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1、6G6G 網絡協作通感技術網絡協作通感技術白皮書白皮書 2.02.0編制單位編制單位：中國移動通信集團有限公司中國移動通信集團有限公司、中國聯合網絡通信中國聯合網絡通信有限公司有限公司、中國電信股份有限公司中國電信股份有限公司、上海諾基亞貝爾上海諾基亞貝爾股份有股份有限公司限公司、中信科移動通信技術股份有限公司中信科移動通信技術股份有限公司、中興通訊股份中興通訊股份有限公司有限公司、維沃移動通信有限公司維沃移動通信有限公司、OPPOOPPO廣東移動通信有限廣東移動通信有限公司公司中國移動網絡協作通感一體化技術白皮書（2023）前前言言隨著“數字孿生、智慧泛在”6G 愿景的提出，大量新型業務需求

2、不斷涌現，驅動 6G 網絡從傳統通信服務向通信、感知、計算、人工智能等多維融合服務轉變。通信感知一體化作為 6G 關鍵技術之一，為通信系統賦能感知，成為推動 6G 通感融合業務蓬勃發展的重要環節。依托現有規模部署的移動通信網絡構建高性能通感網絡，網絡協作通感一體化可實現“一網兩能”，利用通信網絡廣覆蓋、大連接的優勢，同時實現全域低成本高精度的感知，在低空經濟、智慧交通等領域有廣泛應用前景。在未來，網絡協作通感可助力孕育 6G 新業態，帶來巨大的經濟效益和社會效益。本白皮書深入剖析網絡協作通感一體化關鍵技術，包含技術背景與驅動力、評估方法與系統建模、高精度同步、多節點協作、組網干擾管理及原型驗證

3、。相比網絡協作通感一體化技術白皮書 1.0，引入了技術指標體系，用于感知網絡性能評估；新增了目標散射特性分析及信道模型，為技術可行性及性能評估提供理論方法；豐富了關鍵技術及空口方案，推動業界研究及標準化發展。后續，將繼續開展非理想因素研究及測試驗證，助力網絡協作通感產業落地。感謝愛立信（中國）通信有限公司及合作單位對本白皮書內容的豐富與完善。本白皮書版權受法律保護，任何單位和個人轉載、摘編、引用或其它方式使用本白皮書文字或者觀點的，應注明來源。中國移動網絡協作通感一體化技術白皮書（2023）目目錄錄1.研究背景與驅動力.11.1 應用場景.11.2 業界進展.21.3 技術優勢.31.4 技術

4、挑戰.52.評估方法與系統建模.62.1 技術指標體系.62.2 散射特性.82.3 信道模型.92.4 干擾模型.112.5 仿真方法.113.高精度同步.143.1 同步誤差分析.143.2 時間同步.163.3 頻率同步.174.多節點協作.184.1 協作節點選擇.194.2 協作幀結構.214.3 協作波束管理.234.4 協作信息融合.245.組網干擾管理.255.1 干擾特性分析.255.2 干擾管理策略.265.3 環狀感知組網.276.原型驗證.286.1 基站-基站協作.286.2 基站-終端協作.287.總結與展望.29縮略語列表.31參考文獻.33中國移動網絡協作通感一

5、體化技術白皮書（2023）11.1.研究背景與驅動力研究背景與驅動力隨著數字孿生、智慧交通、智慧工業、環境監測、健康監測、沉浸式擴展現實（XR）等 6G 新場景、新業務的涌現，通信感知一體化（ISAC），作為 6G重要關鍵技術，為傳統移動通信網絡賦能“一網多能”，驅動傳統通信網絡向新一代移動信息網絡加速轉型。從業務需求來看，新場景、新業務如低空經濟、智慧交通、智慧工廠等要求網絡提供泛在的高精度感知能力。從技術驅動來看，超大規模天線技術使通信與感知可用頻帶重合、天線結構相似、數字信號處理模塊相似，依托移動通信網絡，構建通感融合網絡具有技術可行性。4G、5G 時代已有感知的初步嘗試，例如面向在網終

6、端的定位功能。5G-A 通感一體化通過時分或者頻分的實現方式，在基站側擴展支持了獨立感知能力，初步實現了通信和感知能力的一體。由于感知信號自發自收，且通感功能分立設計，5G-A 通感一體仍面臨效率、成本、感知精度和自干擾等方面的挑戰。面向 6G，通感融合將從空口、網絡架構的系統設計與標準化等各方面實現通信與感知的深度融合。作為通感深度融合實現技術之一，網絡協作通感一體化通過 A 發 B 收的協作感知放松對自干擾的抑制要求，通過多點協作提升感知精度，最終實現從“分立”到“內生”，從高復雜度、高成本到低復雜度、低成本，從米級感知精度到亞米級感知精度的躍遷。1.11.1 應用場景應用場景6G 網絡協

7、作通感一體化充分利用移動通信網絡得規模部署優勢，低成本構建泛在通感網，可保障遠距離感知覆蓋連續性及有效性，有效提升小區邊緣感知性能，賦能一網多能新業態1-5。網絡協作通感一體化應用場景包括智慧低空、智慧交通、智慧工廠、智慧家居、智慧醫療、環境重構等，典型場景如下：（1）智慧低空：作為國家戰略性新興產業，智慧低空包括輕中型無人機物流配送、應急救災、農業灌溉以及中大型飛機通航等場景。無人機監管、無人機中國移動網絡協作通感一體化技術白皮書（2023）2軌跡追蹤、輔助無人機避障等是實現智慧低空的重要基礎，需要滿足置信率、距離分辨率/精度、速度分辨率/精度、時延等感知指標需求。網絡協作通感一體化系統可實

8、現低成本實現泛在通感，可有效助力低空經濟的規模發展。（2）智慧交通：智慧交通場景可分為道路監管、車輛軌跡追蹤、工廠設備監測三類。在道路監管方面，通感網絡可以實時監測路口的車流量，進而動態調整交通指揮、車輛調度，促進交通安全，提升管理效率。在車輛軌跡追蹤方面，由于其他車輛遮擋導致車載雷達存在盲區，通過協作通感節點獲得“上帝視角”，可為車輛提供更大的感知范圍，為自動駕駛或輔助駕駛提供保障。（3）智慧工廠：包括設備檢測及園區管理。在檢測方面，通感網絡可以有效地獲取設備狀態信息，并通過協作獲取較強的目標分辨能力，實現全流程自動化生產操作。在園區管理方面，協作通感網絡可保障園區內的感知連續覆蓋，為智能機

9、器人、自動導引小車等設備提供持續高精度感知能力，可用于路徑規劃與避障，實現智能化生產和控制。圖 1 網絡協作通感典型應用場景1.21.2 業界進展業界進展國際電信聯盟（ITU）2023 年發布了IMT 面向 2030 及未來發展的框架和總體目標建議書7，引入感知與通信融合作為 6G 典型應用場景，并在 6G 性能指標中增加了定位精度新能力。第三代合作伙伴計劃（3GPP）在 RAN 1 正在進行 Release19 通感一體化信道建模研究11，預計 2025 年 6 月完成研究并發布技術報告。中國通信標準化協會（CCSA）在 2023 年已通過多基站協作通感關鍵技術研究立項，研究面向多基站協作的

