩陣進(jìn)行特征分解，以得到相應(yīng)的信號(hào)子空間與噪聲子空間，并利用這兩個(gè)子空間的正交性進(jìn)行信號(hào)參數(shù)的估計(jì)。

要獲得OFDM 波形的超分辨感知，需要先計(jì)算信道H(k,l,n,m)的協(xié)方差矩陣RHH：

其中，E{ }表示對(duì)多個(gè)樣本求期望。接著對(duì)RHH進(jìn)行特征分解：

其中，Us和Un分別表示回波信號(hào)的信號(hào)子空間和噪聲子空間。那么用于感知目標(biāo)參數(shù)(τ,fd,θ,φ)估計(jì)的MUSIC 譜可以表示為：

其 中，a(τ,fd,θ,φ)= aY(θ,φ)?aZ(θ)?sv(fd)?sr(τ)。上述MUSIC譜包含了方位-俯仰-距離-速度4個(gè)維度，進(jìn)行特征分解和譜峰搜索的復(fù)雜度非常高，難以實(shí)現(xiàn)工程應(yīng)用。為了得出一種工程可實(shí)現(xiàn)的算法，將上述聯(lián)合估計(jì)轉(zhuǎn)換成距離-速度-空間的級(jí)聯(lián)處理，即距離維搜索和速度維搜索采用常規(guī)匹配濾波算法，方位和俯仰維角度估計(jì)采用超分辨算法。這主要是由于：對(duì)基站來說，在距離維和速度維獲取高分辨率相對(duì)容易，而在空間維度獲取高分辨率常規(guī)算法需要很大的天線孔徑。

假設(shè)在(τ,fd)處存在目標(biāo)，那么采用MUSIC 算法進(jìn)行角度估計(jì)時(shí)，需要計(jì)算的協(xié)方差矩陣可以表示為：

由于進(jìn)行了距離維-速度維處理后，在(τ,fd)處的目標(biāo)變成了單次快拍（往往只有一個(gè)樣本），且在該點(diǎn)處不同目標(biāo)的距離和速度相同。也就是說，哪怕是獲得多個(gè)樣本，不同目標(biāo)之間也是相干的。協(xié)方差矩陣Rτ,fd的秩為1。進(jìn)行特征分解后噪聲子空間被信號(hào)子空間污染，最終使得MUSIC 算法的性能急速惡化，甚至還不如常規(guī)匹配濾波算法。為了解決這個(gè)問題，空間平滑算法[22]被引入以恢復(fù)MUSIC的超分辨能力。空間平滑算法的核心思想是將整個(gè)陣列分成若干陣列結(jié)構(gòu)相同的子陣。假設(shè)第p個(gè)子陣的協(xié)方差矩陣為Rp,τ,fd，那么第p 個(gè)子陣的距離維和速度維匹配濾波后的結(jié)果可以表示為：

其中，Nsub= N + 1 ?P，Msub= M + 1 ?P，那么第p個(gè)子陣的協(xié)方差矩陣Rp,τ,fd可以表示為：

采用前向空間平滑后的協(xié)方差矩陣為：

雖然將四維的MUSIC 譜簡化成二維的MUSIC 譜可大大降低復(fù)雜度，但是仍然需要二維譜峰搜索，復(fù)雜度仍然非常高。為了進(jìn)一步降低復(fù)雜度，這里引入root-MUSIC 算法[23]，該算法可以避免譜峰搜索，從而大大降低復(fù)雜度。

Root-MUSIC算法需要先定義一個(gè)多項(xiàng)式：

其中，p(z)=[1 z … zM?1]T。定義當(dāng)z = exp(jω)時(shí)，多項(xiàng)式的根正好位于單位圓上，只要獲得上式的根即可獲得目標(biāo)的角度信息。顯然上述求根公式只適合均勻線陣。當(dāng)采用一個(gè)垂直維度的均勻線陣進(jìn)行角度估計(jì)時(shí)，假設(shè)? 為第i個(gè)位于單元圓上的根，那么垂直維度的角度可以通過公式（22）估計(jì)：

