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本人就職于國際知名終端廠商，負(fù)責(zé)modem芯片研發(fā)。
在5G早期負(fù)責(zé)終端數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)層、核心網(wǎng)相關(guān)的開發(fā)工作，目前牽頭6G算力網(wǎng)絡(luò)技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)研究。


博客內(nèi)容主要圍繞：
???????5G協(xié)議講解
???????算力網(wǎng)絡(luò)講解（云計算，邊緣計算，端計算）
???????高級C語言講解
???????Rust語言講解

通信感知一體化概述

隨著5G的商業(yè)化，學(xué)術(shù)界和業(yè)界都將重點轉(zhuǎn)向2030年及以后的6G解決方案的開發(fā)。預(yù)計將出現(xiàn)由6G網(wǎng)絡(luò)支持的沉浸式多感官擴展現(xiàn)實(XR)、自動駕駛、全息通信、智能醫(yī)療、智能工業(yè)、數(shù)字孿生等多種新型殺手級應(yīng)用和服務(wù)。為了滿足日益增長的需求，6G將從單純的通信基礎(chǔ)設(shè)施，發(fā)展為容納無線通信、傳感、計算和人工智能(AI)等功能的綜合平臺，并利用所有這些功能來徹底改變我們的生活和工作方式。


這種持續(xù)的趨勢，加上對更高頻譜利用率的需求，首先推動了兩項重要功能的整合，即通信和傳感，成為一個單一的平臺，在那里它們以共生的方式一起工作，追求互利，由此產(chǎn)生了一個名為通信感知一體化(SSaC)的新興研究領(lǐng)域。

SSaC：Symbiotic Sensing and Communications

SSaC 概念與愿景

SSaC 概念和特點

• 如何理解SSaC中的感知（Sensing）概念：我們常說的感知有兩種形式：

  • 通過電磁波信號感應(yīng)，例如，射頻(RF)信號、光感信號等；
  • 通過傳感器或傳感器系統(tǒng)感應(yīng)，例如，攝像頭、麥克風(fēng)、溫濕度傳感器等。
    
    

  前者強調(diào)利用無線信號進行傳感，后者強調(diào)利用傳感器網(wǎng)絡(luò)獲取傳感信息。SSaC中的傳感概念與前者更為貼切，它側(cè)重于利用電磁波信號，尤其是使用RF信號，因為這樣便于將無線傳感能力集成到通信網(wǎng)絡(luò)中。

• SSaC的概念：SSaC的主要設(shè)計原則是將無線感知和通信以互惠共生的方式無縫集成到同一個系統(tǒng)中(通過共享相同的頻率、信令、硬件等)。具體來說，SSaC可以利用無線電磁波信號進行探測、定位、跟蹤以及描述一個對象，識別不同的活動、狀態(tài)甚至重構(gòu)環(huán)境。而感知的結(jié)果可以用來提高無線接入和無線資源管理的性能。此外，SSaC能夠支持多種應(yīng)用，包括基于位置和軌跡的應(yīng)用，基于狀態(tài)識別的應(yīng)用，以及基于環(huán)境重建的應(yīng)用，為6G提供高質(zhì)量的服務(wù)和用戶體驗。

SSaC的演進路線圖和愿景

上圖中展示了SSaC發(fā)展的三個階段：共存階段，合作階段和一體共生階段，下面分開介紹一下每個階段的含義和挑戰(zhàn)：

• 通信和感知共存階段：這意味著感知和通信可以使用分離的信號和處理程序，但共享相同的資源(如頻譜頻率、天線陣列等)，以實現(xiàn)更高的頻譜和硬件效率。設(shè)計有效的干擾消除和管理技術(shù)是這一階段的關(guān)鍵研究問題，使SaC（Sensing and Communications）能夠在互不干擾的情況下運行
• 通信和感知合作階段：感知和通信可以使用相同的硬件和信令(例如，共享一個波形)，并利用共同的知識來提高一個系統(tǒng)的性能而不影響另一個系統(tǒng)，即感知輔助通信設(shè)計或通信輔助感知設(shè)計。這個階段的研究方向包括從波形、編碼方案到信號處理算法的各個階段。
• 通信和感知一體共生階段：感知和通信在頻譜、硬件、信令、協(xié)議、網(wǎng)絡(luò)等各個方面完全協(xié)調(diào)和協(xié)作。兩者可以相互促進，互惠互利，這是SaC之間最高層次的共生關(guān)系。在這個階段，SaC將同時獲得最高的性能增益，以支持廣泛的新應(yīng)用程序和服務(wù)。

