6G通信感知一體化評(píng)估方法研究報(bào)告-2023.11

IMT-2030(6G)推進(jìn)組IMT-2030(6G)Promotion

Group北京稻殼科技有限公司Beijing

Rice

Hull

Technology

Co.,

Ltd.地址：北京市朝陽區(qū)九住路

188

號(hào)2023

年

10

月版權(quán)聲明

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禁止打印、復(fù)制及通過任何媒體傳播?2023

IMT-2030（6G）推進(jìn)組版權(quán)所有IMT-2030(6G)推進(jìn)組IMT-2030(6G)

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Group目

錄第一章

引言............................................................................................................................................5第二章

評(píng)估場(chǎng)景....................................................................................................................................62.1

室外場(chǎng)景................................................................................................................................................

72.1.1

檢測(cè)定位跟蹤......................................................................................................................................

72.1.2

環(huán)境重構(gòu)..............................................................................................................................................

82.2

室內(nèi)場(chǎng)景................................................................................................................................................

92.2.1

檢測(cè)定位跟蹤......................................................................................................................................

92.2.2

環(huán)境重構(gòu)............................................................................................................................................

102.2.3

模式識(shí)別............................................................................................................................................

10第三章

評(píng)估指標(biāo)..................................................................................................................................12第四章

評(píng)估方法..................................................................................................................................134.1信道模型.......................................................................................................................................134.1.1

模型框架............................................................................................................................................

144.1.2

路損模型............................................................................................................................................

154.1.3

小尺度多徑模型................................................................................................................................

164.1.4

目標(biāo)散射特性建模............................................................................................................................

174.1.5

通信信道與感知信道相關(guān)性............................................................................................................

194.2場(chǎng)景評(píng)估方法..............................................................................................................................

194.2.1

系統(tǒng)級(jí)仿真評(píng)估流程........................................................................................................................

204.2.2

鏈路級(jí)仿真評(píng)估流程........................................................................................................................

214.2.3

評(píng)估場(chǎng)景和仿真方法映射................................................................................................................

22第五章

總結(jié)與展望..............................................................................................................................252IMT-2030(6G)推進(jìn)組IMT-2030(6G)

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Group圖目錄圖

1

ITU-R

IMT-2030

應(yīng)用場(chǎng)景.....................................................................................5圖

2

室外智能交通場(chǎng)景目標(biāo)檢測(cè)示例.........................................................................8圖

3

室外環(huán)境重構(gòu).........................................................................................................9圖

4

智能工業(yè)場(chǎng)景的網(wǎng)絡(luò)及目標(biāo)部署示例...............................................................10圖

5

通感一體化混合信道模型框架（左：自發(fā)他收，右：自發(fā)自收）...............15圖

6

通感一體化信道的建模流程...............................................................................16圖

7

系統(tǒng)級(jí)評(píng)估流程圖（以

Full-SLS

為例）...........................................................20圖

8

鏈路級(jí)感知的流程圖...........................................................................................213IMT-2030(6G)推進(jìn)組IMT-2030(6G)

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Group表目錄表

1

用于

6G

ISAC

評(píng)估場(chǎng)景（測(cè)試環(huán)境）建議.....................................................11表

2

不同評(píng)估場(chǎng)景建議考慮的評(píng)估指標(biāo)..................................................................13表

3

感知目標(biāo)建模方法對(duì)比......................................................................................17表

4

不同評(píng)估場(chǎng)景下的多散射中心模型..................................................................18表

5

各測(cè)試環(huán)境對(duì)應(yīng)的評(píng)估方法及關(guān)鍵要素............................................................244IMT-2030(6G)推進(jìn)組IMT-2030(6G)

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Group第一章

引言6G

作為更先進(jìn)的下一代移動(dòng)通信系統(tǒng)，將跨越人聯(lián)和物聯(lián)，邁向萬物智聯(lián)的新時(shí)代。2023

年，通信感知一體化已被

ITU-R

確認(rèn)為

IMT-2030

的六大應(yīng)用場(chǎng)景之一，未來

6G

網(wǎng)絡(luò)將利用全頻段、大帶寬、大規(guī)模天線陣列、多節(jié)點(diǎn)協(xié)作等能力，提供超高分辨的檢測(cè)定位跟蹤、環(huán)境重構(gòu)與成像、目標(biāo)動(dòng)作識(shí)別等能力，在支撐極致通信體驗(yàn)的同時(shí)，實(shí)現(xiàn)智能家庭、智慧工廠、智慧醫(yī)療、終極自動(dòng)駕駛等網(wǎng)絡(luò)服務(wù)場(chǎng)景。通信感知一體化，還將進(jìn)一步與

AI

結(jié)合，為構(gòu)建智能數(shù)字世界提供數(shù)據(jù)入口，使能未來物理世界與數(shù)字世界的融合。圖

1

ITU-R

IMT-2030

應(yīng)用場(chǎng)景在

6G

階段，通信和感知融合的程度將進(jìn)一步提升，將明顯的區(qū)分與

5G

階段，主要可以體現(xiàn)在頻率的多樣化、空間技術(shù)的成熟化和設(shè)備的高度協(xié)同化。頻率的多樣化將提供多層次化的通信能力和感知能力的交融，最終達(dá)到兩種功能的一體化。空間技術(shù)的成熟化將從空間細(xì)微差異化滿足感知和通信功能的分離，同時(shí)實(shí)現(xiàn)感知物體的容量極大的提升。設(shè)備的高度協(xié)同化將突破單個(gè)基站、單個(gè)終端感知的局限，實(shí)現(xiàn)全域、3D

化的感知能力，也可以實(shí)現(xiàn)

6G

分布式組網(wǎng)與通感技術(shù)的高度協(xié)同。6G

通感的研究已經(jīng)開展了

2

年余，作為一個(gè)新的技術(shù)方向，處于方興未艾的階段，是可以預(yù)見的未來發(fā)展藍(lán)海，是第一次多行業(yè)間的全浸入式的融合，可以說是從骨血互溶的創(chuàng)新性突破，需要巨大的勇氣去推進(jìn)，需要極其深厚的技術(shù)研究的推動(dòng)，5IMT-2030(6G)推進(jìn)組IMT-2030(6G)

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Group需要行業(yè)間的深度認(rèn)同的包容。在

6G

階段，我們需要對(duì)通信和感知技術(shù)的前景進(jìn)行較為全面的分析和研究，尤其是對(duì)場(chǎng)景進(jìn)行多次深刻的分析和梳理，只有明確具備較好的發(fā)展前景的場(chǎng)景才能推進(jìn)技術(shù)的發(fā)展，才能避免人員和經(jīng)費(fèi)的浪費(fèi)。其次，由于通信的感知融合是新的方向，其評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)需要彼此融合，在

ITU

也開展了相關(guān)的技術(shù)指標(biāo)的研究。最后，在技術(shù)研究初期，通常需要對(duì)其傳播特性進(jìn)行分析，研究出典型的信道模型和評(píng)估方法，才可以匹配仿真和儀表仿真設(shè)備，完成通信感知融合技術(shù)可行性的仿真。因此針對(duì)這些研究需求，本報(bào)告作為

6G

通感融合深入研究的首個(gè)研究報(bào)告，將對(duì)場(chǎng)景、指標(biāo)和評(píng)估方法進(jìn)行全面的分析，為后續(xù)的研究提供依據(jù)，并推動(dòng)業(yè)界針對(duì)通感一體化技術(shù)性能開展規(guī)模化評(píng)估、促進(jìn)通感一體化的標(biāo)準(zhǔn)討論與制定。第二章

評(píng)估場(chǎng)景在《通信感知一體化研究報(bào)告》第二版中，從服務(wù)類場(chǎng)景與應(yīng)用類場(chǎng)景兩方面對(duì)通感一體化海量豐富場(chǎng)景進(jìn)行了廣泛的研究。通感一體化網(wǎng)絡(luò)在所能獲得的感知信息和服務(wù)基礎(chǔ)之上，更好地服務(wù)于未來智慧生活、產(chǎn)業(yè)升級(jí)、社會(huì)治理等方方面面。在《6G