對(duì)基站來說，當(dāng)天線陣為二維陣時(shí)，需要將二維陣轉(zhuǎn)換成兩個(gè)一維陣，然后分別采用root-MUSIC 算法獲取目標(biāo)的方位角和俯仰角，這里不再贅述。

2 通感一體化應(yīng)用

從通信感知一體化的初衷來看，通信感知一體化系統(tǒng)基于獲得的感知信息，可提供定位、成像、虛擬環(huán)境重構(gòu)等服務(wù)。此外，這些服務(wù)還可以用于提升移動(dòng)通信的自身性能。在所能獲得的感知信息和服務(wù)基礎(chǔ)之上，通信感知一體化系統(tǒng)將更好地服務(wù)于未來智慧低空、智慧交通、智慧生活等。

2.1 智慧低空

近年來，中國民用無人機(jī)市場(chǎng)規(guī)?？焖僭鲩L。2020—2024 年，中國民用無人機(jī)產(chǎn)業(yè)年復(fù)合增長率超過50%。2020 年民航局批準(zhǔn)13 個(gè)無人機(jī)試驗(yàn)基地。工業(yè)無人機(jī)市場(chǎng)規(guī)模年增長率超過50%。2025 年無人機(jī)將實(shí)現(xiàn)規(guī)模商用。對(duì)無人機(jī)進(jìn)行有效探測(cè)和管控，是產(chǎn)業(yè)規(guī)模發(fā)展的前提。無人機(jī)探測(cè)是近年來的重要研究方向。未來3～5年，無人機(jī)監(jiān)控和防御的市場(chǎng)規(guī)模超過330億元[24]。

傳統(tǒng)的低空雷達(dá)方案面臨3 個(gè)困境。1）部署成本高：需要在敏感空域重新部署低空警戒雷達(dá)；2）頻譜資源短缺：目前雷達(dá)頻段一般主要是24 GHz和77 GHz；3）感知范圍受限：大多數(shù)雷達(dá)的EIRP 受限導(dǎo)致最遠(yuǎn)感知距離有限。通感一體化方案助力智慧低空發(fā)展，在智慧低空中的主要應(yīng)用包括：無人機(jī)入侵檢測(cè)、無人機(jī)監(jiān)管和避障、無人機(jī)路徑管理等。

相比于傳統(tǒng)的低空雷達(dá)方案，通感一體化無人機(jī)感知方案具有3 個(gè)明顯的優(yōu)勢(shì)：1）部署成本低，可在傳統(tǒng)基站上部署感知功能；2）頻譜可以共享，即通信和感知共享頻譜，提高了頻譜利用率；3）感知范圍廣，例如單站感知距離超過1 km，依賴5G基站可實(shí)現(xiàn)大范圍連續(xù)覆蓋。

2022年8月，中國聯(lián)通攜手中興通訊在上海完成低空無人機(jī)通感算控一體化驗(yàn)證測(cè)試。該測(cè)試以低空?qǐng)@區(qū)安防應(yīng)用場(chǎng)景為背景，采用24 GHz 毫米波單AAU實(shí)現(xiàn)通信和感知信號(hào)的發(fā)送與接收。低空無人機(jī)的感知精度達(dá)到亞米級(jí)，探測(cè)距離超過1 km，通信和感知過程中性能良好穩(wěn)定。2022 年11月，在IMT-2020（5G）推進(jìn)組的指導(dǎo)下，中興通訊使用4.9 GHz 低頻5G 商用基站，實(shí)現(xiàn)了室外無人機(jī)超過1 400 m的感知距離。智慧低空?qǐng)鼍暗耐ǜ幸惑w化平臺(tái)如圖4所示。

2.2 智慧交通

通感一體化在智慧交通中的應(yīng)用目前聚焦于車輛信息統(tǒng)計(jì)、行人入侵檢測(cè)、輔助無人駕駛等方面。當(dāng)前主流的智慧交通方案可以分為兩大類：單車智能方案和車路協(xié)同或者通感一體方案。