10、通感算融合理論、系統架構、空口、資源管理12。自 2021 年以來，IMT-2020/IMT-2030 通感任務組征集提案 100 余篇，中國移動網絡協作通感一體化技術白皮書（2023）3并發布了感知需求、網絡架構、信道和評估、空口技術等方向研究報告8910，并初步形成業界共識。(a)6G 六大典型用例(b)6G 十五大性能指標圖 2 ITU-R 發布 IMT-2030 6G 框架在工業界，國內外多家企業積極開展標準化前瞻及場景和技術可行性驗證。依托 5G-A 商用網絡的部署，自發自收協作通感一體化關鍵技術驗證及規模試點正在國內開展。更進一步，面向 6G 協作感知，業界正在進行場景和用例分析、

11、組網、空口技術方案及測試驗證。截至 2023 年已推出多種頻段下用于環境重構、呼吸檢測、目標檢測和定位、軌跡追蹤等各類通感原型樣機13-17，推動協作通感一體化技術、產業和應用成熟。在學術界，電氣與電子工程師協會（IEEE）通信學會已于 2021 年 5 月成立ISAC-ETI，各大高校及科研院所積極舉辦協作通感一體化國際會議、學術研討會及?？?，從信息理論極限、資源分配、高效率通感算法設計等方面，深入開展通感一體化理論研究18-22。依托國家重點實驗室建立軟硬件驗證平臺，助力通感融合技術從點對點協作向大規模網絡級協作演進。目前，國內外多家企業、研究機構、高校、標準化組織在通感一體化領域開展了廣

12、泛而深入的研究，產、學、研三方共同推動協作通信感知一體化從理論走向實踐及標準化。1.31.3 技術優勢技術優勢通感一體化系統包括獨立通感與協作通感兩種工作模式6，如圖 3 所示。在獨立通感工作模式下，感知信號由單個感知節點收發；在協作通感工作模式下，一種重要的協作方式是感知信號由不同感知節點收發。中國移動網絡協作通感一體化技術白皮書（2023）4(a)獨立通感(b)協作通感圖 3 通感一體化工作模式相比獨立通感，協作通感優勢如下：（1）低成本全域覆蓋協作通感無需感知節點具備全雙工能力，可避免對有源天線單元（AAU）硬件的復雜改動，可在與通信同等硬件成本的基礎上實現通感。其次，利用現有通信網絡中

13、大量密集分布的節點構建協作感知網絡，可實現感知功能全域覆蓋。（2）更強接收能量由于感知目標形態具有隨機性，感知信號經過目標散射后，在不同方向上的散射強度不同且不固定。在特定情況下，單一路徑返回的回波強度可能較弱，導致目標的漏檢。網絡協作感知可通過接收多個方向上的回波信號，提高感知目標檢測概率。（3）更優測速能力當感知目標運動方向與感知信號到達目標的入射角及反射角的角平分線垂直時，目標的多普勒速度為零，因此存在多普勒盲區，通常出現在雙方站連線的附近區域。通過多個不同方向的接收節點協作感知，可消除多普勒盲區。（4）協作融合提升感知性能對來自多個不同方向接收信號進行數據融合處理，可以獲得空間分集增益

14、、融合誤差補償、目標去重等，實現通感一體化系統虛警率、漏檢率、感知分辨率、感知精度等感知性能提升。通信網絡具備多站址、廣覆蓋、低成本、強運維支持等優勢，有助于加快通感融合技術的部署和實施。網絡協作通感一體化可為用戶提供更加可靠、高效的服務體驗，在全域低成本高效率感知方面具有較高的應用價值。中國移動網絡協作通感一體化技術白皮書（2023）51.41.4 技術挑戰技術挑戰通感一體化技術涉及通信、感知、物聯網、人工智能、算力等多領域，各技術領域需相互協調，并配備高精度、高穩定性、易操作的測試設備及標準測試規范，以實現各項技術指標的精確測量和評估，為技術落地帶來了諸多挑戰。聚焦通感融合網絡，通信與感知

15、存在硬件資源、空口資源的競爭且組網干擾復雜，導致網絡效率、通感能力、網絡質量之間存在三角沖突。網絡協作通感一體化系統設計的關鍵在于如何優化通感資源與技術方案，在合適的資源共享度下，使得通感能力、網絡效率、網絡質量達到平衡。為推動網絡協作通感從理論走向應用，列出如下關鍵技術挑戰。圖 4 通感能力、網絡效率、網絡質量三角沖突示意圖（1）挑戰挑戰 1：評估方法缺失：評估方法缺失通信與感知的實現目標、評價準則、性能邊界均不相同，融合難度較大。在評價指標方面，通信主要考慮數據傳輸有效性與可靠性；感知追求精度與準確率。如何兼顧通信與感知準則，設計涵蓋多種應用場景與條件的統一通感評價指標有待進一步研究。在系

16、統性能評估方面，協作網絡傳播特性更加復雜，感知信道建模非精準，將導致仿真性能的偏差。如何建模非視距（NLOS）信道、如何精準建模不同特性的不規則目標下的回波信道、如何統一通信和感知的信道模型等核心關鍵問題有待研究。（2）挑戰挑戰 2：協作節點非同步導致感知惡化：協作節點非同步導致感知惡化受環境、硬件非理想性等因素影響，協作收發節點間難以做到理想同步，從而在測量過程中引入時間偏差、頻率偏差，影響感知性能。協作感知其相較于通信具有更嚴苛的節點同步精度需求。例如，當協作節點間存在 1ns 的時間同步誤差時，將額外引入約 3m 的感知測距誤差。因此，如何設計高精度的同步方案，中國移動網絡協作通感一體化

17、技術白皮書（2023）6對于保障感知準確性、提高網絡協作通感能力十分關鍵。（3）挑戰挑戰 3：高性能協作通感實現困難：高性能協作通感實現困難由于收發節點異置，協作通感收發節點需要聯合設計。為獲取較高通感性能，需要根據目標位置選擇合適的協作節點、設計幀結構、協作波束、協作信息融合方案。此外，受到通感資源、算力等限制，高精度感知實現困難，如何設計并優化上述關鍵技術方案，實現感知及性能增強值得深入研究。（4 4）挑戰挑戰 4 4：組網干擾強：組網干擾強協作通感融合網絡干擾類型復雜且廣泛存在于整個網絡。特別地，基站間協作感知打破了統一的上下行幀結構配置，使網絡干擾更加復雜，造成通信與感知性能進一步惡化

18、。如何從網絡層面分析、設計并優化干擾管理值得研究。面對上述網絡協作通感的挑戰，本白皮書將從評估方法與系統建模、高精度同步、多節點協作、組網干擾管理、原型驗證方面，試圖回答網絡協作感知能協作、如何協作、如何更好協作等問題。相比網絡協作通感一體化技術白皮書1.0，新增了技術指標體系與模型，提煉了關鍵技術解決方案及結論、豐富了測試及原型驗證，可保障網絡協作感知性能需求并實現高性能、輕量化感知。2.2.評估方法與系統建模評估方法與系統建模設計通感技術性能指標、評估方法與準則，并構建系統模型及仿真方案，不僅可以用于評估網絡協作通感一體化可行性及系統性能，也是協作通感關鍵技術方案設計的基礎。本節首先介紹通