感知的需求和應(yīng)用場(chǎng)景研究》報(bào)告中，從業(yè)務(wù)需求的角度對(duì)交通、工業(yè)、農(nóng)業(yè)、倉儲(chǔ)物流、醫(yī)療健康、娛樂和社會(huì)服務(wù)等不同通感一體化應(yīng)用場(chǎng)景下的感知業(yè)務(wù)需求進(jìn)行了研究。在本報(bào)告中，針對(duì)以上報(bào)告中海量的通感一體化應(yīng)用場(chǎng)景進(jìn)行了進(jìn)一步的細(xì)分研究，歸納總結(jié)出了面向

6G

網(wǎng)絡(luò)性能評(píng)估的典型應(yīng)用場(chǎng)景，并研究討論該場(chǎng)景下的指標(biāo)及評(píng)估方法。這些應(yīng)用場(chǎng)景，是在滿足通信功能性能的需求基礎(chǔ)上，實(shí)現(xiàn)感知服務(wù)，因此所述評(píng)估場(chǎng)景中均需要同時(shí)評(píng)估通信和感知性能，并且給出通信與感知功能之間的資源復(fù)用、部署方式、天線形態(tài)等方面的關(guān)系。應(yīng)用場(chǎng)景通常描述業(yè)務(wù)特征、業(yè)務(wù)需求，而評(píng)估場(chǎng)景在此基礎(chǔ)上，還關(guān)注網(wǎng)絡(luò)（例如基站/UE）部署方式、感知目標(biāo)部署模型等、感知目標(biāo)運(yùn)動(dòng)模型等評(píng)估要素。在

ITU

的技術(shù)文檔中，通常用“測(cè)試環(huán)境（

Test

environments）”概念來定義評(píng)估場(chǎng)景，本報(bào)告中，采用“評(píng)估場(chǎng)景（測(cè)試環(huán)境）”兼顧廣泛理解和對(duì)齊標(biāo)準(zhǔn)概念。作為參考，IMT-2020

技術(shù)評(píng)估中的通信評(píng)估場(chǎng)景（測(cè)試環(huán)境）是由地理環(huán)境（geographic

environment）和使用場(chǎng)景（Usage

Scenario）組合而成[1]，例如

Indoor6IMT-2030(6G)推進(jìn)組IMT-2030(6G)

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GroupHotspot-eMBB、Urban

Macro-URLLC

等。而面向“超越通信”的通感一體化，IMT-2030中感知相關(guān)的評(píng)估場(chǎng)景（測(cè)試環(huán)境）還需要根據(jù)感知的業(yè)務(wù)特征和業(yè)務(wù)需求，再進(jìn)一步具體到感知用例（Use

Case）。因此，針對(duì)通感一體化評(píng)估，建議采用一種新的評(píng)估場(chǎng)景（測(cè)試環(huán)境）定義方法，即由“地理環(huán)境+使用場(chǎng)景（即

ISAC）+感知用例”的組合定義一個(gè)評(píng)估場(chǎng)景（測(cè)試環(huán)境）。由此，區(qū)分各類

ISAC

評(píng)估場(chǎng)景的要素主要包括：

地理環(huán)境：大致可分為室內(nèi)或室外場(chǎng)景，室內(nèi)和室外還可進(jìn)一步細(xì)分，例如室外密集城區(qū)、室內(nèi)工廠、室內(nèi)家居等。一般來說，不同的地理環(huán)境下，網(wǎng)絡(luò)部署的方式也不同，包括網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)（基站、UE

等）、感知目標(biāo)的部署模型。例如室外通常以蜂窩形式部署網(wǎng)絡(luò)設(shè)備，參考示例為

Outdoor

UMi

部署；室內(nèi)通常以網(wǎng)格形式部署網(wǎng)絡(luò)設(shè)備，參考示例為

Indoor

Factory

部署。

感知用例：由于業(yè)界提出的

ISAC

用例較多，為系統(tǒng)性研究

6G

ISAC

的評(píng)估方法，需對(duì)

6G

典型

通感用例進(jìn)行梳理歸納，收斂出具備推廣性的少數(shù)幾套核心方法進(jìn)行討論。本章中，通過歸納出業(yè)界關(guān)注度較高的目標(biāo)檢測(cè)定位跟蹤、環(huán)境重構(gòu)、模式識(shí)別（包括手勢(shì)/姿態(tài)識(shí)別、呼吸檢測(cè)等）三個(gè)用例，結(jié)合上述地理環(huán)境，探討基于這三個(gè)用例的評(píng)估場(chǎng)景。2.1

室外場(chǎng)景室外典型評(píng)估場(chǎng)景大致可分為“對(duì)天、對(duì)地”的檢測(cè)、定位和重構(gòu)等場(chǎng)景。對(duì)天主要指低空異常物體檢測(cè)、定位與追蹤，對(duì)地主要指對(duì)地面交通、行人的檢測(cè)、定位，以及建筑、車輛的重構(gòu)等。室外場(chǎng)景涉及的感知用例主要包括“目標(biāo)檢測(cè)定位跟蹤”和“環(huán)境重構(gòu)”。2.1.1

檢測(cè)定位跟蹤在室外“對(duì)天”或“對(duì)地”的檢測(cè)定位感知場(chǎng)景中，以智能交通場(chǎng)景為例，需實(shí)時(shí)檢測(cè)行人、非機(jī)動(dòng)車、

UAV

、動(dòng)物等潛在入侵者是否在道路、鐵路中間或四周的危險(xiǎn)區(qū)域，

需要通過目標(biāo)位置和速度估計(jì)、軌跡追蹤等方式判斷其闖入危險(xiǎn)區(qū)域的可能性，也需要實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)路面的汽車是否處于正?；虍惓Ｐ旭偁顟B(tài)（例如是否逆行、超速）。這一過程中，可能包括對(duì)被檢測(cè)物的識(shí)別，例如識(shí)別路中間運(yùn)動(dòng)物是汽車還是非機(jī)動(dòng)車，以檢測(cè)特定目標(biāo)并判斷其危險(xiǎn)程度。這一用例涉及的感知行為包括：對(duì)目標(biāo)的檢7IMT-2030(6G)推進(jìn)組IMT-2030(6G)

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Group測(cè)、定位、跟蹤、重構(gòu)、識(shí)別等。涉及的感知對(duì)象包括：人、動(dòng)物、車輛、無人機(jī)等。圖

2

室外智能交通場(chǎng)景目標(biāo)檢測(cè)示例對(duì)于室外智能交通場(chǎng)景，在網(wǎng)絡(luò)部署方面，可參考現(xiàn)有

UMi

場(chǎng)景部署六邊形蜂窩狀小區(qū)。

感知目標(biāo)以車輛、行人、UAV

三種常見目標(biāo)為例。

可設(shè)定如圖

2

所示的若干“道路”區(qū)域，路兩旁還可設(shè)置一定寬度的“路肩”區(qū)域，然后設(shè)定這三種目標(biāo)在不同區(qū)域的部署比例。2.1.2

環(huán)境重構(gòu)在室外主要“對(duì)地”的環(huán)境重構(gòu)場(chǎng)景中，與目標(biāo)檢測(cè)、定位與跟蹤不同，基站需要利用電磁波對(duì)周圍環(huán)境進(jìn)行探測(cè)，通過反射、散射等信道特征提取感知目標(biāo)的外形、朝向等特征，例如獲得環(huán)境目標(biāo)的電磁點(diǎn)云圖像。此時(shí)，感知目標(biāo)可能不再是單一的目標(biāo)，而是包含樓宇，樹木，車輛等環(huán)境中的物體。通過對(duì)周圍環(huán)境的重建，能夠精確的掌握環(huán)境中的信道變化，從而更好的支撐數(shù)字孿生、輔助通信效率和速率提升。在網(wǎng)絡(luò)部署方面，與

2.1.1

節(jié)類似，可參考現(xiàn)有

UMi

場(chǎng)景部署六邊形蜂窩狀小區(qū)。感知目標(biāo)主要包車輛、建筑、道路等，可根據(jù)特定的目標(biāo)部署模型（包括目標(biāo)數(shù)量、密度、形狀、散射特征等）部署目標(biāo)，必要時(shí)也可導(dǎo)入特定的數(shù)字地圖來部署目標(biāo)。8IMT-2030(6G)推進(jìn)組IMT-2030(6G)

