摘  要： 随着5G、人工智能、大数据等技术的快速发展，传统的通信网络已逐渐演变为以数据为中心的智能服务网络。在此背景下，通感算融合技术应运而生，旨在实现更高效、更智能的信息处理和服务提供，以满足日益增长的数据传输和处理需求。本文主要对通感算融合发展的趋势、关键技术、架构和关键指标项等进行分析研究，并结合5G-A阶段典型融合场景提出相关建议，为后续通感算融合建设提供参考。

关键词： 5G、人工智能、大数据、通感算融合， 智能服务网络

1、引言

5G技术以高速率、低时延和大连接数的特点，为各行各业提供了数字化转型的可能，5G-Advanced（5G-A）作为5G技术的进一步演进，开始受到业界的广泛关注。5G-A不仅继承了5G的核心优势，并在此基础上引入了更多创新性的技术和应用，其中就包括通感算融合技术。通感算融合技术是指将通信、感知和计算三种能力在一个统一的网络架构中进行深度融合，以实现更高效、更智能的信息处理和服务提供，这种融合不仅能够提升网络的性能和效率，还能够降低系统的复杂性和成本，为各种新兴应用提供强大的支持。

2 、通感算融合趋势

2.1通感算融合的必要性

5G技术的应用场景已经逐渐明确化，依托网络进行业务扩大化是未来网络发力点和发展的平衡点。随着业务的不断扩展和性能优化，对业务的保障速度、延迟和稳定性要求显著提高，这对网络带宽提出了更高的需求。另外，网络智能化和计算能力增强也是现在网络发展的趋势，算力的通信和感知融合作为网络部署级别的技术，其必要性体现在：

1、提升网络效率：将通信、感知和计算能力集成到同一网络中，这样可以减少重复建设，提高频谱和硬件资源的利用率，从而提升整体网络效率。

2、满足多样化需求：随着物联网、智能交通、智能制造等领域的发展，对网络的通信、感知和计算能力提出更高要求，通感算融合能够满足这些多样化、复杂化的需求。

3、促进技术创新：面对未来6G网络的发展，通感算融合有助于实现更广泛的连接、更高的数据传输速率和更强的智能化处理能力。

2.2通感算融合的可行性

早期，通信和感知完全分离设计，主要是由于两者需求存在差异。通信希望可以最大化频谱效率，提升多个用户数据速率并增大覆盖范围，而感知则对单一用户或者指定区域内物体进行定位、成像等感知操作，其关注的是感知精度，而对频率利用情况和用户的数据速率没有要求。

随着通信数据处理需求的增加，一方面通过使用大规模天线技术充分利用空间信息资源，既能满足通信需求，又能实现定位功能；另一方面，基站丰富的高频带宽和电磁波特性更适合进行感知。

可行性主要体现在：

1、通信与感知频谱的趋同化：伴随5G毫米波和高频频段的使用，通信和感知的频率在性能上已经具备实现一体化或多功能的可能性，共享相同的频谱资源，以提高频谱使用效率、降低成本并满足多样化业务需求。

2、关键技术发展的普适化：通信和感知技术的普及程度不断提高，逐渐成为普遍应用的技术，同时出现了关键技术的交叉化发展趋势，网络架构趋于融合。关键技术的交叉化方面，可以实现同一技术承载通信和感知两个需求。如超大规模天线为通信提供了空间分集，突破了香农定理的限制，极大的提升了用户数据容量，同时多天线发射和接收可以提供多样化的空间变换信息，为定位和成像创造了条件。网络架构融合趋势方面，随着人工智能和算力网络的出现，通信系统可实现大规模、快速计算，进行多参数融合分析，算法可以实现智能化、复杂化和自适应化，为通信和感知融合提供了架构和计算基础。