19、感技術指標體系；而后從散射特性、信道模型、干擾模型三個方面，建立網絡協作通感一體化模型；最后介紹系統級仿真方法與目標散射特性仿真方法，用于后續關鍵技術性能驗證。2.12.1 技術指標體系技術指標體系在 3GPP SA1，技術報告Study on Integrated Sensing and Communication已于 2023 年完成并發布23。該報告定義了 32 個典型用例，以及給出了定位精度、速度精度、感知分辨率、最大感知業務時延、刷新率、漏檢率、虛警率等感知需求指標。面向新階段的 6G 標準化，將從業務需求指標轉換到聚焦技術性能指標，中國移動網絡協作通感一體化技術白皮書（2023）7

20、為標準制定、方案研究提供指引。在上述需求指標的指引下，ITU-R 將在 2024 至 2026 年開展技術性能指標、評估方法與準則的研究。針對性能指標體系、評估方法與準則的準則至關重要，相關 ITU-R 報告將為 IMT-2030 技術提交方（例如 3GPP）制定性能指標要求，滿足要求的技術才能被認為是 IMT-2030（6G）技術并廣泛部署。感知作為 6G 的內生能力，網絡將提供原生的感知服務。以網絡為根基的協作通感系統，其感知服務質量（Sensing QoS）至關重要。因此我們提出感知容量（Sensing Capacity）的系統性指標體系，來表征網絡協作通感整體的系統性能24。感知容量的

21、定義為：在 Sensing QoS 要求下，每平方公里可以感知的最大目標數量。Sensing QoS 可包含多種要求，包括感知時延、定位精度、測速精度、誤檢率、虛警率等等。針對不同的場景、業務，可對 Sensing QoS 進行動態的定義。例如針對入侵監測，感知服務質量可聚焦誤檢率、虛警率等；面向智慧交通場景，感知服務質量可更多的關注感知時延、定位精度、測速精度等。下面給出一種感知容量指標的評估方法，可利用該評估方法得到感知容量的KPI 要求：步驟 1：在系統仿真中對感知目標進行撒點，撒點總數為 N，并進行空口時延等仿真參數配置。步驟 2：生成發送信號，并得到接收信號，進行感知處理并計算每個目

22、標對應的感知定位誤差r，以及滿足感知定位精度要求的目標比例。步驟 3：如需，更改撒點總數 N，并重復步驟 1-2，直到至少 90%的撒點目標總數滿足感知質量要求。步驟 4：基于撒點總數 N，計算感知容量/感知密度 C=N/A,面積 A 為仿真所用 TRxP 的覆蓋總面積。面向網絡的感知容量系統性指標，一方面體現了網絡化通感的系統性能，典型指標例如的感知分辨率、感知精度，更多的描繪了單點的感知能力。感知容量指標則描述了整個系統在達到一定感知服務質量時，系統的最大容量。另一方面，感知容量的評估方法中也會加入來自通信的干擾，來體現網絡協作通感的系統綜合能力。感知容量將作為網絡協作通感的重要指標體系，

23、將為通感的技術研究、系統設計以及標準制定提供指引。中國移動網絡協作通感一體化技術白皮書（2023）82.22.2 散射特性散射特性雷達散射截面積（RCS）度量目標在雷達波照射下所產生的回波強度，是評估目標散射特性的重要參數，在通信感知一體化技術中發揮重要作用。RCS 的大小取決于目標的幾何形狀、入射波的頻率等因素。RCS 的值越大，表示目標對雷達波的散射越強，目標更容易被探測到。對于復雜目標，同一個目標在不同的頻率、觀測角度下的 RCS 不同，使用一個典型的 RCS 值并不能充分表征目標的散射特性。因此，復雜目標的建模及散射特性分析是必要且重要的。RCS 按照感知節點發射、接收位置進行劃分，可

24、以分為單站 RCS 和雙站 RCS。如圖 5 所示，單站 RCS 表示入射角、觀測角相同時目標的散射特性，與獨立感知模式相符。雙站 RCS 表示入射角、觀測角不同時目標的散射特性，與協作感知模式相符。分析評估目標單站 RCS 和雙站 RCS 的特性，這對兩種模式下的高精度感知具有重要意義13。(a)單站 RCS：入射角、觀測角相同(b)雙站 RCS：入射角、觀測角不同圖 5 單站 RCS 與雙站 RCS 示意圖相比獨立感知，協作感知通?？梢垣@得更強的接收能量。根據圖 6，在 2.6GHz頻段，對于無人機場景，在 68%的概率下，最強 RCS 比入射方向 RCS 高至少3dB。在車輛場景下，該概

25、率進一步上升至 85%。這表明，最強 RCS 值對應的觀測方向大概率來自與入射方向不同的其他方向，可見，協作感知更有可能獲取并利用目標的強散射特性，從而提升感知性能。圖 6 兩種仿真場景下 RCS 統計測量結果2.6GHz中國移動網絡協作通感一體化技術白皮書（2023）9根據蜂窩網絡站點分布特點，選擇 3 個相鄰的節點作為收發基站，其中無人機處于 3 個節點之間的任意位置，多次撒點并統計目標處于不同位置時的散射強度。如圖 7 所示，相比獨立感知，協作感知下的目標散射強度更強，約 30%，說明采用協作感知能夠獲得更大的接收能量，進而更有利于精確感知。圖 7 不同節點感知時無人機的 RCS 對比圖

26、2.32.3 信道模型信道模型在3GPP R19 RAN#1第116次會議中，達成如下一致：將通感一體化信道建模為目標信道和背景信道之和，用如下公式表示11：=+其中，目標信道是指受到目標影響的所有（多徑）信道成分（所謂信道成分是指構成信道的徑、簇等），而背景信道是指不包含在目標信道中的其他所有（多徑）信道成分。針對目標信道，可以先進行大尺度建模，再進行小尺度建模。大尺度建?？梢园凑杖缦路绞浇Ｕw的路徑損耗8：,(1,2,)=,(1)+,(2)+10lg242 10lg 在小尺度建模方面，我們提出可以采用分段卷積的建模方式25。具體地，可以將包含目標的目標信道分為兩段，即從發送節點到目標的入

27、射信道，和從目標到接收節點的后向散射信道，如圖 8 所示。在入射信道和后向散射信道中，往往存在多條徑，形成若干簇。在分段信道建模時，既可以從兩段信道中分別選擇每條徑互相組合、進行卷積，也可以從兩段信道中分別選擇每個簇互相組合、進行中國移動網絡協作通感一體化技術白皮書（2023）10卷積，以下以簇粒度的分段卷積為例，建模協作感知信道。圖 8 協作感知分段卷積信道模型假設入射信道和后向散射信道中，分別有和個簇，那么整個目標信道中的簇總數為=，其中，第個簇是由入射信道中的第個簇和后向散射信道中的第個簇組成的，且有=1+。則第個簇的信道參數是通過以下方式，從入射信道中的第個簇和后向散射信道中的第個簇得

28、到。在得到第個簇的信道參數后，即可將其代入 3GPP TR 38.901 協議26中的信道模型中，獲得最終的協作感知信道模型。目標信道的簇功率等于入射信道和后向散射信道簇功率的乘積：=目標信道的多普勒頻移相位是入射信道和后向散射信道的多普勒頻移相位的卷積：2()0=2()0 2()0目標信道的離去角等于入射信道的離去角，到達角等于后向散射信道的到達角：,=,=,；,=,=,目標信道的時延等于入射信道和后向散射信道的時延之和：=+如果目標的散射矩陣可以從交叉極化比矩陣中剝離，則第個簇的交叉極化比矩陣可以表示為：(),1(),1()()=()1()1()()()1()1()()中國移動網絡協作通感