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Group圖

3

室外環(huán)境重構(gòu)2.2

室內(nèi)場(chǎng)景室內(nèi)典型評(píng)估場(chǎng)景大致可以分為面向“專網(wǎng)化需求、公眾化需求、家庭化需求”的三類場(chǎng)景。“專網(wǎng)化需求”主要針對(duì)工廠等對(duì)感知和通信都是局限化且高安全隱私需求的場(chǎng)景，如智慧工廠內(nèi)工作人員、機(jī)器人、設(shè)備產(chǎn)品的定位、重構(gòu)、成像、手勢(shì)/姿態(tài)識(shí)別等業(yè)務(wù)。“公眾化需求”主要指對(duì)商場(chǎng)等公眾場(chǎng)景進(jìn)行室內(nèi)的環(huán)境重構(gòu)?！凹彝セ枨蟆敝饕笇?duì)家庭、醫(yī)療場(chǎng)景中人的動(dòng)作、呼吸等身體狀態(tài)進(jìn)行監(jiān)測(cè)的場(chǎng)景，如室內(nèi)智慧健康的呼吸檢測(cè)應(yīng)用。室內(nèi)場(chǎng)景涉及的感知用例主要包括“目標(biāo)檢測(cè)定位跟蹤”、“環(huán)境重構(gòu)”以及模式識(shí)別（包括手勢(shì)/姿態(tài)識(shí)別、呼吸檢測(cè)）等。2.2.1

檢測(cè)定位跟蹤在室內(nèi)檢測(cè)定位跟蹤的感知場(chǎng)景中，以

“專網(wǎng)化需求”

的室內(nèi)智能工業(yè)場(chǎng)景為例，感知業(yè)務(wù)包括對(duì)

AGV、工業(yè)機(jī)器人、設(shè)備、待搬運(yùn)物料等目標(biāo)進(jìn)行檢測(cè)、定位、跟蹤。由于室內(nèi)大部分目標(biāo)處于靜止或慢速移動(dòng)狀態(tài)，目標(biāo)的檢測(cè)與定位可能是通過對(duì)目標(biāo)的重構(gòu)、識(shí)別來實(shí)現(xiàn)的。此外，

該場(chǎng)景還會(huì)涉及人機(jī)交互，例如工作人員通過手勢(shì)操作機(jī)器的移動(dòng)和生產(chǎn)運(yùn)行。

檢測(cè)和定位的結(jié)果可用于

AGV

導(dǎo)航、路徑規(guī)劃（避障）、機(jī)器人協(xié)作（例如協(xié)作搬運(yùn)物料、協(xié)作生產(chǎn)）等業(yè)務(wù)需求。涉及的感知對(duì)9IMT-2030(6G)推進(jìn)組IMT-2030(6G)

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Group象包括：

人（包括人的手臂、手指）、

機(jī)器人、

AGV、設(shè)備等。涉及的感知行為包括：對(duì)目標(biāo)的檢測(cè)、定位、跟蹤、重構(gòu)、成像、手勢(shì)/姿態(tài)識(shí)別等。圖

4

智能工業(yè)場(chǎng)景的網(wǎng)絡(luò)及目標(biāo)部署示例對(duì)于室內(nèi)智能工業(yè)場(chǎng)景，可參考現(xiàn)有的

InF

網(wǎng)絡(luò)部署，

設(shè)置類似廠房的方形仿真區(qū)域，在室內(nèi)頂部部署如圖

4

所示的多個(gè)基站。部署的目標(biāo)可包括具有移動(dòng)性的AGV、物料、行人，也可以包括不具有移動(dòng)性的機(jī)器設(shè)備（例如圖

4

中的柱體）等。部署不同類型目標(biāo)的位置時(shí)應(yīng)注意避免目標(biāo)位置重復(fù)。2.2.2

環(huán)境重構(gòu)室內(nèi)環(huán)境重構(gòu)一個(gè)典型的應(yīng)用場(chǎng)景即“專網(wǎng)化需求”的室內(nèi)工廠網(wǎng)絡(luò)部署。相比室外環(huán)境重構(gòu)，室內(nèi)工廠場(chǎng)景散射體更加豐富，材質(zhì)表面更加光滑，傳播信道多徑更加豐富，可能存在多次反射路徑。另外，工廠場(chǎng)景大量的

AGV

等設(shè)備可輔助基站完成不同視角的掃描探測(cè)，提供多維度，高精度的環(huán)境重構(gòu)能力，可用于支持工業(yè)數(shù)字孿生應(yīng)用。另一方面，對(duì)于“公眾化需求”的室內(nèi)商業(yè)環(huán)境重構(gòu)，有效實(shí)現(xiàn)室內(nèi)環(huán)境的高精度重構(gòu)是實(shí)現(xiàn)室內(nèi)定位導(dǎo)航的關(guān)鍵。依靠室內(nèi)空間中廣泛存在的通信設(shè)備，可以掃描并重構(gòu)出室內(nèi)環(huán)境。借助重構(gòu)出的室內(nèi)地圖，結(jié)合目標(biāo)的主被動(dòng)定位信息，可以得到目標(biāo)相對(duì)于客觀環(huán)境的位置信息。這不僅有助于實(shí)現(xiàn)高精度室內(nèi)導(dǎo)航，還可以提高通信效率，例如，即使沒有通信波束測(cè)量上報(bào)的情況，也可以利用環(huán)境重構(gòu)的結(jié)果來形成優(yōu)化的通信波束。2.2.3

模式識(shí)別模式識(shí)別包括人的手勢(shì)/姿態(tài)識(shí)別、呼吸檢測(cè)等。在室內(nèi)模式識(shí)別場(chǎng)景中，需實(shí)時(shí)檢測(cè)和識(shí)別家庭和醫(yī)療場(chǎng)景中的人的位置、動(dòng)作和姿態(tài)等信息，以實(shí)現(xiàn)智能家居、10IMT-2030(6G)推進(jìn)組IMT-2030(6G)

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Group健康監(jiān)控、健身監(jiān)測(cè)、虛擬現(xiàn)實(shí)和游戲等多種應(yīng)用。例如，感知技術(shù)可用于智能家居，通過檢測(cè)家庭成員的動(dòng)作來實(shí)現(xiàn)家居的自動(dòng)控制；或者用于健康監(jiān)控，監(jiān)測(cè)老年人或病人的日常活動(dòng)和生命體征（如呼吸和心跳），從而及早發(fā)現(xiàn)健康問題并提供警報(bào)。在室內(nèi)環(huán)境中，多人動(dòng)作檢測(cè)是一個(gè)具有挑戰(zhàn)性的任務(wù)。個(gè)體之間體形、姿態(tài)和運(yùn)動(dòng)方式存在多樣性，還會(huì)受到遮擋、干擾和噪聲等因素的影響，需要綜合運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)和信號(hào)處理等領(lǐng)域的技術(shù)來解決這些問題。同時(shí)，還需要根據(jù)實(shí)際應(yīng)用的需求和復(fù)雜性來優(yōu)化多人動(dòng)作檢測(cè)方法，以確保其在實(shí)際場(chǎng)景中的準(zhǔn)確性和可靠性。對(duì)于室內(nèi)模式識(shí)別場(chǎng)景的網(wǎng)絡(luò)部署，可以采用與第

2.2.1

節(jié)相似的方法，即參考InF

網(wǎng)絡(luò)部署策略。具體而言，根據(jù)不同的感知模式，包括單站感知模式和雙站感知模式，選擇部署

1

個(gè)或

2

個(gè)基站于室內(nèi)墻壁或頂部作為感知節(jié)點(diǎn)，還可以將基站和終端，或者不同的終端作為雙站感知節(jié)點(diǎn)，以支持單人或多人的模式識(shí)別，包括呼吸、心跳、姿態(tài)、動(dòng)作等。綜合本章的討論，表

