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2024年6G通感一体化协作感知关键技术2030（6G）推进组

信息技术2024-12-05IMTG***

AI智能总结

6G协作感知技术研报总结

第一章引言

6G将提供更多维度的原生能力，迈向数字孪生、万物智联的新时代。IMT-2030将拓展为六大应用场景，其中通信感知一体化（ISAC）是重要方向。未来通感一体系统将利用大规模天线阵列、大带宽、多频段融合、网络多点协作等特性，提供高精定位追踪、目标成像与重构、动作识别、智能体交互等能力，赋能智能交通、低空经济、智慧工厂、智慧医疗等业务与场景的发展成熟。

第二章协作场景分类以及优势与挑战

协作感知场景主要有三大类：

多模态协作：融合无线网络、摄像头、传感器等多种感知形式，实现立体多维的感知。优势包括提高感知精度和鲁棒性、增强环境适应能力和提高数据可靠性和准确性。挑战包括数据异构性、数据质量与可靠性、融合策略设计。
多频段协作：利用低频段、中频段、高频段按需开启实现超高精度，提升网络效率。挑战包括高频段和低频段物理层参数不一致。
多节点协作：利用移动通信网络中的节点进行协作与交互，包括多基站协作、基站与终端协作。优势包括更高的感知精度、更丰富的散射强度、更优的协作增益、更灵活的干扰协调、更优的感知范围和连续性。挑战包括帧结构、功率控制、资源冲突解决、干扰管理、杂波抑制、高精度同步、非理想因素消除、非视距识别与利用、节点选择与切换、数据融合。

第三章多节点协作感知的空口关键技术

帧结构：需要设计适应新场景的帧结构，考虑通信和感知的兼容性。
功率控制：对接收端基站小区内的通信终端进行功率控制，以满足感知检测的要求。
资源冲突解决：可以通过设置资源优先级、使用速率匹配、进行资源抢占指示等方式解决通感冲突。
干扰管理：需要从时域、频域、空间域、功率域维度设计干扰控制方案，并对干扰信号进行识别与消除。
杂波抑制：采用数字信号处理技术对固定目标或慢速目标的杂波进行滤除或者抑制，例如MTI和MTD算法。
高精度同步：通过时间同步误差消除方案设计达到“零时间同步误差”的效果，例如双向时间同步误差消除方法和基于多径时间差的同步误差消除方法。
非理想因素消除：需要设计非理想因素抑制和消除方案，例如基于可靠估计判决的协作感知策略。
非视距识别与利用：针对NLOS传输进行设计，例如联合AOA-AOD估计、A-S-B路径距离估计、A-T-S-B路径距离估计、目标位置估计等。
节点选择与切换：需要高效的选择新的感知收发节点，以及感知小区的切换等。

第四章多模态协作感知算法

基于自适应多策略信息融合的二维目标检测方法：通过双边滤波增强毫米波雷达数据特征，设计自适应融合网络，实现雷达与图像特征的多层次融合，并在特征级和决策级实现多策略信息融合，显著提升了二维检测任务的性能。
基于雷达区域建议网络和深度增强的三维目标检测方法：通过毫米波雷达点构建区域建议网络，并结合双边滤波增强深度特征，有效改善了单目图像的深度信息缺乏问题，显著提升了三维目标检测任务的性能。

第五章多频段协作感知算法

基于峰谱聚合的多频段融合算法：通过聚合多个峰谱，获得更优的距离和速度估计性能。
基于特征向量的多频段融合算法：将载波聚合思想与无线感知相结合，获得大信道容量和高精度感知。