29、一體化技術白皮書（2023）112.42.4 干擾模型干擾模型一個典型的網絡協作通感系統模型如圖 9 所示。在該系統模型中，節點 A作為通感一體化發送端，其發出的下行通信信號由該小區內的用戶 A 接收，用于數據通信。節點 A 也可以發送感知信號，經目標反射后，感知回波信號由節點 B 和節點 C 接收，用于聯合感知。通過這一協作感知過程，可以將感知的收發端在空間上分離開，節點 A 僅需進行下行傳輸，而節點 B 和節點 C 工作在上行接收模式，規避了單站獨立感知面臨的全雙工問題和自干擾問題。此外，當節點 B 和節點 C 工作在上行模式時，還可以與各自小區內的用戶進行上行通信。圖 9 網絡協作通感系

30、統干擾模型在網絡協作通感系統中，感知精度和通信速率將受到信干噪比（SINR）的影響，以感知為例：感知精度 022,0?+022=1,?上行用戶干擾+=1,?小區間干擾+,?雜波干擾?其中，分母部分給出了三種干擾，即上行用戶干擾、小區間干擾和雜波干擾。M和 K 分別代表上行用戶數目和干擾小區數目。值得注意的是，干擾小區包括鄰近小區和遠端干擾小區。2.52.5 仿真方法仿真方法網絡協作感知能力需要通過合理的仿真方法進行驗證。本小節介紹通感一體化系統級仿真流程。首先介紹整體流程，其次重點介紹感知目標散射特性仿真方法，可用于驗證協作感知接收信號強度增益。中國移動網絡協作通感一體化技術白皮書（2023）

31、12（1）系統級仿真整體流程）系統級仿真整體流程對于傳統的感知信號處理算法，常用的性能驗證手段是通過鏈路級仿真平臺進行仿真，通常只有小規模網絡部署，如單鏈路，單節點等。然而，針對基于網絡協作的感知和通信性能驗證，需要考慮模擬真實的網絡拓撲及通信環境，以此來評估協作組網感知方案的整個組網性能以及對傳統通信性能的影響。在傳統的通信系統級仿真方法中，系統級平臺并不會模擬鏈路級的編解碼和調制的過程,而是通過一種物理層抽象的鏈路級接口曲線為系統級提供一種簡單的方式來判定接收數據的正確與否。由于通感一體化系統需要通過接收信號的相位變化判斷感知結果，因此，需要為通感系統級平臺引入感知模塊實現感知功能。目前有

32、兩種常見的解決思路：一是將鏈路級仿真的感知算法過程融合到系統級仿真中，建模全維度的感知仿真平臺；二是參考傳統物理層抽象的方式，將鏈路級仿真結果通過合理的數學建模凝練成接口曲線的形式為系統級提供判斷感知結果的方法。由于第二種思路目前尚無達成共識的合理結論，因此本小節將重點介紹基于第一種思路的系統級與鏈路級融合建模方法。網絡協作感知的通感一體化系統級仿真平臺主要包括網絡拓撲、信道建模、資源調度、發送端信號生成，接收端感知算法實現以及結果統計等重要模塊，其中發送端信號生成與接收端感知算法實現是將鏈路仿真中的信號處理流程融入到系統級仿真平臺中，具體步驟如下：步驟一：配置場景、系統參數、基站參數、感知目

33、標類型、感知目標數量等信息。步驟二：基站撒點、初始化（包括基站編號、位置等信息；并根據協作組網感知方案確定基站類型（基站類型可分為：通感一體基站、純通信基站等）。步驟三：感知目標及通信用戶撒點和初始化：撒點：在通感一體基站的感知區域內進行感知目標的撒點和建模，在通信區域內進行通信用戶的撒點和初始化。根據一定的撒點算法確定感知目標和通信用戶全局坐標。散射特性建模：對于感知目標，除建立其全局坐標外，還需配置感知目標的特征，如形狀、材質等，并對其散射特性進行建模，獲取不同入射中國移動網絡協作通感一體化技術白皮書（2023）13角度及出射角度下的 RCS 值，作為輸入參數，用于后續步驟四生成感知大尺度

34、信道。步驟四：生成感知信道、通信信道及干擾信道：感知信道：按照 2.3 節中的感知信道模型進行感知收發節點間的信道建模，包括大尺度與小尺度信道通信信道：按照 38.901 建模通信用戶與基站間的大尺度與小尺度信道干擾信道：按照 38.901 建模純通信基站與通感一體基站間的大尺度與小尺度信道步驟五：通信用戶進行服務基站選擇。步驟六：進入時隙循環，當前時隙根據協作組網感知方案和干擾抑制方案確定感知收發端基站，進而確定各個基站的上下行時序，基于通信目標業務類型、信道條件等因素進行資源調度、信號生成與發送。步驟七：信道更新、信號過信道。步驟八：通信用戶進行數據接收，感知接收站根據感知算法進行感知目標

35、的位置、速度等信息的計算，并根據協作組網感知方案融合多站感知結果。步驟九：時隙循環結束，統計結果，得到相關感知、通信的性能。（2）目標散射特性仿真方法）目標散射特性仿真方法CST Studio Suite 是一款全面的電磁場仿真軟件套件，用于模擬和分析電磁場、微波、毫米波等頻率范圍內的各種器件和系統。該電磁仿真軟件可用于仿真感知目標 RCS，分析目標物體在不同條件下的散射特性，為通信感知一體化系統設計和分析提供重要的技術支持。具體步驟如圖 10 所示。圖 10 RCS 測量仿真步驟流程圖下面給出兩種目標散射特性仿真實例，分別對應無人機和和智慧交通場景。在 CST 仿真平臺中使用的無人機模型，長

36、度、寬度均為 0.28m；車輛模型，長度為 0.9m，寬度為 0.4m，目標的具體尺寸可以靈活調整。目標模型的示意圖如圖 11 所示，其中與 Z 軸和 X 軸的夾角分別用俯仰角和方位角表示。對于實際中國移動網絡協作通感一體化技術白皮書（2023）14無人機/車輛場景，結合站間距和目標的運動范圍，設置的 CST 參數如表 1 所示。圖 11 兩種目標模型表 1 RCS 仿真參數設置參數參數無人機數值無人機數值車輛數值車輛數值功能功能入射俯仰角106:2:17021:2:85目標不同位置入射方位角0:5:3600:5:360目標不同姿態觀測俯仰角106:2:17021:2:85觀測節點不同位置觀測

37、方位角0:5:3600:5:360觀測節點不同姿態3.3.高精度同步高精度同步受環境、硬件等非理想性因素影響，協作收發節點間存在同步誤差，使感知性能惡化，嚴重時將導致感知失敗。高精度同步可實現節點間同步誤差對感知精度“零影響”，是實現協作通感的基礎。高精度同步主要包括時間同步、頻率同步。本小節首先介紹同步誤差來源及其影響，而后分別時間及頻率同步方案。3.13.1 同步誤差分析同步誤差分析網絡協作通感一體化系統同步誤差主要分為以下兩種：(1)時間同步誤差時間同步誤差協作節點間采用各自的時間源生成時鐘信號，受器件非理想性影響，將產生時鐘偏差，影響 OFDM 解調的性能。時鐘偏差與信號傳播時延疊加在