1

給出了用于

6G

ISAC

的評(píng)估場(chǎng)景（測(cè)試環(huán)境）建議。表

1

用于

6G

ISAC

評(píng)估場(chǎng)景（測(cè)試環(huán)境）建議評(píng)估場(chǎng)景定義(地理環(huán)境-ISAC-用例)Dense

Urban-ISAC-

檢

城市環(huán)境中的通信感知一體化評(píng)估，評(píng)估重點(diǎn)是檢測(cè)、定測(cè)、定位和跟蹤位和跟蹤目標(biāo)，目標(biāo)包括人、動(dòng)物、無人機(jī)和車輛等。Dense

Urban-ISAC-環(huán)境

城市環(huán)境中的通信感知一體化評(píng)估，評(píng)估重點(diǎn)是目標(biāo)的重重構(gòu)構(gòu)和成像，目標(biāo)包括建筑物、道路、車輛等。室內(nèi)工廠環(huán)境中的通信感知一體化評(píng)估，評(píng)估重點(diǎn)是檢測(cè)、定位和跟蹤目標(biāo)，目標(biāo)包括機(jī)器人、AGV、工作人員、產(chǎn)品和設(shè)備等。Indoor

Factory-ISAC-

檢測(cè)、定位和跟蹤Indoor

Factory-ISAC-

環(huán)

室內(nèi)工廠環(huán)境中的通信感知一體化評(píng)估，評(píng)估重點(diǎn)是目標(biāo)境重構(gòu)

的重構(gòu)和成像，目標(biāo)包括墻、柱、機(jī)器、機(jī)器人等。Indoor

Home-ISAC-

手

室內(nèi)環(huán)境中的通信感知一體化評(píng)估，評(píng)估重點(diǎn)是目標(biāo)的動(dòng)勢(shì)、姿態(tài)及呼吸檢測(cè)作及狀態(tài)檢測(cè)，包含呼吸，心跳，姿態(tài)等。11IMT-2030(6G)推進(jìn)組IMT-2030(6G)

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Group第三章

評(píng)估指標(biāo)在通感一體化評(píng)估中，既要考慮傳統(tǒng)通信的性能，也要考慮新增感知性能的需求。例如，在新增感知需求是，對(duì)通信資源的占用將一定程度影響通信傳輸速率，在一體化性能評(píng)估中需求同時(shí)對(duì)傳輸速率、資源占比和感知精度進(jìn)行評(píng)估，獲得通感一體化網(wǎng)絡(luò)的綜合評(píng)估結(jié)果。針對(duì)通感一體化技術(shù)不同的評(píng)估場(chǎng)景和用例，感知應(yīng)用和感知目標(biāo)均有所差異，使得各評(píng)估場(chǎng)景關(guān)注的評(píng)估指標(biāo)類型也存在差異。同時(shí)，對(duì)于同一評(píng)估指標(biāo)，各評(píng)估場(chǎng)景的需求數(shù)值也不同，例如環(huán)境重構(gòu)類用例對(duì)分辨率要求較高，定位跟蹤類用例對(duì)分辨率要求相對(duì)較低等。因此，面向

6G

通感一體化的技術(shù)性能評(píng)估，需要針對(duì)各個(gè)評(píng)估場(chǎng)景綜合研究通信和感知的評(píng)估指標(biāo)。下面列出需重點(diǎn)關(guān)注的通感一體化評(píng)估指標(biāo)：

峰值速率：指在理想條件下可達(dá)到的最大數(shù)據(jù)速率。

平均頻譜效率：平均頻譜效率是所有用戶的總吞吐量除以特定頻段的信道帶寬再除以

TRxP

數(shù)量。

時(shí)延：指無線網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)從發(fā)送源開始到達(dá)接收源的時(shí)間。

資源開銷：在考慮不同通信和感知資源配置時(shí)的用于感知的資源占比。

定位精度(包含距離、角度)：

目標(biāo)估計(jì)位置與真實(shí)位置的接近程度。

重構(gòu)精度：

重構(gòu)結(jié)果對(duì)真實(shí)物體的復(fù)現(xiàn)程度，包括針對(duì)目標(biāo)重構(gòu)出的散射點(diǎn)集與真實(shí)散射點(diǎn)集的接近程度。

速度精度：

目標(biāo)估計(jì)速度與真實(shí)速度的接近程度。

漏檢概率：

實(shí)際存在目標(biāo)或事件特征，卻判斷為不存在目標(biāo)或事件特征的概率。

虛警概率：

實(shí)際不存在目標(biāo)或事件特征，卻判斷為有目標(biāo)或事件特征的概率。

分辨率：

任意兩個(gè)目標(biāo)在距離、角度、多普勒、空間位置等維度上的可分辨差值。

感知時(shí)延：

從事件發(fā)生或感知行為觸發(fā)，到感知結(jié)果被獲取所經(jīng)過的時(shí)間。結(jié)合和第二章評(píng)估場(chǎng)景，表

2

給出不同評(píng)估場(chǎng)景對(duì)指標(biāo)需求的評(píng)估建議。12IMT-2030(6G)推進(jìn)組IMT-2030(6G)

Promotion

Group表

2

不同評(píng)估場(chǎng)景建議考慮的評(píng)估指標(biāo)評(píng)估場(chǎng)景

定位跟蹤（室內(nèi)、

環(huán)境重構(gòu)（室內(nèi)、

模式識(shí)別（室內(nèi)）室外）室外）評(píng)估指標(biāo)定位精度

重構(gòu)精度速度精度漏檢概率虛警概率分辨率

感知時(shí)延資源開銷

第四章

評(píng)估方法4.1

信道模型基于上述章節(jié)的研究，通信感知一體化評(píng)估場(chǎng)景對(duì)信道模型提出了新的關(guān)鍵需求：

感知模式：傳統(tǒng)信道模型為雙基信道，即基站與終端之間的自發(fā)他收信道。而新的感知場(chǎng)景需新增自發(fā)自收模式下的傳播信道。因此通感一體化信道建模需要考慮單基和雙基兩種信道模式。

目標(biāo)建模：通感一體化應(yīng)用場(chǎng)景新增對(duì)目標(biāo)的定位，跟蹤與識(shí)別等評(píng)估。如針對(duì)人體，車輛，樓宇等不同尺寸，不同材質(zhì)的目標(biāo)物體，電磁波與目標(biāo)作用后的散射回波功率，相位，多普勒等信息存在較大差異，因此，在信道模型中需考慮對(duì)不同目標(biāo)的電磁散射特性建模。

建模方法：現(xiàn)有標(biāo)準(zhǔn)信道建模方法多采用隨機(jī)統(tǒng)計(jì)性方法。該方法能簡(jiǎn)易描述典型通信場(chǎng)景下的信道大小尺度特征，并廣泛應(yīng)用于

5G

通信系統(tǒng)仿真評(píng)估當(dāng)中。然而，針對(duì)目標(biāo)形狀與姿態(tài)識(shí)別，環(huán)境重構(gòu)與成像等應(yīng)用場(chǎng)景，需要建模目標(biāo)的確定性特征，統(tǒng)計(jì)信道建模方法無法滿足其需求。因此，通感13IMT-2030(6G)推進(jìn)組IMT-2030(6G)

Promotion

Group信道模型還需引入新的建模方法為通感性能評(píng)估提供更加完善的模型基礎(chǔ)。

通感信道相關(guān)性：在通感信道模型的構(gòu)建當(dāng)中，還需要考慮感知簇和通信簇的相關(guān)性。例如，在自發(fā)自收感知模式中，基站探測(cè)的感知回波散射體與前向散射體存在相關(guān)特征，對(duì)感知輔助通信技術(shù)評(píng)估提供物理基礎(chǔ)。針對(duì)上述關(guān)鍵需求，本報(bào)告針對(duì)通信感知一體化信道模型提出以下建議：4.1.1

模型框架為了與

5G

信道模型具有更好的連續(xù)性，通感一體化的信道模型可以基于

3GPP的統(tǒng)計(jì)性信道模型進(jìn)行增強(qiáng)，引入確定性信道多徑分量，本報(bào)告創(chuàng)新提出一種基于混合方法的通感一體化信道模型。該模型將感知信道分為目標(biāo)信道和背景信道兩部分。其中目標(biāo)信道為傳播環(huán)境中與目標(biāo)相關(guān)聯(lián)的信道多徑，通過確定性方法建模。背景信道為傳播環(huán)境中與目標(biāo)非相關(guān)聯(lián)的信道多徑，通過統(tǒng)計(jì)性方法建模。圖