2.3 5G-A通感算融合的理念

实现5G-A通感算融合，需要构建一个集通信、感知和计算于一体的融合系统。通过将这些元素基因化并进行智能基因重组，我们可以构建一个智能、融合、低碳、高效的全新网络架构和系统。该融合系统的核心理念是实现一机多用，双向助力，即感知技术可以提高通信质量，丰富通信系统功能，而通信技术则为感知设备的智能化和网络化发展、感知能力的提升提供动力。

3、5G-A通感算融合关键技术

3.1大规模阵列天线与智能化天线阵列

大规模阵列天线作为5G一个重要研究内容，可以最大限度地利用空间资源。在满足通信和感知需求的前提下，超大规模天线可通过精确的空间复用技术提高数据吞吐量，同时利用其丰富的多径信息对目标物体进行精确感知。再有，大规模天线可极大提升信号主瓣方向上能量，在基站采用反射径进行感知时可以提升感知准确度。

随着新材料新技术的不断涌现，使得阵列天线得以进一步发展，提供新的服务，支持新的场景，实现更高频谱效率，更灵活的网络配置，更精确的定位。其中，分布式大规模天线、新型阵列结构与天线设计、智能化的超大规模天线、空间精准定位与感知技术，为大规模阵列天线的发展带来更多的可能性。

3.2面向通感算融合的全双工技术

为了实现高质量的感知需求，通信需要同时且连续地发送和接收数据。当前的5G通信主要采用TDD模式，此模式下无法实现同时接收。虽然FDD模式可以实现上行和下行的同时进行，但通常只用于低频段且需要有独立的上行和下行频段，导致了频率资源利用率低，无法充分利用高频段的资源和特定的频率特性。

全双工技术在应用时面临回环干扰噪声对系统性能产生的严重影响，接收来自对方节点有用信号的传播时间和距离都远远大于回环干扰噪声。因此，有用信号和回环干扰噪声的强度存在较大差异，直接解码获取有用信号变得非常困难。

全双工技术能够实现上行和下行的同步接收和发射，这对于通感融合的需求来说非常重要。尽管实现难度较大，但从性价比的角度来看，全双工技术被认为是解决通感融合高效能通信和高精度感知问题的最佳技术路线。

3.3通感算一体化技术

通感算一体化技术的核心是波形通信感知一体化技术，它通过使用同一射频收发设备和相同频谱，同时实现了无线电通信和雷达的功能。通过对反馈的实时信道波束信息等电磁环境信息以及周围节点的空间信息进行分析处理，可进一步降低传统通信和感知功能分离带来的相互之间的干扰，增强通信、感知功能。

通信感知一体化波形设计作为核心技术实现了通信、感知的资源共享。为了有效提升通信感知一体化的性能，需要引入智能化计算能力进行高效干扰管理，其中基于深度学习的联合信道估计与均衡方法可以利用大量的感知信息进行离线训练，使网络学习到叠加在接收信号中的信道特性，而后利用该特性有效恢复通信感知一体化信息。

通过进行一体化波形设计和干扰管理可以有效提升通信与感知效率，降低部署成本。通信和感知达到最佳性能所需的信号波形一般并不相同，通过高效地利用分布式的计算资源进行不同节点间一体化波束有效协同，实现多目标多点感知以及智能协同通信。

4、5G-A通感算融合系统及架构

4.1 5G-A通感算融合架构

毫米波和空间天线技术在5G-A阶段推动了基于5G架构的通感融合研究。

1）5G-A广域场景部署中，通感算融合架构需要在较大范围内实现通信和感知业务。为了满足移动性要求，感知处理网元可以在较高层次的核心网网元上进行部署。

2）5G-A局部场景部署中，通感算融合架构主要适用于较为封闭和业务集中的场景。在架构设计时，可以考虑将核心网网元下沉，根据需求将UPF等网元或整个局域核心网一起下沉，以实现低延时和高可靠性的要求。