綜上所述，在6G時代，SSaC將成為除eMBB、uRLLC、mMTC等5G支持服務(wù)外的主要服務(wù)之一。如圖上圖，SSaC將與eMBB+、uRLLC+、mMTC+共存，形成一個包含6G基本功能和服務(wù)的“四面體”。

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SSaC 應(yīng)用場景分析

應(yīng)用場景一：基于位置和軌跡的應(yīng)用

• 高精度定位：SSaC需要提供厘米級的定位精度，例如，室內(nèi)購物或出租車出行的智能導(dǎo)航，緊急救援的定位服務(wù)等；

• 軌跡跟蹤和路線規(guī)劃：利用多個目標(biāo)(如無人機、車輛、機器人等)的軌跡信息，可以實現(xiàn)精確的路線規(guī)劃、大規(guī)模鄰居發(fā)現(xiàn)、避碰、車輛組隊等，有助于緩解交通擁堵，提高道路安全；

• 波束管理和信道估計：利用SSaC感知到的目標(biāo)位置，可以實現(xiàn)快速、高效的波束掃描、配對和對準(zhǔn)過程，尤其適用于高機動性場景。此外，角度和定時信息(即通過定位得到的AoA/AoD/ToA)可以進一步用于通信信道估計。

應(yīng)用場景二：基于狀態(tài)識別的應(yīng)用

在該場景中，通過信道狀態(tài)信息(channel state information, CSI)與機器學(xué)習(xí)/人工智能算法的聯(lián)合，可以提取和識別手勢/活動/健康狀態(tài)/天氣狀況等不同類型的狀態(tài)信息。

• 手勢和活動識別：通過分析通信通道(如mmWave/THz/WiFi通信)獲得的聲譜圖或成像結(jié)果，準(zhǔn)確識別人體的各種動作(如站/走/跑)。此外，手機可以通過其無線電信號或嵌入式傳感器探測到人類的手勢；

• 健康狀況檢測：利用CSI的相位變化可以檢測和跟蹤人體的呼吸頻率和呼吸狀態(tài)。SSaC還可以通過分析射頻信號、CSI或使用可穿戴設(shè)備進行醫(yī)療診斷和生命體征監(jiān)測；

• 天氣監(jiān)測和預(yù)報：由于降雨、冰雹等天氣條件會對毫米波鏈路的路徑損失或多普勒有顯著影響，因此可以利用蜂窩網(wǎng)絡(luò)進行天氣監(jiān)測和預(yù)測，以及大氣觀測。

基于環(huán)境重建的應(yīng)用

SSaC的一個重要功能是對重要目標(biāo)或事件進行感知，并利用超高分辨率的射頻圖像重建環(huán)境。

• 即時定位與地圖構(gòu)建（SLAM）：SLAM的主要目的是構(gòu)建和更新未知環(huán)境的地圖。利用射頻信號[如毫米波/太赫茲(THz)]代替相機或激光測量進行SLAM將是一種很有前途的方法，因為它具有更大的探測范圍、相對較低的復(fù)雜性和相對較少的數(shù)據(jù)量；

• 沉浸式擴展現(xiàn)實(XR)：為了豐富XR中的沉浸式用戶體驗，SSaC將用于捕捉詳細(xì)的物理環(huán)境和人體運動，進一步提高虛擬世界的保真度，支持遠程呈現(xiàn)等沉浸式應(yīng)用；

• 數(shù)字孿生應(yīng)用：通過聯(lián)合利用SSaC，在人工智能和傳感器網(wǎng)絡(luò)的幫助下，通過被稱為“數(shù)字孿生兄弟”的數(shù)字復(fù)制品來復(fù)制虛擬世界中的物理物體將是可行的。在這對數(shù)字孿生兄弟中，歷史和實時數(shù)據(jù)都被用來模擬、驗證、預(yù)測和控制物理對象或過程，為現(xiàn)實物理世界中的問題提供最佳解決方案。

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SSAC 的性能指標(biāo)

基于位置和軌跡的應(yīng)用程序的性能指標(biāo)