5

給出混合建模方法的模型框架[1]，具體的：

背景信道：自發(fā)他收可以由

3GPP

統(tǒng)計(jì)性信道模型直接生成，自發(fā)自收可以基于

3GPP

統(tǒng)計(jì)性信道生成方法演變生成，如，選擇離感知信號(hào)發(fā)送端較近的簇，或者通過額外的測(cè)量提取模型參數(shù)。

目標(biāo)信道：對(duì)于感知目標(biāo)的多徑是采用確定型方法生成。例如，在一個(gè)場(chǎng)景中車輛作為感知目標(biāo)，車輛與收發(fā)機(jī)之前的信道多徑功率，時(shí)延，角度，多普勒等信息可基于車輛的位置、朝向、速度等信息確定性計(jì)算得到，其生成方法需符合電磁傳播規(guī)律。此外，模型還需要考慮目標(biāo)信道和背景信道的多徑功率分配特性，通過實(shí)測(cè)得到真實(shí)環(huán)境中目標(biāo)多徑與背景多徑的功率分布，真實(shí)的反應(yīng)目標(biāo)多徑在信道中的功率占比。14IMT-2030(6G)推進(jìn)組IMT-2030(6G)

Promotion

Group圖

5

通感一體化混合信道模型框架（左：自發(fā)他收，右：自發(fā)自收）4.1.2

路損模型對(duì)于感知目標(biāo)信道的路損模型，需要對(duì)入射波和反射波（回波）兩段傳播路徑準(zhǔn)確建模。每一段路損可以借鑒

3GPP

路損模型，引入雷達(dá)散射截面積特性，共同構(gòu)成感知目標(biāo)信道的路損模型，如下所示[2]：

2

PL

d

,d

PL

d

PL

d

+10

log

10

log

RCS（1）

s121210104

其中，PL

d

和

PL

d

可以采用現(xiàn)有

3GPP

中定義的路徑損耗公式進(jìn)行計(jì)算，

表12示感知信號(hào)波長，單位為米（m），

表示感知目標(biāo)的雷達(dá)散射截面積，單位為平方RCS米（m2）。這個(gè)表達(dá)式適用于雷達(dá)散射截面積與角度無關(guān)的情況。如果需要更準(zhǔn)確地建模感知目標(biāo)的散射特征，需通過確定性的多徑疊加體現(xiàn)。15IMT-2030(6G)推進(jìn)組IMT-2030(6G)

Promotion

Group4.1.3

小尺度多徑模型圖

6

通感一體化信道的建模流程如前所述，目標(biāo)相關(guān)分量由發(fā)射機(jī)-感知目標(biāo)和感知目標(biāo)-接收機(jī)兩段組成，在級(jí)聯(lián)時(shí)考慮感知目標(biāo)的特性對(duì)目標(biāo)相關(guān)分量的影響。生成目標(biāo)相關(guān)分量時(shí)，首先分別生成發(fā)射機(jī)-感知目標(biāo)和感知目標(biāo)-接收機(jī)兩段的大小尺度信道參數(shù)，并結(jié)合目標(biāo)

RCS電磁散射特征，最后將兩段級(jí)聯(lián)，構(gòu)成感知信道的目標(biāo)相關(guān)分量。背景信道生成步驟可參考現(xiàn)有標(biāo)準(zhǔn)信道生成方法，此處不再贅述。以

3GPP

TR

38.901[3]標(biāo)準(zhǔn)模型多徑生成步驟為基礎(chǔ)，重點(diǎn)對(duì)感知信道相關(guān)部分進(jìn)行修正[4]：

環(huán)境部署:

除收發(fā)機(jī)的位置、天線等信息進(jìn)行預(yù)定義外，還需要部署環(huán)境中目標(biāo)的相關(guān)信息，包括其位置、運(yùn)動(dòng)模式等。

時(shí)延生成：背景信道采用統(tǒng)計(jì)方法生成多徑時(shí)延為相對(duì)時(shí)延，目標(biāo)信道傳統(tǒng)通信信道，生成由于感知信道是由不同長度的鏈路級(jí)聯(lián)并由不同分量相加組成，需要采用徑簇的絕對(duì)時(shí)延來描述各段間的長度關(guān)系。

角度生成：感知信道需要建立發(fā)射機(jī)至目標(biāo)，目標(biāo)到接收機(jī)兩端多徑信道。將兩段的簇按所有可能的組合配對(duì)，包括

LOS-LOS,

LOS-NLOS,

NLOS-LOS,和

NLOS-NLOS。計(jì)算目標(biāo)在每個(gè)子徑對(duì)應(yīng)的入射角和散射角下的散射場(chǎng)。為了簡(jiǎn)單起見，可以假設(shè)兩段的簇內(nèi)子徑數(shù)量相同，只考慮兩段之間的簇的組合，而簇內(nèi)子徑一一級(jí)聯(lián)；可以預(yù)定義級(jí)聯(lián)后的簇的功率閾值，刪除功率16IMT-2030(6G)推進(jìn)組IMT-2030(6G)

Promotion

Group較低的簇，以降低計(jì)算的復(fù)雜性。

多普勒生成：相比通信信道，感知信道需考慮微動(dòng)多普勒對(duì)信道的影響。因此，在模式建模中，特別是感知需求不是速度，而是運(yùn)動(dòng)模式或規(guī)律時(shí)，速度相關(guān)的相位需要采用準(zhǔn)確的運(yùn)動(dòng)模型。既將除速度帶來的相位變化外，引入運(yùn)動(dòng)模式因子，建模相位隨時(shí)間的規(guī)律變化。

單基模式參數(shù)化：?jiǎn)位兄獔?chǎng)景下，收發(fā)機(jī)在相同的位置，這與傳統(tǒng)自發(fā)他收的通信鏈路參數(shù)化模型存在差異。在信道生成步驟中，可參考

38.901

的基線生成方法，通過實(shí)際測(cè)量對(duì)典型場(chǎng)景的自發(fā)自收信道進(jìn)行參數(shù)化建模，得到相應(yīng)的模型參數(shù)。4.1.4

目標(biāo)散射特性建模感知目標(biāo)的散射特性建模是通感一體化信道模型中關(guān)鍵的一步。基于雷達(dá)散射理論，目標(biāo)總散射響應(yīng)可看成若干局部等效散射源響應(yīng)的相干疊加，這些等效散射源稱為目標(biāo)的散射中心[5]。為了表達(dá)目標(biāo)散射中心，目前已發(fā)展了一系列參數(shù)化的形式[6]，它們具有簡(jiǎn)潔、稀疏、機(jī)理相關(guān)等優(yōu)點(diǎn)，在雷達(dá)目標(biāo)的數(shù)據(jù)壓縮、信號(hào)仿真、超分辨成像、特征控制和目標(biāo)識(shí)別等領(lǐng)域已獲得廣泛應(yīng)用。散射中心參數(shù)化模型描述散射中心的頻率、視向角、極化等參數(shù)的依賴行為。最簡(jiǎn)單的散射中心模型為理想點(diǎn)散射中心模型，它將散射中心的幅度與位置視為常數(shù)，即不隨頻率和視向角變化[7]。而擴(kuò)展的多散射中心利用多個(gè)散射點(diǎn)抽象描述目標(biāo)電磁散射特征，能更加準(zhǔn)確的還原感知目標(biāo)的形狀，圖像等信息。幾何繞射理論(Geometrical

Theory

of

Diffraction,

GTD)的提出使得多散射中心模型在雷達(dá)探測(cè)領(lǐng)域得到的廣泛的應(yīng)用。GTD

模型建立目標(biāo)散射場(chǎng)與頻率依賴關(guān)系，隨后，極化

GTD

模型、多項(xiàng)式

GTD

模型、屬性散射中心(AttributedScattering

Center,

ASC)模型等。它們均繼承了

GTD

模型的頻率依賴關(guān)系，并進(jìn)一步擴(kuò)展了對(duì)角度相關(guān)性和極化相關(guān)性的建模。另一方面，多散射中心的數(shù)目一定程度上影響模型復(fù)雜度和準(zhǔn)確度，提出了一種基于

