6G通信感知一体化网络的感知算法研究与优化

6G通信感知一体化网络的感知算法研究与优化

黄绍伟

武汉光谷交通建设有限公司  湖北武汉  430000

摘要：面向2030年，6G将推动社会走向“数字孪生”和“智慧泛在”，实现虚拟世界和物理世界的融合交互。智慧工业、智能交通、智慧医疗、智能交互等新兴业务场景的不断涌现，驱动着通信、计算、人工智能、大数据、安全等技术的深度融合。除传统通信能力的提升之外，6G网络还将打造与通信融合为一体的计算、感知、人工智能和安全等全新能力，以更好地支持未来全新的应用场景需求。在工业互联网、无人机、车联网等应用场景中，信息交互的维度已经从传统的信息传递扩展到信息采集、信息计算，位置和目标感知能力和通信能力已经成为不可或缺的能力需求。所以，感知和通信的融合已经成为6G研究的重要方向，而移动通信系统与雷达感知系统在信息处理流程、工作频段、大规模天线阵列应用等方面呈现出的高度相似性也为二者的融合提供了基础。

关键词：6G通信感知一体化网络；感知算法；优化

1通感算融合的系统架构

为提供高服务质量保障的通感算多维融合服务，6G通感算融合的系统架构需解决通信、感知和计算相关的服务信息、资源状态信息和性能信息等的实时高效收集问题。考虑6G终端和网络功能的分布式特征，每个节点的通感算资源状态变化具有更高的动态性，因此高效的动态信息数据收集是6G系统进行通感算融合控制的基础。通感算融合系统架构还需解决6G内生感知服务和计算服务的数据传输问题。考虑感知服务和计算服务所需的数据量有时较大，并且存在UE(User Equipment，用户设备）、RAN(Radio Access Network，无线接入网）和CN(Core Network，核心网）之间点对多点或多点对多点的拓扑关系，因此通感算系统架构需要支持灵活的拓扑与高效的处理和转发机制。从功能层角度，6G通感算融合系统架构需引入感知功能、计算功能和数据功能等新网络功能，以实现通感融合、通算融合、内生服务数据传输和跨域数据协作。从资源集角度，相比5G,6G将进一步增加计算服务所需的计算资源和存储资源，并进一步扩展通感算融合服务所需的频谱资源和有线传输网络资源，支持频谱、计算、存储等资源的动态管理与调度以满足系统柔性的需求。从服务层角度，除了增强现有5G通信服务外，6G提供的服务也将进一步丰富，支持感知服务和计算服务，从而满足沉浸式XR、全息远程呈现、多维感官互联等通感算融合新业务的需求。与6G服务相匹配，现有接入管理、移动性管理、会话管理、策略控制、用户面数据传输等通信功能需随之增强。

2定向调制辅助通感融合网络

AN技术可以降低Eve的SINR，但需要更高的功率预算来确保服务质量。为了避免由AN引起的冗余功耗，定向调制（DM,Directional Modulation）作为一种新兴的高效传输技术，可用于提高通感融合网络的安全性。定向调制技术利用建设性干扰（CI,Constructive Interference）的原理，旨在调整合法用户处符号的相位和幅度，同时在非合法用户的方向上扰乱符号。毫米波段作为通感融合网络的主要候选波段，低成本和高功率硬件成为主要需求。由于不需要像传统波束形成设计那样部署昂贵的射频链和数模转换器，基于DM的解决方案在成本方面具有特别的优势。具体来说，DM技术利用已知的多用户干扰（MUI,Multi-User Interference）作为CI，将接收信号推出信号星座的检测范围，使得判决正确的概率增加。此外，MUI还充当破坏性干扰（DI,Destructive I n t e r f e r e n c e），将E v e处接收到的符号推入信号星座的破坏性区域，使解调器产生错误判决。