38、一起構成中國移動網絡協作通感一體化技術白皮書（2023）15定時偏差，若不額外消除時鐘偏差的影響，直接對定時偏差進行估計將造成時延測量量的誤差，產生距離模糊，從而使感知精度下降?，F有 3GPP NR 協議 TS38.133 規定，站間時間同步精度約為1.5us41，可造成約 450 米的距離偏差，無法滿足高精度業務需求。(2)頻率同步誤差頻率同步誤差協作節點間采用各自的晶體振蕩器生成本振信號，受器件非理想性影響，將產生頻率偏差。另一方面，收發節點間的相對運動以及傳播環境中物體運動產生多普勒頻移。上述頻率偏差與多普勒頻移疊加構成載波頻率偏差，若不額外消除而直接估計多普勒頻移，將產生速度模糊，使感

39、知精度下降。此外，晶體振蕩器生成的本振頻率隨時間發生漂移，進一步影響多普勒頻移的估計精度。圖 12 頻率抖動測試圖 12 給出了頻率抖動測試結果，表明收發節點本振信號的頻率抖動頻繁，導致測距結果偏差。圖 13 給出了 26GHz、400MHz 帶寬、120kHz 子載波間隔情況下，1us 時間同步誤差及 0.05ppm 頻率同步誤差對距離及速度精度的影響?？梢钥闯?，在未經時間及頻率同步的情況下，測距及測速誤差較大，分別可達 300m及 6.7m/s。經過同步誤差消除，距離及速度估計誤差有效降低。圖 13 時間及頻率同步誤差對目標距離及速度精度的影響中國移動網絡協作通感一體化技術白皮書（2023

40、）163.23.2 時間同步時間同步根據信號傳輸方式的不同，時間同步方案可分為利用全球導航衛星系統（GNSS）時間同步及網絡時間同步兩種。對于利用 GNSS 的時間同步，可通過基站對 GPS/DBS 信號搜索，解算基站與衛星時間之間的鐘差實現同步，也可通過差分站，利用已知精確坐標的 GPS 基準臺修正目標基站時間，前者時間同步誤差約為 50ns，高精度測距精度受限；后者盡管可達到 10ns 同步誤差，但需要額外引入參考站及信令開銷42。對于網絡時間同步，可通過基站直接授時或有線時間網絡授時434544實現，上述兩種方案實現的基站間時間同步誤差分別約為50ns 及 1us42，無法滿足高精度測距

41、需求。盡管基站間高精度的時間同步較難實現，但可通過時間同步誤差消除方案達到“零時間同步誤差”的效果。如圖 14 所示，提出一種雙向時間同步誤差消除方法。第一步，節點 B 接收來自節點 A 發送的感知信號，測量感知信號的傳播時延1=1+，其中，1為實際傳播時延，為站間同步誤差。第二步，節點 A 接收來自節點 B 發送的感知信號，測量感知信號的傳播時延2=2，其中，2為實際傳播時延。第三步，系統通過求平均=1+22=1+22，得到與同步誤差無關的時間參數。最后，通過幾何關系解算目標位置。圖 14 同步誤差消除方案此外，一種通過測量多徑時間差避免節點間同步誤差的測距方案如圖 15 所示，節點 A 發

42、射的通感信號分別通過直射徑及經過感知目標的反射徑到達節點 B。假設節點A與節點B之間直射徑與反射徑傳播時延分別為3、4，同步誤差為，則直射徑傳播時延為3=3+，反射徑傳播時延為4=4+。將兩個傳播時延相減，得到與同步誤差無關的測量量到達時間差=4 3，最后根據幾何關系可由計算出反射徑的真實時延4。中國移動網絡協作通感一體化技術白皮書（2023）17圖 15 基于參考徑的同步誤差消除方法3.33.3 頻率同步頻率同步(1)頻偏測量按照測量主體不同，頻偏測量可以分為網絡側頻偏測量與終端輔助的頻偏測量兩大類。在現有的 3GPP Release 16 協議中，針對高鐵-單頻網絡（HST-SFN）場景，

43、規定了基于跟蹤參考信號（TRS）、探測參考信號（SRS）的多 TRP 間的頻偏校準方法，主要是為了解決由于 UE（高鐵）高速移動帶來的 TRP 間的頻率偏移。具體地，網絡側/TRP 通過發送下行 TRS 信號，并接收 UE 反饋的上行 SRS信號，分別計算與同一 UE 通信的兩個 TRP 的多普勒頻偏并補償。在 3GPP R19 中，終端輔助的頻偏測量與上報機制是 CSI Enhancement 議題的重要部分。為了解決多 TRP 之間由于晶振不同帶來的頻偏，可以采用多 TRP向同一 UE 多次發送下行參考信號的方式，在 UE 側測量不同 TRP 之間的中心頻率差值或比值，獲得頻偏，進而上報給

44、網絡側。此外，一種利用距離變化率與多普勒頻移測速差別的頻偏測量方法如圖 16所示。當 UE 移動時，感知接收端可利用感知算法估計目標速度引起的多普勒頻偏，包括感知收發端本身的頻偏以及速度產生的多普勒頻偏。另一方面，感知接收端也可利用定位算法估計目標位置，由于目標位置隨時間的變化率不包含感知收發端的頻偏，通過計算目標位置變化率與多普勒頻偏對應的速度值之差即可推導出收發端本身的頻偏。圖 16 基于目標位置變化率的頻偏估計方法中國移動網絡協作通感一體化技術白皮書（2023）18(2)頻偏補償頻偏對系統的影響可理解為在接收機和發射機之間引入了一個時變信道，可使子載波間的正交性或采樣點頻域位置的準確性遭

45、到破壞。當載波頻偏為子載波間隔整數倍的時候，盡管子載波之間仍能保持正交，但是在頻域上，采樣點會發生偏移。當載波頻偏不是子載波間隔整數倍的時候，在子載波之間會發生能量泄露，引入子載波間的干擾，破壞子載波之間的正交性。頻偏可通過基于訓練符號的方式進行補償，較經典的算法有 Schmidl&Cox算法（S&C 算法)45。S&C 算法訓練序列時域結構如圖 17 所示，通過使用兩個訓練序列，S&C 算法具有較高的估計精度，但是兩個訓練序列開銷較大，降低了數據的傳輸效率。S&C 算法的頻偏估計分為兩部分，分別是小數倍頻偏估計和整數倍頻偏估計：小數倍頻偏（時域估計）：小數倍頻偏估計只和第一個訓練序列相關，如

46、圖17 所示，時域上第一個訓練序列的前后部分相同（在偶數子載波上傳輸 PN1序列，在奇數子載波上傳輸0）。由于存在頻偏，接收端第一訓練序列前后兩部分對應的采樣點存在相位差，可通過此相位差得到小數倍頻偏。整數倍頻偏（頻域估計）：整數倍頻偏估計利用第二個訓練序列的偶數位置數據和第一個訓練序列的偶數位置數據之間的差分關系計算得出。對于第二訓練序列，奇數子載波上傳輸 PN2 序列，偶數子載波上傳輸 PN3 序列，其中 PN3 與 PN1 具有給定的差分關系。當接收信號存在整數倍頻偏時，接收到的頻域數據相對于發送端會出現循環移位。因此，通過對 PN1 和 PN3 進行滑動相關，可以估計出整數倍頻偏。圖