GTD

的擴(kuò)展模型，相比

GTD

模型利用更少的散射體數(shù)量準(zhǔn)確建模目標(biāo)電磁特征[8]。表

3

簡(jiǎn)要對(duì)比了單散射中心與多散射中心模型對(duì)目標(biāo)電磁特征的建模差異。表

3

感知目標(biāo)建模方法對(duì)比模型單散射中心多散射中心17IMT-2030(6G)推進(jìn)組IMT-2030(6G)

Promotion

Group特征根據(jù)每個(gè)散射中心的結(jié)構(gòu)，頻描述目標(biāo)

RCS

設(shè)為固定值段，入射角度，極化等參數(shù)計(jì)算其對(duì)應(yīng)的

RCS準(zhǔn)確性復(fù)雜度低低高中RCS

與頻率，角度，無有極化依賴關(guān)系針對(duì)通信感知一體化評(píng)估場(chǎng)景及不同的感知目標(biāo)，需首先對(duì)感知目標(biāo)進(jìn)行特征歸類，如室外定位跟蹤場(chǎng)景主要目標(biāo)為人，車。而環(huán)境重構(gòu)場(chǎng)景典型感知目標(biāo)為樓宇。因此，在感知信道模型中，感知目標(biāo)重點(diǎn)考慮以下四類：UAV，人，車輛，樓宇?？紤]到實(shí)際場(chǎng)景需求和仿真復(fù)雜度，對(duì)部分場(chǎng)景的目標(biāo)散射特征建模進(jìn)行簡(jiǎn)化，如室外UAV

探測(cè)時(shí)，UAV

的尺寸較小，距離基站距離較遠(yuǎn)，可將多散射中心模型退化為理想單點(diǎn)散射中心模型。另外，針對(duì)不同大小目標(biāo)，多散射中心的散射點(diǎn)數(shù)目也有所不同。例如，樓宇墻面的散射點(diǎn)明顯大于車輛的散射點(diǎn)。進(jìn)一步的，針對(duì)模式識(shí)別類應(yīng)用，還需考慮同一目標(biāo)不同散射點(diǎn)的多普勒差異。例如，在人體行走時(shí)，雙手多普勒與軀干多普勒存在明顯差異，這對(duì)人體姿態(tài)識(shí)別起著至關(guān)重要的作用?；谝陨嫌懻?，表

4

給出了典型評(píng)估場(chǎng)景中不同目標(biāo)多散射中心建模建議。表

4

不同評(píng)估場(chǎng)景下的多散射中心模型評(píng)估場(chǎng)景感知目標(biāo)分類UAV多散射中心模型單點(diǎn)定位與跟蹤室外室內(nèi)車輛多點(diǎn)(3-5)多點(diǎn)(>5)多點(diǎn)(3-5)多點(diǎn)(>5)多點(diǎn)(3-5)環(huán)境重構(gòu)定位與跟蹤環(huán)境重構(gòu)模式識(shí)別建筑物人，AGV墻面人18IMT-2030(6G)推進(jìn)組IMT-2030(6G)

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Group4.1.5

通信信道與感知信道相關(guān)性在自發(fā)自收感知模式下，單基感知信道與雙基通信信道多徑存在一定的空間相關(guān)性，這對(duì)感知輔助通信技術(shù)研究至關(guān)重要。一種可行的方案，基于多徑數(shù)目和能量建立通感信道轉(zhuǎn)移概率，實(shí)現(xiàn)多徑簇從通信信道至感知信道的生滅過程。其中，ISAC信道的簇生滅過程定義為：反散射體的簇從通信信道域變化到感知信道域時(shí)，其存在概率隨空間位置的變化，該存在概率稱為通感一體化信道轉(zhuǎn)移概率，幸存的簇繼承原有的簇位置，進(jìn)而建模通信信道和感知信道之間的相關(guān)性。結(jié)合實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)，可以進(jìn)一步擬合出通感信道轉(zhuǎn)移概率模型[9]。4.2

場(chǎng)景評(píng)估方法對(duì)于通信感知一體化關(guān)鍵技術(shù)的評(píng)估，需同時(shí)仿真評(píng)估網(wǎng)絡(luò)通信性能和感知性能，在以往傳統(tǒng)通信系統(tǒng)仿真評(píng)估中，從系統(tǒng)級(jí)和鏈路級(jí)方面分別評(píng)價(jià)通信網(wǎng)絡(luò)和通信鏈路的性能。在此基礎(chǔ)上，在滿足通信功能性能需求的基礎(chǔ)上，評(píng)估感知功能的性能。因此，在評(píng)估中，需要明確給出通信和感知的資源復(fù)用方式、資源占比等相關(guān)可以表征通信和感知關(guān)系的性能度量。與通信指標(biāo)的評(píng)估方法類似，ISAC

指標(biāo)的評(píng)估方法主要包括系統(tǒng)級(jí)仿真(System-level

simulation，SLS)

和鏈路級(jí)仿真（Link-level

Simulation，LLS），仿真中的具體流程要針對(duì)感知特定的需求進(jìn)行適配。鏈路仿真主要評(píng)估面向感知的物理層信號(hào)設(shè)計(jì)、信號(hào)處理算法（如參數(shù)估計(jì)、感知算法等）在給定網(wǎng)絡(luò)參數(shù)下的性能，通常具有小規(guī)模的網(wǎng)絡(luò)配置（例如單對(duì)的

Tx/Rx）。系統(tǒng)仿真則具備更大的網(wǎng)絡(luò)規(guī)模（如

21或

57

扇區(qū)），可建模評(píng)估感知業(yè)務(wù)模型、感知資源調(diào)度和小區(qū)間動(dòng)態(tài)干擾包括通信與感知之間的干擾）等因素對(duì)指標(biāo)性能的影響。系統(tǒng)仿真中的信號(hào)處理環(huán)節(jié)通常從鏈路仿真中抽象出來，并導(dǎo)入到系統(tǒng)仿真中，稱為物理層抽象。系統(tǒng)級(jí)仿真可進(jìn)一步分為“全系統(tǒng)仿真（Full-SLS）”和“準(zhǔn)系統(tǒng)仿真（Semi-SLS）”。Full-SLS

的典型示例是傳統(tǒng)的通信性能系統(tǒng)級(jí)仿真，面向

ISAC

仿真時(shí)，需進(jìn)一步完善流程設(shè)計(jì)及信道模型，仿真中體現(xiàn)出目標(biāo)的位置、存在狀態(tài)、通信與感知信道的相關(guān)性、多節(jié)點(diǎn)的聯(lián)合感知等特征和過程。Semi-SLS

簡(jiǎn)化了多次信道生成、多時(shí)隙的仿真過程，折中出的計(jì)算能力可用于運(yùn)行較為復(fù)雜的信號(hào)處理過程，例如重構(gòu)算法等。Semi-SLS

的一個(gè)例子是

5G

中

UE

的定位性能評(píng)估。19IMT-2030(6G)推進(jìn)組IMT-2030(6G)

Promotion

Group4.2.1

系統(tǒng)級(jí)仿真評(píng)估流程通感一體化系統(tǒng)級(jí)仿真（包括

Full-SLS

和

Semi-SLS）可以用一個(gè)統(tǒng)一的流程描述，如圖

7

的

Full-SLS

流程所示，Semi-SLS

可在此基礎(chǔ)上進(jìn)行簡(jiǎn)化。圖

7

系統(tǒng)級(jí)評(píng)估流程圖（以

Full-SLS

為例）通感一體化系統(tǒng)級(jí)評(píng)估流程主要包括以下幾個(gè)步驟：

步驟

1：仿真參數(shù)配置。設(shè)置站點(diǎn)（基站或

UE）的參數(shù)配置，包括天線、頻點(diǎn)、帶寬、發(fā)送功率等。

步驟

2：根據(jù)評(píng)估場(chǎng)景部署網(wǎng)絡(luò)，生成小區(qū)拓?fù)?。不同?chǎng)景的網(wǎng)絡(luò)部署和小區(qū)拓?fù)淇赡苁遣煌?，例?/p>