目標(biāo)檢測和定位(即跟蹤)是基于位置和軌跡的應(yīng)用中的兩個基本功能，可以通過使用下面討論的指標(biāo)來描述。

• 檢測概率：目標(biāo)檢測是SSaC系統(tǒng)的基本功能之一，是指通過分析反射回波來確定目標(biāo)的存在或不存在。然而，回波信號經(jīng)常受到附加噪聲或雜波的干擾，導(dǎo)致虛警或漏檢。測量虛警或漏檢概率的數(shù)學(xué)模型是假設(shè)檢驗。假設(shè)H₀和H₁分別表示目標(biāo)不存在和目標(biāo)存在。虛警概率定義為P_fal = P_r(H₁|H₀)，檢測概率由P_det = 1?P_r(H₀|H₁)定義。在給定上述參數(shù)的情況下，利用neiman-pearson準(zhǔn)則，在約束為P_fal條件下，最大化檢測概率P_det。 此外，還利用receiver operating characteristic (ROC)曲線來表征P_val和P_det在給定信噪比等參數(shù)下的關(guān)系；

• 定位精度：定位精度在很大程度上取決于角度、距離、多普勒、速度等參數(shù)估計結(jié)果。性能估計可以用估計參數(shù)與其真值之間的均方誤差(MSE)來刻畫。為了便于對均方差進行易于處理的分析，CramerRao界(CRB)被廣泛用作最優(yōu)性能指標(biāo)，它提供了所有無偏估計方差的下界。

基于狀態(tài)識別的應(yīng)用程序的性能指標(biāo)

基于狀態(tài)識別的應(yīng)用的基本工作流程主要包括傳感信號接收、測量預(yù)處理和識別三個階段，如圖所示，

• Signal-to-interference-and-noise-ratio (SINR)：在信號接收階段，感知接收器首先接收感知目標(biāo)反射的無線信號。用于評估原始接收信號質(zhì)量的性能指標(biāo)是SINR；

• Heisenberg不確定原則：在測量預(yù)處理階段，將接收到的原始信號進行快速傅里葉變換(STFT)得到頻譜圖，可以更好地揭示運動引起的多普勒頻移是如何隨時間變化的。通過檢查頻譜圖，可以提取目標(biāo)的運動狀態(tài)。這一階段的相關(guān)性能指標(biāo)是頻譜圖的時間和頻率分辨率。這兩個度量之間存在一個權(quán)衡，它是由為STFT選擇的時間窗口的寬度控制的。特別是，增加時間分辨率將以犧牲頻率分辨率為代價，反之亦然。這種權(quán)衡被稱為海森堡（Heisenberg）不確定原理；

• 訓(xùn)練速度和推理準(zhǔn)確性：在識別階段，預(yù)處理后的測量數(shù)據(jù)將輸入機器學(xué)習(xí)模型，例如傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，用于識別模型訓(xùn)練和推理。這里使用的兩個關(guān)鍵性能指標(biāo)是訓(xùn)練速度和推理準(zhǔn)確性。

基于環(huán)境重建應(yīng)用的性能指標(biāo)

許多未來的智能和沉浸式應(yīng)用，如基于虛擬現(xiàn)實的游戲、全息渲染和數(shù)字孿生，預(yù)計將要求超精確的成像和更高比特率和更低延遲的最終用戶體驗。以下指標(biāo)對于評估成像性能和用戶體驗至關(guān)重要。

• 圖像精度：Hausdorff 距離是圖像應(yīng)用中常用的度量指標(biāo)之一，它用來量化兩幅圖像的相似性，進而評價圖像檢索性能。具體來說，考慮兩幅圖像A(真實圖像)和B(檢索圖像)，對應(yīng)的Hausdorff距離是：H(A, B) = max(h(A, B), h(B, A))，其中 h(A, B) = max_a∈A min_b∈B || a ? b ||。

• Quality-of-Physical-Experience (QoPE)：為了在SSaC中測量以人為中心的服務(wù)的用戶體驗 (例如， cloud-XR，全息通信)，QoPE的設(shè)計和提出集成了原始無線指標(biāo)和人的物理因素。換句話說,
  QoPE不僅可以表征與服務(wù)相關(guān)的軟硬件性能，還可以量化人類用戶的真實感受或體驗。

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SSaC 使能技術(shù)和挑戰(zhàn)

最近，廣泛的研究努力致力于開發(fā)使能技術(shù)，從波形設(shè)計，收發(fā)機架構(gòu)，到信號處理和機器學(xué)習(xí)算法，以支持SSaC。

基于位置和軌跡的應(yīng)用使能技術(shù)

聯(lián)合波形設(shè)計和組網(wǎng)設(shè)計是SSaC中定位和跟蹤的兩項基礎(chǔ)技術(shù)。這是因為最優(yōu)的波形有助于提高目標(biāo)檢測和數(shù)據(jù)傳輸?shù)男阅?#xff0c;而組網(wǎng)設(shè)計可以實現(xiàn)對多目標(biāo)的大規(guī)模感知。