47、17 Schmidl&Cox 算法的訓練序列時域結構4.4.多節點協作多節點協作未來低空經濟等新業務對感知精度等網絡能力提出更高要求。高精度同步可中國移動網絡協作通感一體化技術白皮書（2023）19實現同步誤差對感知精度的“零影響”，在此基礎上，多節點協作是獲得協作通感空間增益、聯合處理增益的有效途徑，因此亟需設計高效的多節點協作機制，實現全域高精度感知。首先，通過協作節點的動態靈活選擇可實現感知覆蓋性能的增強；其次，當收發節點涉及多小區時，不同小區間通過統一的幀結構設計和資源調度，實現通感的內生融合；再次，在多天線系統中，通過設計合適的波束管理策略，可在保障感知覆蓋情況下降低波束管理開銷；最

48、后，通過融合多維信息實現特定區域內目標的高精度、超分辨感知。本小節從協作節點選擇、協作幀結構、協作波束管理、協作信息融合四方面對多節點協作機制進行介紹。4.14.1 協作節點選擇協作節點選擇考慮到單節點協作感知魯棒性較差、感知能力受限，采用多節點聯合接收，即構建感知協作簇是保證感知服務的連續性與準確性、提升接收信號可靠性和感知精度的有效手段。構建感知協作簇時，由于傳統 SINR 不區分多徑，當直達徑的能量遠大于回波徑時，直接將 SINR 作為感知協作簇的選擇依據，無法選擇出回波徑 SINR 最強的協作簇。如圖 18 所示，一種可行的方案是接收節點對感知參考信號探測并上報一個或多個非直達徑的 S

49、INR（SINRP），發送節點根據各個接收節點上報的結果選擇多個滿足 SINRP 門限值的節點構建感知協作簇。針對移動目標感知，為保持感知穩定性及感知精度，需要根據目標位置變化實時構建動態協作簇。協作簇在切換時，可先切換主節點而后重新構建協作感知簇，該方法與通信基站簇切換流程類似但切換時延較大。也可設計新的簇切換方案，定義簇集合的 RSRP 測量量，而后根據測量值一次性實現協作簇的整體切換。圖 18 利用測量量（RSRP/SINR）選取協作節點示意圖中國移動網絡協作通感一體化技術白皮書（2023）20協作節點不限于宏站，也可以是微站、終端或者空間網絡設備等。在支持宏微站協作的網絡中，為了最大化

50、協作感知增益，需要考慮合適的微站部署方案，給出以下兩個部署原則。原則一原則一：當目標距離宏站遠時，宏站到目標路徑損耗大，因此微站布置需要更密集以減小目標到最近微站的路徑損耗，保證接收信號功率滿足感知要求。原則二原則二：當目標靠近宏站天線面板法線方向時，宏站天線發射波束的增益高，在相同感知接收信號的強度情況下，微站覆蓋范圍可以擴大。圖 19 給出了一種 26GHz 頻段、小區半徑 100m 場景下優化后的微站部署方案，可見微站部署滿足扇區邊緣密集，扇區中心稀疏的特性。圖 19 微站部署方案確定微站部署位置后，可以根據宏站波束方向，實時調度周圍部分接收微站參與多節點協作感知。如圖 20 所示，這種

51、考慮協作感知路徑損耗的微站部署方式相較于均勻部署，在相同的微站數量前提下可提升感知精度 15%以上。圖 20 不同微站部署策略的感知精度考慮到基站作為協作節點在站址選擇固定、部署成本高等方面的局限性，協作節點也可以是終端。一方面，終端位置更靈活、成本較低、分布更密集，有利于獲取更多協作增益；另一方面，終端的上下行幀結構配置與宏站統一，因此其協作方案實現簡單，且可避免基站間嚴重的上下行交叉時隙干擾，有利于高精度中國移動網絡協作通感一體化技術白皮書（2023）21協作感知的快速落地。另外，面向 6G，星地融合將是未來網絡的另外一個重要技術特征。在協作感知的感知節點部署和選擇方面，衛星網絡的衛星站、

52、臨空網絡中的空間網絡設備也可以作為感知節點參與協作感知。比如，在衛星站或者空間網絡設備作為感知信號發送設備時，宏站或者微站可以作為感知回波信號的接收設備，以擴大感知范圍或增強回波信號的接收強度。4.24.2 協作幀結構協作幀結構幀結構是系統收發最基本的格式和時序，對整個通感一體系統設計至關重要，尤其是協作感知系統涉及跨多個小區的聯合設計，亟需提出一套按需配置的幀結構設計原則，滿足多樣化感知需求的同時最大限度降低干擾。（1）感知通過靈活時隙實現感知通過靈活時隙實現，保證通信和感知的兼容性保證通信和感知的兼容性。協作感知模式下，基站 A 和基站 B 的的下行（D）和上行（U）成對配置，而現有通信中

53、為了避免上下行干擾，相鄰基站之間需要統一小區級幀結構配置，即基站 A 和基站 B 的D 和 D 統一，U 和 U 統一，且小區級幀結構配置的 D 和 U 無法修改，如圖 21(a)所示。那么為了保證感知和通信的兼容性，新增感知能力需要在靈活時隙配置，如圖 21(b)所示。(a)(b)圖 21 感知通過靈活時隙實現（2）盡可能減小盡可能減小 GP 開銷開銷，提升資源利用率提升資源利用率?；?A 如果發送感知參考信號的位置緊挨著通信的下行，那么基站 B 的通信下行 D 和上行感知接收 Us 之間需要增加保護間隔 GP，造成資源浪費，如圖 22(a)所示。因此為了盡可能減小GP 開銷，建議基站A

54、發送感知參考信號的位置緊挨著通信的上行或者靈活符號，保證基站 B 的上行感知接收前無需 GP，提高資源利用率，如圖 22(b)所示。中國移動網絡協作通感一體化技術白皮書（2023）22(a)(b)圖 22 盡可能減少 GP 開銷（3）不參與協作感知的基站配置不參與協作感知的基站配置為為U，降低對感知接收的干擾降低對感知接收的干擾。如圖22(a)(b)所示，基站 C 不參與協作感知，若配置成通信下行，就會對基站 B 的感知接收造成干擾，因此建議基站 C 配置成通信上行。（4）存在遠端基站干擾時存在遠端基站干擾時，優選緊挨著優選緊挨著 D 的靈活時隙的靈活時隙；存在符號間干擾時存在符號間干擾時，優

55、選緊挨著優選緊挨著 U 的靈活時隙。的靈活時隙。為了從源頭規避遠端基站干擾，要保證感知的發送離通信上行越遠越好，因此優選緊挨著 D 的靈活時隙，如圖 23(a)所示；感知傳輸時延會引發符號間干擾，可復用通信的 GP 避免符號間干擾，要保證感知的發送離通信上行越近越好，因此優選緊挨著 U 的靈活時隙，如圖 23(b)所示。(a)(b)圖 23 降低干擾根據上述幀結構配置原則，如何設計感知幀結構的信令配置方式需要研究。目前通信幀結構配置的方式非常靈活，包括半靜態幀結構配置和動態幀結構配置。感知幀結構可顯式或者隱式配置，其中顯式配置可包括兩方面，一是基于通信的幀結構配置信令，新增感知幀結構配置信令，