UMi

場(chǎng)景是蜂窩狀拓?fù)?，Indoor

場(chǎng)景是網(wǎng)格狀拓?fù)涞取＿@個(gè)步驟包括部署基站的位置、UE

的初始位置、UE

的移動(dòng)模型等。

步驟

3：根據(jù)評(píng)估場(chǎng)景，設(shè)置感知目標(biāo)的特征和感知模式。感知目標(biāo)的特征包括感知目標(biāo)的初始位置，移動(dòng)模型或運(yùn)動(dòng)模型，感知目標(biāo)的散射模型（RCS

特征）、形狀模型等并配置該場(chǎng)景下的感知模式（單基、雙基、多基或混合模式等）。

步驟

4：生成各網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)之間的信道，包括基站和

UE

之間的初始通信信20IMT-2030(6G)推進(jìn)組IMT-2030(6G)

Promotion

Group道、感知發(fā)送端和感知接收端的初始感知信道、其他發(fā)送段和感知接收端之間的干擾信道等，包括單基地（mono-static）、雙/多基地（bi-static）的感知和干擾信道。

步驟

5：當(dāng)前時(shí)隙，根據(jù)業(yè)務(wù)模型（traffic

model）進(jìn)行收發(fā)端資源配置和調(diào)度，進(jìn)行通信和感知信號(hào)的發(fā)送。

步驟

6：根據(jù)目標(biāo)移動(dòng)狀態(tài)、目標(biāo)的存在狀態(tài)進(jìn)行各個(gè)發(fā)射機(jī)與接收機(jī)間的信道更新，通信信號(hào)和感知信號(hào)經(jīng)過信道。

在

Semi-SLS

中，若目標(biāo)處于靜止或慢變狀態(tài)（例如評(píng)估環(huán)境重構(gòu)場(chǎng)景）且仿真時(shí)隙數(shù)較少時(shí)，通常只在步驟

3

中生成當(dāng)前仿真所需的信道，仿真過程中不再更新信道。

步驟

7：作為接收機(jī)的

UE

或基站進(jìn)行通信特征的計(jì)算，感知接收端進(jìn)行感知特征的計(jì)算，包括對(duì)目標(biāo)關(guān)聯(lián)徑的時(shí)延、到達(dá)角、多普勒等測(cè)量參數(shù)的估計(jì)，以及檢測(cè)、定位、重構(gòu)等感知算法的運(yùn)算。

步驟

8：若仿真未結(jié)束，返回步驟

5。若仿真結(jié)束，統(tǒng)計(jì)待評(píng)估通信和感知

KPI。在

Semi-SLS

中，若不進(jìn)行多個(gè)時(shí)隙的重復(fù)仿真，則步驟

8

中統(tǒng)計(jì)待評(píng)估的通信和感知

KPI，不返回步驟

5。4.2.2

鏈路級(jí)仿真評(píng)估流程ISAC

鏈路級(jí)仿真流程如圖

8

示：圖

8

鏈路級(jí)感知的流程圖

步驟

1：仿真參數(shù)配置：與系統(tǒng)仿真相比，鏈路仿真通常中只包含一個(gè)或幾個(gè)站點(diǎn)，因此一般不需要部署網(wǎng)絡(luò)。鏈路級(jí)的通信評(píng)估通常是對(duì)基站和

UE21IMT-2030(6G)推進(jìn)組IMT-2030(6G)

Promotion

Group之間的鏈路或者

UE

和

UE

之間的鏈路性能進(jìn)行評(píng)估，仿真中設(shè)置通信發(fā)送端和通信接收端。而在鏈路級(jí)感知的評(píng)估中，由于感知存在單站模式和雙站模式，而且站點(diǎn)存在基站和

UE

兩種屬性。因此，在鏈路級(jí)仿真中也是需要對(duì)感知模式進(jìn)行設(shè)置。

步驟

2：基于目標(biāo)特征生成感知通道：根據(jù)每個(gè)目標(biāo)特征的預(yù)定義信道特征生成感知信道。

步驟

3：信號(hào)接收、感知參數(shù)估計(jì)、感知算法運(yùn)行：在

LLS

中，通常需要觀察不同信噪比下的性能。因此，在本步中，可在接收到的信號(hào)上添加具有一定功率的噪聲，產(chǎn)生含噪聲的接收信號(hào)。運(yùn)行感知算法，估計(jì)感知參數(shù)，獲得感知結(jié)果，例如獲得目標(biāo)的特征。

步驟

4：指標(biāo)統(tǒng)計(jì)：統(tǒng)計(jì)待評(píng)估的

KPI。4.2.3

評(píng)估場(chǎng)景和仿真方法映射

檢測(cè)定位跟蹤類定位跟蹤類的感知應(yīng)用主要是針對(duì)無源的目標(biāo)（即被感知物體不參與到感知流程），一種目標(biāo)檢測(cè)方法是依賴于目標(biāo)的移動(dòng)，即利用多普勒信息來檢測(cè)；也可能通過目標(biāo)的外形重構(gòu)來檢測(cè)目標(biāo)。檢測(cè)定位感知類業(yè)務(wù)主要用于室外智能交通或室內(nèi)智能工業(yè)場(chǎng)景中的侵入者檢測(cè)、車輛/機(jī)器人定位跟蹤等用例，重點(diǎn)評(píng)估被感知目標(biāo)的檢測(cè)/虛警概率、定位精度、速度精度等指標(biāo)，以及資源開銷、感知時(shí)延等。感知目標(biāo)以車輛、人員、UAV

三種常見目標(biāo)為例，需要對(duì)這些感知目標(biāo)出現(xiàn)、消失和移動(dòng)在不同場(chǎng)景下進(jìn)行建模。例如在智慧交通場(chǎng)景下，車輛

100%部署在道路區(qū)域，行人/動(dòng)物

80%部署在路肩區(qū)域（慢行道）、1%部署在道路區(qū)域（作為侵入者）、19%部署在其他區(qū)域。對(duì)于檢測(cè)、定位和跟蹤用例對(duì)應(yīng)的測(cè)試環(huán)境，考慮到需對(duì)目標(biāo)的出現(xiàn)、消失及運(yùn)動(dòng)建模，以及檢測(cè)、定位算法的復(fù)雜度相對(duì)較低，建議優(yōu)先采用

Full-SLS

進(jìn)行評(píng)估。

環(huán)境重構(gòu)類這類應(yīng)用是對(duì)感知設(shè)備周圍環(huán)境中的目標(biāo)進(jìn)行外形等特征的提取，比如建筑物的重構(gòu)、物體成像等。環(huán)境重構(gòu)類用例主要包括智能交通或智能工業(yè)場(chǎng)景中的環(huán)境重構(gòu)，重點(diǎn)評(píng)估目標(biāo)的重構(gòu)/成像精度、定位精度等指標(biāo)。在仿真評(píng)估中，接收機(jī)運(yùn)行參數(shù)22IMT-2030(6G)推進(jìn)組IMT-2030(6G)

Promotion

Group估計(jì)算法或通過物理層抽象獲取有誤差的待估徑參數(shù)，如時(shí)延、到達(dá)角（AOA）、多普勒等。使用物理層抽象將有助于仿真開銷的減少。通過單站或多站聯(lián)合，運(yùn)行目標(biāo)檢測(cè)、定位、測(cè)速算法，得到當(dāng)前時(shí)隙中被感知目標(biāo)的檢測(cè)結(jié)果、目標(biāo)位置、目標(biāo)速度。若感知算法需要結(jié)合多個(gè)時(shí)隙的感知結(jié)果，則記錄當(dāng)前時(shí)隙各徑參數(shù)的測(cè)量值。仿真中通過檢測(cè)并定位散射體或散射點(diǎn)，使用重構(gòu)或成像算法將多個(gè)散射點(diǎn)組合成目標(biāo)。對(duì)于環(huán)境重構(gòu)用例對(duì)應(yīng)的測(cè)試環(huán)境，考慮到感興趣目標(biāo)多為靜止或低速運(yùn)動(dòng)，且環(huán)境重構(gòu)算法的復(fù)雜度相對(duì)較高，建議優(yōu)先采用