4.2 5G-A通感算融合设备形态研究

从通信和感知的业务诉求来看，通信需要更高的频谱效率，而感知需要全双工式的通信方式以达到高感知精度，但是全双工在现有5G网络架构下无法实现，因此通信和感知融合后，设备形态将发生较大的差异。考虑到设备改造和节能等要求，在设备体积上需要与现有设备基本保持不变。但是为了实现通感融合的要求，可以通过改变设备的形态，从载波、空间隔离度等进行全双工有效替代。具体的方法如下所示：

1）基于多载波或者差异化帧结构的5G通感融合设备：通过统一设备的不同的载波进行通信和感知处理可以提升感知可行性。

2）基于空间隔离度的 5G通感融合设备：通过分割通信和感知的接收和发送模块，从空间隔离度上减少通信对感知的影响，实现全双工有效替代。

5、5G-A通感算融合关键指标

评价指标中考虑了传输速率、频谱效率需求、能效、移动性、时延、可靠性、感知精度、算力、安全等级和一体化程度。相对于5G指标，强化了用户吞吐量、频谱效率和时延的需求，主要是考虑到采用通感融合后感知辅助通信的技术特征，实现无线通信性能的提升；针对通信辅助感知的需求，提出了感知准确度的要求；此外，还针对通信和感知融合后系统可能出现的需要保障的新特征，提出了算力、安全等级和一体化程度。

1）传输速率

传输速率是无线通信中较为重要的参数，可以表征系统可以为单用户提供的极限速率和用户体验速率。在通感融合后，基于采用新波形或者需要让渡一部分空口资源给感知，因此极限峰值速率可以与5G标准中基本持平或者略有降低。用户体验速率是针对单个用户在进行无线通信中的业务保障速率，因此采用通感融合可以基于感知赋能通信，提升用户体验速率。

2）频谱效率

频谱效率主要是指在单位频谱资源情况下可以获取的用户吞吐量，用于表征频率的使用效率，这主要是考虑到频率资源的有限性。频率效率提升的方式主要有空间分集，而通感融合的加入可以实现基于感知的波束对准，实现频谱效率的提升。在频谱效率中，也设置了峰值频谱效率和体验频谱效率。

3）流量密度

流量密度是衡量移动网络在一定区域范围内数据传输能力的一个重要指标。在5G时代，网络需要支持局部区域的超高数据传输，因此网络架构应该能够支持每平方公里内提供数十Tbps的流量。

4）能效

能效是衡量设备功耗效率的重要指标，在5G前这个指标较为弱化，5G后随着设备功耗的急剧提升和碳排量的要求，逐步成为当前最为重要的参数之一。通感融合一方面需要额外的功率进行感知，一方面可以通过感知对无线资源进行合理化管理，通过减少选取无线信道质量较差的信道等方法提升能效。因此在能效指标制定中，需要平衡这两方面的影响，然后明确合适的指标值。

5）移动性

移动性是5G通信中表征用户移动情况的指标，目前要求为500km/h，但是在通感融合后，需要对感知数据有时效性较高的处理要求，因此对感知物体的移动速率将对通信感知一体化造成较大的调整，因此在通感融合初期可以按照设备能力尽量减少对移动性的要求，但同时要开展特定场景通感融合超高速技术的研究。

6）时延

时延是通信中数据传输和处理能力的表征参数，在工业等场景下要求较高，通信和感知融合后，将对时延有更加严格的要求，这样才能实现高效感知和高效通信数据处理，因此在5G通感融合中建议进一步加严时延要求。

7）可靠性

可靠性是通信和感知都共同需要保障的网络指标参数，在 5G中已经将该指标提升到 99.999%。在通感融合中，可以与5G其他业务的指标保持一致。

8）感知准确度

感知准确度是在通感融合中需要提出的非通信类的指标。目前，定位是5G中主推的业务，使用的衡量标准是定位精度。但是在业务较多的情况下，如何来评价感知的性能是一个需要广泛和深入研究的课题。例如，是否需要为每种业务定义一个感知指标，还是使用一个统一的指标来表征。对一些特殊场景，可以定义一些独有的特殊的感知指标进行衡量，在感知标准上可以为单一指标+多维指标的方式定义感知特性评价指标。