56、二是設計新的信令同時指示出感知和通信的幀結構配置。通感一體統一幀結構配置，可保證通信和感知的兼容性，為通信感知一體化系統設計奠定基礎。中國移動網絡協作通感一體化技術白皮書（2023）234.34.3 協作波束管理協作波束管理在網絡協作通感系統中，為實現目標精準估計，需要協作節點間匹配收發波束。為了探測目標進而進行定位、追蹤，需要首先進行全域波束掃描，進而進行波束跟蹤及波束切換?？紤]到目標具有空間分布不均、移動速度較快等特點，并且某些感知算法存在感知盲區等問題，設計靈活的波束掃描、切換機制，在保證感知精度的同時，盡可能降低波束開銷成為協作波束管理技術的研究重點。不同區域下感知目標的分布存在差異性

57、。例如，從垂直維度來看，感知目標主要分布在地面車輛和低空無人機，而對于中等高度區域的建筑物等，感知目標分布較為稀疏，如圖 24 所示。若利用現有協議中的均勻預編碼碼本配置方法，則為了滿足目標分布密集區域的感知精度，需要加大整個碼本對應的全部角度范圍內的波束數量、縮小角度間隔。這將極大增加波束資源開銷，對于目標分布較為稀疏的區域而言，也是一種波束浪費。因此，可以設計非均勻的預編碼碼本，在目標分布密集的區域配置細粒度較多波束，在目標分布稀疏的區域配置粗粒度較少波束。這種改進的非均勻預編碼碼本設計，可以在保證重點區域感知精度、非重點區域感知覆蓋的前提下，降低整體波束開銷。圖 24 垂直維度非均勻波束

58、配置從水平維度看，在協作感知收發節點連線附近存在感知盲區，感知盲區內目標的測量精度要求較高，測量誤差對目標定位結果影響大；而遠離感知盲區的目標測量精度要求較低，測量誤差對目標定位結果影響小。因此可以將感知區域進一步劃分，針對不同區域采用不同寬度的波束掃描，實現感知精度與波束掃描開銷的平衡。如圖 25 所示，在感知盲區內，可以采用細波束掃描，提升感知精度；而在感知盲區外，可以采用寬波束掃描，降低掃描開銷。通過區域化的波束掃描，可以在降低總體波束掃描開銷的前提下，提升部分重點區域的感知精度。中國移動網絡協作通感一體化技術白皮書（2023）24圖 25 水平維度區域化波束掃描配置4.44.4 協作信

59、息融合協作信息融合協作信息融合包括多節點信息融合與多源信息融合。一方面，協作的多節點可以在相對目標不同的角度、距離上接收目標的反射信號，減小感知信道及測量隨機性對感知性能對個別接收節點感知業務的影響。另一方面，多節點協作可以利用多倍、多維的目標測量量進行定位與測速，有效解決單節點測速中只能測量徑向速度的多普勒盲問題；還可以通過融合算法去除重復目標，實現目標感知精度與分辨力提升。此外，利用攝像頭、射頻信號等多源信息融合，可以獲取更多感知先驗信息，進一步提升感知準確性。多節點協作的核心問題是如何融合處理協作多節點的多維信息從而最大化協作接收增益28，同時需要綜合考慮服務器與接收節點的信號處理能力、

60、數據傳輸開銷等多方面因素。對感知測量量進行融合可以有效平衡協作感知增益與處理復雜度29。具體方案如下：首先，各接收節點對回波信號進行處理，獲得時延、角度、信號強度等感知測量量。而后，接收節點將上述測量量及其多維組合發送給服務器，由服務器進行數據融合。在該融合方法中，目標信息的計算復雜度由服務器與接收節點分擔，降低服務器與接收節點計算負荷。另外，接收節點僅將部分感知測量量發送給服務器，傳輸數據量小，降低了數據傳輸開銷。在多節點信息融合時，參與協作的接收節點數并非越多越好。如圖 26 所示，感知定位誤差隨感知節點數增加而降低且定位誤差逐漸收斂。當接收節點數超過3 時，感知定位精度提升不再明顯，因此

61、可以認為三個接收節點已經接近最優的感知性能，該結果可用于指導優化協作接收節點選擇。中國移動網絡協作通感一體化技術白皮書（2023）25圖 26 協作定位誤差隨節點數目變化曲線5.5.組網干擾管理組網干擾管理通感融合干擾廣泛存在于整個網絡，導致感知性能損失。由于打破通信系統中小區間上下行時隙的一致性，網絡協作通感干擾類型多樣且強烈。本小節首先分析組網干擾特性；其次提出節點間采用干擾協調技術的干擾管理策略，如功率控制；最后，考慮網絡整體協作下的性能優化，提出環形感知組網方案，實現全局實時性干擾管理，提升感知精度。5.15.1 干擾特性分析干擾特性分析協作感知相鄰小區需要采用不同上下行幀結構配置，將

62、額外引入上下行交叉鏈路干擾、小區內上行通信用戶干擾等30-33，干擾類型復雜。如圖 27 所示，對于通信用戶，受到的干擾主要來自下行基站與目標通信用戶。對于協作感知接收基站，受到的干擾主要來自其他感知發射基站、下行通信基站。相比通信信號，感知接收信號功率小，對干擾和噪聲更敏感。在協作感知時，網絡需要盡可能避免上下行交叉鏈路干擾的影響，以同時滿足網絡的感知需求與通信需求34。圖 27 上下行交叉鏈路干擾中國移動網絡協作通感一體化技術白皮書（2023）26圖28 及圖29 分別給出基于蜂窩網絡19小區57 扇區同站址及鄰站址下上下行交叉鏈路干擾對感知精度的影響?？梢钥闯?，來自同站址兩相鄰扇區的干擾

63、尤為強烈。為保障感知信號的成功檢測，對同站址鄰扇區的干擾管理是非常有必要的。此外，對干擾基站進行不同程度的干擾管理，可使感知性能在顯著范圍內變化。因此，在實際應用中，在保障信號成功檢測的基礎上，有必要進一步對其他干擾基站進行適當的干擾管理，以滿足不同場景下的不同感知需求。圖 28 同站址互干擾強度CDF曲線圖圖 29 測距RMSE與鄰站址干擾強度關系圖5.25.2 干擾管理策略干擾管理策略為了有效管理交叉干擾，可以采用干擾協調技術，即對同基站不同扇區、不同基站或者不同用戶的通信信號或感知信號進行時分、頻分、空分、功分、碼分等，規避不同信號之間的干擾碰撞。以功分為例，采用自適應功率控制技術則可減

64、少小區內上行通信用戶對其他接收節點的干擾。如圖 30 所示，采用等功率分配、固定功率分配及固定功率分配技術可實現通感帶寬、發送功率等隨感知業務需求自適應動態調整，滿足業務數據解調、感知精度需求、時延等需求。(a)等功率分配(b)固定功率分配(c)自適應功率分配圖 30 功率分配方案值得注意的是，在目標接近通信用戶設備時，感知性能可能會下降。如圖中國移動網絡協作通感一體化技術白皮書（2023）2731 所示，在雙站感知區域內，假設感知目標 RCS 為 0.1 m2，SNR 門限為 17dB，通信設備周圍的感知目標檢測概率會出現下降，明顯低于無通信設備上行干擾區域的性能。為了解決這一問題，可以采用