3数据面

进一步地，从协议栈角度，通信服务包括控制面和用户面协议栈。以5G协议栈为例，控制面在空口上用于传输UE和RAN之间，以及UE和CN之间的信令，用户面用于传输网络外部的服务数据，5G用户面传输协议终结在UE基带功能和UPF(User Plane Function，用户面功能），用户面所传输的服务数据终结在UE应用功能和远端服务器应用功能。与6G感知服务和计算服务相匹配，6G网络需扩展支持感知控制、感知数据传输、计算控制和计算数据传输。感知控制是指任意网络功能和UE之间的感知控制信息，例如UE-RAN之间、UE-CN之间、RAN-CN之间的感知信号配置信息等。感知数据传输是指感知服务数据的传输，主要包括感知测量数据（例如UE或基站基于空口信号测量所获得的感知测量结果）、感知辅助数据（例如UE位置信息、陀螺仪提供的方向信息）和感知结果（例如感知目标的速度、距离）等。计算控制是指任意网络功能和UE之间的计算控制信息，例如UE-RAN之间、UE-CN之间、RAN-CN之间的计算服务信息和计算负载状态信息等。计算数据传输是指计算服务数据的传输，主要包括计算服务的输入数据（例如AI模型训练数据）和输出数据（例如AI模型）等。感知数据传输和计算数据传输既不同于通信的用户面数据传输，也不同于通信的控制面数据传输，具体体现在以下几个方面。第一，数据的终结点不同。感知数据和计算数据因需要在合适的UE或网络功能节点进行处理，故其终结点可以在任意网络功能节点或UE，这与终结点在UE应用功能和网络外部远端服务器应用功能的用户面数据传输不同。第二，数据的传输拓扑不同。感知数据和计算数据的传输拓扑可以是环型、星型、树型等灵活拓扑，而通信的用户面传输主要涉及UE应用功能和网络外部远端服务器应用功能之间的点对点拓扑。第三，对数据的操作不同。用户面仅转发数据而不能解析和处理数据，而在感知成像和AI模型训练等服务中，对数据的操作除了转发之外，还包括数据采集、预处理、存储和分析等。

4人工噪声辅助通感融合网络

人工噪声是物理层安全的常用技术之一。发射机将一小部分发射功率分配用于发送人造噪声信号，以混淆潜在的窃听者，从而确保传输的信息不会泄漏给窃听者。为防止干扰到合法用户，可以在主信道的零空间传输AN。这项技术有两个优点：一方面，发射机不需要获得Eve的CSI；另一方面，它不要求主信道具有更好的信道条件。6 G通感融合网络可以通过感知获得E v e的C S I或角度，因此可以在此基础上进一步设计人工噪声。

5通感一体化关键技术

随着6G系统的频段向毫米波甚至太赫兹扩展，其频段具有大带宽和高穿透能力的特点，同时将来更大规模天线和更密集网络的部署，将共同推动6G提供更高感知精度与更高感知分辨率的感知服务。通感一体化将是6G的标志特征之一。本节阐述的通感一体化关键技术仅限于狭义的感知，即无线电波感知。(1）基站自发自收感知。在这种感知方式下，基站A发送感知信号，并通过接收该感知信号的回波来进行感知测量。(2）基站间空口感知。此时，基站B接收基站A发送的感知信号，进行感知测量。(3）上行空口感知。此时，基站A接收终端A发送的感知信号，进行感知测量。(4）下行空口感知。此时，终端B接收基站B发送的感知信号，进行感知测量。(5）终端自发自收感知。此时，终端A发送感知信号，并通过接收该感知信号的回波来进行感知测量。(6）终端间旁链路（Sidelink）感知。此时，终端B接收终端A发送的感知信号，进行感知测量。

6结论

未来的新企业，包括沉浸式XR、全息远程呈现、交互式3D虚拟数字人、协作机器人、无人驾驶、多感官互联甚至元宇宙，对通信、感知和计算提出了高要求。本文解释了通感计算服务和服务用例，并定义了不同服务对应的性能指标和效率指标。为了满足融合通感计算服务及其指标，6G将本地支持通信、感知和计算服务，提供综合信息服务，包括信息传输、信息生成和信息处理，从而实现丰富多彩和未来的新业务。

参考文献：

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