9）算力

算力是 5G-A中新提出的一种评价指标，主要是由于5G到6G，人工智能技术与通信技术呈现出不断融合的趋势，因此算力能力也应该成为新型的指标参数纳入评价体系。

10）安全等级

安全是未来通信中尤为重要的一环，在通信和感知融合后，存在空口资源核心网资源的通信与感知业务的公用，因此需要在现有5G基础上加强对全域化和局域化安全等级的性能提升。

11）一体化程度

在通信和感知融合过程中，将出现不同的融合方式，如简单合设、部分融合和完成融合等，一体化的程度将决定设备的规格、功耗等，一体化程度越高设备尺寸就越小、功耗节约度越高。

6、5G-A通感算融合的典型应用场景

6.1 智慧交通场景

通感算融合技术在智能交通中的应用主要表现为以5G网络为基础，与C-V2X车联网、D2D等技术结合，扩充交通系统的感知手段，实现更安全有效的智能管理和控制。

由于5G信号有良好的带宽、延时属性，以及广泛的覆盖，相比起车载传感器，传统摄像头等技术，NR信号的感知可以达到空间上的多方位，信号上的多来源以及处理上的高度智能。

例如，对于远郊高速公路的行人动物入侵检测，基于5G网络的感知可以提供及时、连续、准确、全面的感知结果，可以为公路安全提供可靠的服务。

利用5G通感算技术，使车辆获得NR感知输入用于车辆控制和驾驶员辅助，还可综合其他传感实体，以完成更加综合有效的调度。

6.2 智慧低空场景

我国的低空经济拥有广阔的发展前景。在这个过程中，对无人机进行识别、定位、导航和监测已经成为亟待解决的关键技术问题。在智慧低空场景中，通感融合的典型应用包括无人机避障、飞行入侵检测和飞行路径跟踪。考虑到部分无人机（特别是“黑飞”无人机）可能不具备网联能力，我们可以利用基站的高视角或多站协同来扩大感知范围，从而实现对特定区域的全天候、不间断感知。

以无人机飞行路径跟踪场景为例，5G网络可以很好地追踪每架无人机的飞行轨迹，5G RAN实体可以依赖无线电感测来获得关于UAV位置和运动（例如，距离、角度）的信息，并将感知测量数据发送到位于5G系统中的感测处理实体。如下图所示，5G传感处理实体可以从一个或多个网络基础设施收集传感数据，通过配置连接到5G RAN实体的终端辅助传感操作，提供更多的定位参考点，提高传感结果的准确性和鲁棒性。

7、总结与展望

通感算融合是一个逐步发展的过程，既可以有效提升通信质量，又能实现无接触感知。为了实现这一目标，需要从架构、关键技术和评价指标等多个方面进行全面研究，形成一个开放、互助的良性发展生态圈，推动全行业的共同发展。

实际上，通感算一体化在基础理论、工程设计方面仍然面临诸多挑战。在理论方面，通感算一体化的初衷是提高频谱利用效率和硬件效率，目前存在如何定义统一的一体化性能指标，如何确定一体化性能指标下的性能边界两个挑战。在技术方面，协同波束成形和波束跟踪将是解决站内和站间干扰问题的关键。在频谱方面，结合超大规模天线、大带宽、智能超表面、人工智能等新技术协调各频率的发展，也是一个重要的挑战。

引用

[1]《5G-Advanced通感融合场景需求研究报告》-IMT-2020（5G）推进组 2022年

[2]《通感算智一体化技术发展模式》-《电信科学》2022年3月

[3]《5G-A通感融合网络架构及演进研究》-《邮电设计技术》2023年5月

[4]《通感一体化融合架构与关键技术》-杨艳、张忠皓、李福昌《移动通信》2022年5月