• 聯(lián)合波形（Joint waveform）設(shè)計：一個關(guān)鍵的研究問題是聯(lián)合信號波形的設(shè)計。很多研究都在研究這個問題。其中，正交頻分復(fù)用(OFDM)波形因其靈活的子載波調(diào)制和高頻譜利用率，在SSaC設(shè)計中倍受關(guān)注。為了進一步提高SaC的能力并抑制它們之間的相互干擾，提出了一種新型的 code-division OFDM (CD-OFDM) 波形和對應(yīng)的信號處理算法。此外，另一個有前途的候選是基于正交時頻空間(OTFS)的波形，它可以在高移動性場景中支持可靠的SaC功能，如車輛網(wǎng)絡(luò)；

• 組網(wǎng)設(shè)計：隨著智能產(chǎn)業(yè)和智慧城市的日益普及，大量的無線設(shè)備將密集部署在我們生活的每一個角落。因此，SSaC應(yīng)該能夠同時支持大量設(shè)備。為此，需要考慮SSaC的網(wǎng)絡(luò)設(shè)計。一種很有前途的方法是通過優(yōu)化分組和調(diào)度設(shè)備來設(shè)計一個分布式的可協(xié)作的SaC網(wǎng)絡(luò)，例如在蜂窩拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)下實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)感知。

基于狀態(tài)識別的應(yīng)用使能技術(shù)

作為狀態(tài)識別的兩類關(guān)鍵技術(shù)，模型驅(qū)動方法和數(shù)據(jù)驅(qū)動方法在從感知信號中提取關(guān)鍵特征以提供高分類精度的運動檢測或手勢識別方面具有很大的潛力。

• 模型驅(qū)動方法：模型驅(qū)動的方法是指那些使用節(jié)點或觀察之間的幾何或統(tǒng)計關(guān)系，以一種數(shù)學(xué)上可解釋的方式進行狀態(tài)識別的方法。基于模型的方法的優(yōu)點是低復(fù)雜度，不需要耗時的訓(xùn)練過程。然而，建立一個精確的幾何或統(tǒng)計模型來描述感知環(huán)境通常是很困難的；

• 數(shù)據(jù)驅(qū)動的方法：對于數(shù)據(jù)驅(qū)動的方法，機器學(xué)習(xí)算法是以一種黑盒的方式來直接學(xué)習(xí)輸入特征和輸出預(yù)測之間的關(guān)系。數(shù)據(jù)驅(qū)動方法的優(yōu)點是它們不依賴于精確的感知環(huán)境建模。然而，如何獲取足夠數(shù)量的標(biāo)注數(shù)據(jù)用于學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練是需要解決的關(guān)鍵問題。

基于環(huán)境重建應(yīng)用的使能技術(shù)

近年來在智能反射表面和太赫茲技術(shù)方面的突破，使得對各種物體的精細(xì)感知成為可能，并以此為基礎(chǔ)實現(xiàn)環(huán)境的精確重建。

• 智能反射表面（IRS）：目前，人們提出了一種名為智能無線電環(huán)境的創(chuàng)新概念，其愿景是利用低成本的IRS技術(shù)，使無線信道完全可控(如創(chuàng)建LoS鏈路、重塑信道實現(xiàn)、提高信道等級等)。除了通信目的，IRS還可以在室內(nèi)和室外場景中提供精確和高效的基于無線電的環(huán)境感知和成像，為實現(xiàn)SSaC提供了新的思路；

• 太赫茲技術(shù)（THz）：利用高頻率(如太赫茲頻段)的潛力，將為感知和環(huán)境重建提供獨特的機會，因為它允許在所有物理維度(包括角度、距離、多普勒)的超高分辨率。目前的研究趨勢太赫茲傳感技術(shù)包括太赫茲成像、太赫茲海量MIMO和全息MIMO系統(tǒng)。

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總結(jié)

通過實現(xiàn)多種應(yīng)用和更高的頻譜利用率，SSaC將成為實現(xiàn)6G愿景的關(guān)鍵技術(shù)之一。在本文中，我們首先介紹了我們對SSaC的概念、愿景和演進路線圖的理解。然后介紹SSaC的三個應(yīng)用場景，然后詳細(xì)描述幾個典型用例、相應(yīng)的性能指標(biāo)和關(guān)鍵的啟用技術(shù)。

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這里是從善若水的博客，感謝您的閱讀📕📕📕

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的【6G】通信感知一体化（SSaC：Symbiotic Sensing and Communications）概述的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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