Semi-SLS

進(jìn)行評(píng)估，若需要與通信過程共同仿真時(shí)則考慮

Full-SLS。

模式識(shí)別類這類應(yīng)用主要是針對(duì)人的局部運(yùn)動(dòng)變化進(jìn)行分析和特征提取，比如呼吸監(jiān)測(cè)、運(yùn)動(dòng)檢測(cè)等。這類感知應(yīng)用通常是在近距離分析運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的微多普勒信息。動(dòng)作檢測(cè)類感知以較近距離感知為主。因此，對(duì)于隨機(jī)撒點(diǎn)方式生成的感知節(jié)點(diǎn)和感知目標(biāo)，需要一個(gè)感知節(jié)點(diǎn)選擇的過程，即選擇測(cè)量距離或者信號(hào)接收能量滿足要求的感知節(jié)點(diǎn)進(jìn)行感知?？紤]到動(dòng)作檢測(cè)類的應(yīng)用多在室內(nèi)，因此，在場(chǎng)景選擇上優(yōu)先考慮室內(nèi)場(chǎng)景。動(dòng)作檢測(cè)類的應(yīng)用通常是期待獲得運(yùn)動(dòng)軌跡信息，例如，手勢(shì)軌跡，或者運(yùn)動(dòng)軌跡的特征信息，例如，呼吸頻次，因此，運(yùn)動(dòng)軌跡需要在信道模型中體現(xiàn)。對(duì)于一些動(dòng)作檢測(cè)，例如手勢(shì)識(shí)別，運(yùn)動(dòng)軌跡千變?nèi)f化。在仿真評(píng)估中，可以考慮通過設(shè)置有限的典型的運(yùn)動(dòng)軌跡，例如，直線運(yùn)動(dòng)，折返運(yùn)動(dòng)，圓圈運(yùn)動(dòng)等，簡(jiǎn)化驗(yàn)證場(chǎng)景的復(fù)雜度。對(duì)于另外一些動(dòng)作檢測(cè)，例如呼吸監(jiān)測(cè)，運(yùn)動(dòng)模式單一，在仿真評(píng)估中，可以通過近似的數(shù)學(xué)函數(shù)，例如正弦曲線運(yùn)動(dòng)來模擬。動(dòng)作檢測(cè)類指標(biāo)主要關(guān)注檢測(cè)正確性，通常通過漏檢率，虛警率指標(biāo)來表征感知節(jié)點(diǎn)的檢測(cè)結(jié)果與實(shí)際運(yùn)動(dòng)軌跡/規(guī)律之間的誤差。對(duì)于運(yùn)動(dòng)規(guī)律的監(jiān)測(cè)，檢測(cè)結(jié)果可以進(jìn)一步具體到特定參數(shù)，例如動(dòng)作頻次等。動(dòng)作檢測(cè)類仿真中運(yùn)行的算法可能更為復(fù)雜，建議優(yōu)先采用鏈路仿真評(píng)估，當(dāng)需要評(píng)估干擾等影響時(shí)可也考慮

Semi-SLS。綜上所述，ISAC

仿真場(chǎng)景和評(píng)估方法的映射關(guān)系如表

5

所示。23IMT-2030(6G)推進(jìn)組IMT-2030(6G)

Promotion

Group表

5

各測(cè)試環(huán)境對(duì)應(yīng)的評(píng)估方法及關(guān)鍵要素評(píng)估方法及關(guān)鍵要素測(cè)試環(huán)境

建議評(píng)估方法：Full/Semi-SLS

關(guān)鍵要素：部署在網(wǎng)絡(luò)的覆蓋范圍中的一個(gè)目標(biāo)可檢測(cè)定位跟蹤類以用一個(gè)點(diǎn)或一個(gè)點(diǎn)集表示。在仿真中需對(duì)目標(biāo)的出現(xiàn)、消失及運(yùn)動(dòng)進(jìn)行建模。

建議評(píng)估方法：Semi/Full

-SLS

關(guān)鍵要素：對(duì)于環(huán)境重構(gòu)類，需要考慮如何用多個(gè)散射點(diǎn)表示一個(gè)目標(biāo)，以及每個(gè)散射點(diǎn)關(guān)聯(lián)的

RCS值。必要時(shí)可導(dǎo)入數(shù)字地圖以在仿真環(huán)境中部署散射體。仿真中通過檢測(cè)并定位散射體或散射點(diǎn)，使用重構(gòu)或成像算法將多個(gè)散射點(diǎn)組合成目標(biāo)。環(huán)境重構(gòu)類

建議評(píng)估方法：LLS/Semi-SLS模式識(shí)別類關(guān)鍵要素：仿真中需根據(jù)不同的動(dòng)作構(gòu)建信道，并運(yùn)行動(dòng)作檢測(cè)算法，獲得識(shí)別結(jié)果。

24IMT-2030(6G)推進(jìn)組IMT-2030(6G)

Promotion

Group第五章

總結(jié)與展望通信感知一體化已被

ITU-R

確認(rèn)為

6G

三個(gè)新的應(yīng)用場(chǎng)景之一，是未來

6G

網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)物理世界與數(shù)字世界的融合的重要技術(shù)。通感一體化研究涉及多個(gè)方面，包括場(chǎng)景、性能指標(biāo)設(shè)定、關(guān)鍵技術(shù)研究、性能評(píng)估、標(biāo)準(zhǔn)化、產(chǎn)業(yè)推動(dòng)和商業(yè)部署運(yùn)營等，本研究報(bào)告主要聚焦通感一體化場(chǎng)景、指標(biāo)、信道模型、評(píng)估方法幾部分內(nèi)容進(jìn)行了廣泛的討論并給出研究建議。本研究報(bào)告首先對(duì)通信感知一體化眾多應(yīng)用場(chǎng)景進(jìn)行了初步篩選，給出IMT-2030

主要的室外和室內(nèi)的通感評(píng)估場(chǎng)景和相應(yīng)評(píng)估指標(biāo)，主要聚焦室內(nèi)室外定位跟蹤、環(huán)境重構(gòu)、以及室內(nèi)模式識(shí)別等。本報(bào)告還給出通感一體系統(tǒng)的信道建模方法，包括路損建模、小尺度建模、目標(biāo)散射特性建模、通信與感知信道相關(guān)性建模。隨后介紹了通感一體化的系統(tǒng)級(jí)、鏈路級(jí)仿真方法，以及評(píng)估場(chǎng)景和仿真的映射方法。本研究報(bào)告給出的場(chǎng)景指標(biāo)、性能評(píng)估方法是綜合當(dāng)前產(chǎn)業(yè)界的需求、研究觀點(diǎn)、工作組提案討論所得出，旨在為通感一體的技術(shù)研究、設(shè)備的研發(fā)試驗(yàn)提供建議。目前這方面的研究還處于不斷更新、迭代中，我們希望學(xué)術(shù)界和產(chǎn)業(yè)界更多伙伴能積極參與到通感場(chǎng)景評(píng)估指標(biāo)與仿真研究中來，從而不斷豐富和完善通感用例的評(píng)估與技術(shù)研究工作。另一方面，通感評(píng)估方法為關(guān)鍵技術(shù)研究提供指標(biāo)及性能評(píng)估指導(dǎo)建議，促進(jìn)在學(xué)術(shù)界和產(chǎn)業(yè)界達(dá)成共識(shí)，為后續(xù)通感一體化關(guān)鍵技術(shù)性能評(píng)估、及標(biāo)準(zhǔn)制定奠定基礎(chǔ)。未來，隨著產(chǎn)學(xué)研三方面的不斷推進(jìn)，通信感知一體化工作將結(jié)合重點(diǎn)評(píng)估場(chǎng)景，指標(biāo)及方法，針對(duì)空口波形，協(xié)同感知，信號(hào)處理，感知輔助通信，原型系統(tǒng)等各項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)開展更加深入的研究討論和技術(shù)驗(yàn)證，持續(xù)推動(dòng)通信感知一體化技術(shù)從理論逐步走向?qū)嵺`，使能數(shù)字孿生，服務(wù)千行百業(yè)。25IMT-2030(6G)推進(jìn)組IMT-2030(6G)

Promotion

Group參考文獻(xiàn)[1]

Y.

Chen,

Z.

Yu,

J.

He,

and

et

al.,

“A

Sca