第六章多节点协作感知算法

系统模型：定义了自发自收、自发他收、自发自收与自发他收的一体协作等场景的发送和接收信号模型。
信号级融合：基于全相参原理的融合方法，通过对各发射信号的时延、相位等参数进行同步和调整，使得不同发射信号最终在目标处同时同频同相叠加，从而大幅提升信号功率及信杂比，获得较优的感知精度。
符号级融合：
- 多个自发自收的协作场景下的融合算法：基于最小误差累积的多基站融合算法，搜索相对于多个基站误差累积最小的格点作为融合结果。
- 自发他收的协作场景下的融合算法：基于网格搜索的多基站感知融合算法，流程包括直射径与非直射径的互相关消除方法，以及多节点回波数据的符号级融合感知处理。
- 自发自收与自发他收的一体协作场景下的融合算法：基于合作的自发自收和自发他收联合感知方案，通过关联自发自收和自发他收感知信息来缓解时间偏移（TOs）和载波频率偏移（CFO）。
数据级融合：
- 基于算术平均的融合算法：对各基站获得的感知数据取算数平均，适用于测量误差均匀分布的场景。
- 基于权重迭代的融合算法：根据各基站测量的可靠性赋予不同权重，适用于各基站测量精度差异较大的情况。
- 基于栅格聚类的融合算法：基于感知场景和配置参数制定三维栅格，通过三维栅格确定同一真实目标的各基站获得的多个目标估计结果并进行融合。
- 基于滤波器递归的融合算法：利用滤波器以递归的方式融合历史时刻先验信息和当前时刻观测数据，在贝叶斯推断的框架中实现对无线地图特征多目标的动态估计。

第七章多节点协作感知的原型验证

基站间协作感知：基于高速率、大带宽、通用化基带平台及多通道毫米波收发前端，搭建了毫米波协作感知原型样机，可在感知资源不超过10%时实现亚米级感知精度。
终端间协作感知：基于通用软件无线电外设（USRP），验证了A发B收感知模式下利用多个终端节点进行行人轨迹跟踪的可行性，实验结果表明，该终端协作原型能够实现准确的行人轨迹跟踪，同时进行多用户通信。

第八章总结与展望

多维度的协作感知将提供实现多目标、高精度、立体化、全覆盖的感知，满足网络对于感知性能的新需求。本报告定义了三个协作场景，并对其优势与挑战进行了分析，提出了具体的解决方案，并给出了多种协作算法。原型验证测试结果验证了多节点协作空口关键技术中基于参考径的高精度同步方案，以及非理想因素消除方案。通感一体的研究涵盖场景需求、技术指标制定、关键技术研究、信道建模、性能评估、标准制定、商用部署、生态培育等诸多方面，目前正处于技术研究的重要阶段。

2024年11月版权声明CopyrightNotification 未经书面许可禁止打印、复制及通过任何媒体传播 ©2024IMT-2030（6G）推进组版权所有目录第一章引言....................................................................................................................................7第二章协作场景分类以及优势与挑战........................................................................................82.1多模态协作...........................................................................................................................................82.2多频段协作...........................................................................................................................................92.3多节点协作.........................................................................................................................................102.3.1多基站协作场景.........................................................................................................................102.3.2基站与终端协作场景.................................................................................................................102.3.3多节点协作感知的优势.............................................................................................................112.3.4多节点协作感知的挑战.............................................................................................................14 第三章多节点协作感知的空口关键技术..................................................................................14 3.1帧结构.................................................................................................................................................153.2功率控制.............................................................................................................................................153.3资源冲突解决.....................................................................................................................................163.4干扰管理.............................................................................................................................................183.5杂波抑制.............................................................................................................................................213.6高精度同步.........................................................................................................................................233.7非理想因素消除.................................................................................................................................243.8非视距识别与利用.............................................................................................................................263.9节点选择与切换.................................................................................................................................28 第四章多模态协作感知算法......................................................................................................31 4.1基于自适应多策略信息融合的二维目标检测方法..........................................................................324.2基于雷达区域建议网络和深度增强的三维目标检测方法..............................................................34 第五章多频段协作感知算法......................................................................................................36 5.1系统模型.............................................................................................................................................375.2基于峰谱聚合的多频段融合算法.....................................................................................................385.3基于特征向量的多频段融合算法.....................................................................................................39 第六章多节点协作感知算法......................................................................................................41 6.1系统模型.............................................................................................................................................426.2信号级融合.........................................................................................................................................436.3符号级融合.........................................................................................................................................466.3.1多个自发自收的协作场景下的融合算法.................................................................................466.3.2自发他收的协作场景下的融合算法.........................................................................................486.3.3自发自收与自发他收的一体协作场景下的融合算法.............................................................506.4数据级融合.........................................................................................................................................53 6.4.1基于算术平均的融合算法.........................................................................................................546.4.2基于权重迭代的融合算法.........................................................................................................546.4.3基于栅格聚类的融合算法.........................................................................................................566.4.4基于滤波器递归的融合算法..............................................................

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