單車智能方案主要采用汽車?yán)走_(dá)和攝像頭等，但存在以下缺陷：1）覆蓋有盲區(qū)：單車感知覆蓋區(qū)域成扇形，有盲點(diǎn)區(qū)域；2）瞬時(shí)誤差大：單車由于移動(dòng)速度快，只掌握瞬時(shí)的感知信息，目標(biāo)虛警漏警概率大；3）遮擋影響大：容易產(chǎn)生前車遮擋，無法檢測(cè)被遮擋區(qū)域狀況；4）感知距離短，且不能全天候感知：惡劣天氣感知范圍大大縮減，無燈光感知效果也受限。

相比而言，通感一體方案在以下方面具有明顯優(yōu)勢(shì)：1）自動(dòng)駕駛需要車路協(xié)同，通感一體與單車?yán)走_(dá)是互補(bǔ)和協(xié)同關(guān)系；2）通感一體化系統(tǒng)不需部署新系統(tǒng)，具有無縫、全天候、低時(shí)延等優(yōu)勢(shì)，可滿足控制輔助、服務(wù)車聯(lián)網(wǎng)等應(yīng)用需求。

2022年11月，在IMT-2020（5G）推進(jìn)組指導(dǎo)下，中興通訊采用24 GHz 毫米波通感一體基站，在上海城市開放道路（雙向六車道）完成了車輛和行人感知測(cè)試，實(shí)現(xiàn)了超過800 m的感知距離和車道級(jí)的感知精度。隨后，中興通訊使用4.9 GHz低頻5G商用基站，完成了室外無人機(jī)、車輛和行人感知測(cè)試驗(yàn)證。驗(yàn)證結(jié)果顯示，在一定環(huán)境下室外能夠同時(shí)實(shí)現(xiàn)無人機(jī)、車輛和行人多目標(biāo)移動(dòng)軌跡感知，初步驗(yàn)證了低頻感知在低空安防、交通安全管理等的應(yīng)用可行性。

2.3 智慧生活

通感一體化在智慧生活方面的應(yīng)用目前主要聚焦于呼吸監(jiān)測(cè)、入侵檢測(cè)、健身檢測(cè)、手勢(shì)檢測(cè)、天氣檢測(cè)等方面。傳統(tǒng)的智慧生活檢測(cè)方案存在諸多限制，例如：1）需要檢測(cè)儀或者可穿戴設(shè)備進(jìn)行接觸式檢測(cè)；2）需要額外安裝攝像頭、傳感器、探測(cè)器等，部署成本較高；3）感知范圍往往較短；4）視頻類傳統(tǒng)檢測(cè)方案涉及個(gè)人敏感信息。

相比而言，通感一體化方案在智慧生活方面具有諸多優(yōu)勢(shì)：1）采用無線信號(hào)，可以進(jìn)行全天候非接觸式檢測(cè)和識(shí)別；2）在基站上部署感知功能，不需要額外部署新系統(tǒng)，具有無縫、廣覆蓋等優(yōu)勢(shì)；3）不涉及個(gè)人敏感信息等。

2022 年11 月，在IMT-2020（5G）推進(jìn)組指導(dǎo)下，中興通訊使用4.9 GHz低頻5G商用基站，在室內(nèi)場(chǎng)景下開展了視距和非視距呼吸感知測(cè)試。其中，在視距場(chǎng)景下呼吸監(jiān)測(cè)能力與商用呼吸監(jiān)測(cè)儀表相當(dāng)，可助力健康管理等感知應(yīng)用。

3 結(jié)束語

通感一體化開辟了全新的業(yè)務(wù)方向，賦予無線網(wǎng)絡(luò)感知物理世界的能力，既充分滿足多維感官的交融互通需求，又有效支撐通信能力的廣域拓展，具有超越傳統(tǒng)移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)連接的巨大潛力。本文概述了5G-A和6G演進(jìn)過程中通感一體化的應(yīng)用方向，給出了基于現(xiàn)有通信基站的感知能力邊界，以及通感一體化系統(tǒng)參數(shù)估計(jì)的匹配濾波算法，最后提出了一種高分辨率、低復(fù)雜度的感知信號(hào)處理算法，有助于推動(dòng)通感一體化技術(shù)從理論走向?qū)嶋H應(yīng)用。

致謝

本研究得到中興通訊股份有限公司耿鵬、崔亦軍、趙志勇、竇建武、吳建軍等專家的幫助，在此對(duì)他們表示感謝！