65、區域性資源分配等方法，有效避讓上行鏈路的干擾，提升感知精度和通信質量，從而優化通感一體化性能。圖 31 網絡協作中上行通信干擾下的感知檢測概率分布5.35.3 環狀感知組網環狀感知組網前兩小節主要基于點對點通感架構進行干擾特性和干擾管理策略分析，本節從網絡整體角度考慮干擾管理?！熬W協同”是充分利用網絡的能力，通過全局節點間高效協同提升來網絡整體效率的方法35?；诂F有六邊形的宏蜂窩網絡架構做出增強，針對 A 發 B 收的網絡協作感知，可采用“環狀”組網方式，如圖 32所示。同站址三扇區的幀結構同時設置為下行，同時該小區周邊六個小區的幀結構設置上行。小區內三扇區發射感知信號時，周邊六個小區的扇區

66、中的一個或者多個可根據目標的位置進行協作接收，可提升接收信號質量和感知精度，有效降低同站址鄰扇區及相鄰站址之間的上下行交叉鏈路干擾。此外，為相鄰站址基站配置正交碼字的感知信號，可進一步將鄰區干擾限制在較低水平。圖 32 環形組網方案示意圖中國移動網絡協作通感一體化技術白皮書（2023）286.6.原型驗證原型驗證當前產業界已完成多種頻段網絡協作原型樣機測試驗證，用于保障多種通感一體化場景下的覆蓋及性能需求，測試內容涵蓋無人機低空、室內等多種場景下的目標檢測、定位、追蹤。6.16.1 基站基站-基站協作基站協作考慮基站間協作的低頻網絡協作通感，原型樣機采用 4.9GHz 頻段，開展面向室外低空無

67、人機場景的測試驗證。該測試利用不同站址的基站對感知信號進行發送和接收，通過創新的同步差分算法消除收發站點時鐘同步誤差，實現低空無人機的高精度檢測、識別和定位。實測結果顯示，該低頻基站間協作原型樣機感知覆蓋距離達到 1km，在 95%置信度下，感知水平/垂直精度達到米級，多目標最小感知距離分辨率達到米級，虛檢率、漏檢率均可達到 5%以下，可滿足低空安防和低空經濟的應用需求。圖 33 低頻網絡基站間協作通感原型樣機無人機探測場景6.26.2 基站基站-終端協作終端協作考慮到不同種類設備，如基站、終端等，都分布在蜂窩網絡中，為保障覆蓋范圍及協作靈活性，協作通感收發節點可以是基站以及 UE?？紤]基站-

68、UE 間協作的低頻網絡協作通感，原型樣機采用 4 GHz 頻段，開展面向室內行人的軌跡追蹤測試驗證。該測試利用軟件無線電外設（USRP）模擬一個發射基站及四個不同位置的 UE，基于多普勒測量算法實現 CoMP 人體軌跡追蹤46，通過使用 CSI 商估計多普勒、可靠估計決策，以及節點動態切換策略，抑制了硬件及環境非理想因素，中國移動網絡協作通感一體化技術白皮書（2023）29保證了多 UE 協作軌跡追蹤的連續性和可靠性4748。實驗結果顯示，低頻網絡基站-UE 協作感知通感一體原型樣機能夠準確跟蹤多種行人軌跡，包括直線軌跡、M 形軌跡和 S 形軌跡，位置精度可達亞米級。在通信方面，視距通信下平均

69、每個 UE 的下行吞吐量約為 303.25 Mbps?？梢?，多終端 CoMP 感知和通信一體化可達到較好的通感一體化效果，為未來網絡中具有較高應用潛力。圖 34 低頻網絡多 UE 協作軌跡追蹤場景及結果示例：(a)直線軌跡 MUSIC 偽譜(b)M 形軌跡MUSIC 偽譜(c)S 形軌跡 MUSIC 偽譜(d)直線軌跡估計(e)M 形軌跡估計(f)S 形軌跡估計7.7.總結與展望總結與展望6G 時代，通信能力、感知能力將融合共生，各種業務之間的信息協同和處理流程將高度耦合，不同功能之間的互助互惠、不同模塊的聯合優化、不同網絡節點的協同組網，將極大提升網絡協作通感系統的整體性能。隨著業界研究及標

70、準化工作的完善，通感一體化技術關鍵技術及演進路線更加清晰。本白皮書從通感一體化背景與驅動力出發，首先，介紹了通感評估方法與系統建模，包括技術指標體系、系統模型及仿真方法，可用于后續關鍵技術驗證。其次，介紹高精度同步，通過協作節點間同步誤差分析及同步方案設計，使系統具備基礎的網絡協作通感能力。再次，介紹了多節點協作，考慮協作節點選擇、幀結構、波束管理、數據融合等，提出了多節點協作感知方案及仿真驗證，論述網絡協作通感一體化的優越性。而后，介紹了組網干擾管理，通過方案設計降低網絡干擾，實現感知能力的進一步增強。最后，本白皮書介紹了原型驗證工作進展，推動協作通感從中國移動網絡協作通感一體化技術白皮書（

71、2023）30理論研究到產業落地。面向未來，6G 網絡協作通感仍需要加強跨域技術的協調與融合創新，進一步研究和突破網絡協作通感系統基礎理論、非理想因素解決方案、系統平臺構建與原型驗證等，同時希望加強國際合作，進一步匯聚國內外產學研等各方力量，有效協同和推動通感融合技術的國際化、標準化、產業及應用培育等工作，助力低空經濟、智慧交通、智慧工廠等行業快速發展。中國移動網絡協作通感一體化技術白皮書（2023）31縮略語列表縮略語列表縮略語英文全名中文解釋AAUActive Antenna Unit有源天線單元AIArtificial Intelligence人工智能AOAAngle of Arriva

72、l到達角AoDAngle of Departure離開角AWGNAdditive White Gaussion Noise加性高斯白噪聲CCSAChina Communications StandardsAssociation中國通信標準化協會CDFCumulative Distribution Function累積分布函數CRLBCramr Rao Lower Bound克拉美羅下界CRSCell Refernce Signal小區參考信號CSI-RSChannel-State Information ReferenceSignal信道狀態信息參考信號DLDownlink下行GPSGloba

73、l Positioning System全球定位系統IMTInternational MobileTelecommunications國際移動電信IEEEInstitute of Electrical and ElectronicEngineers電氣與電子工程師協會ISACIntegrated Sensing and Communication通信感知一體化ITUInternational Telecommunications Union國際電信聯盟KPIKey Performance Indicator關鍵性能指標LOSLine-Of-Sight視距LTELong Term Evoluti

74、on長期演進技術MSEMean Squared Error均方誤差MTDMoving Target Indicator動目標顯示MTIMoving Target Detection動目標檢測中國移動網絡協作通感一體化技術白皮書（2023）32NLOSNon-Line-Of-Sight非視距NRNew Radio新無線電OFDMOrthogonal Frequency DivisionMultiplexing正交頻分復用RBResource Block資源塊REResource Element資源元素PDCCHPhysical Downlink Control Channel物理下行控制信道PD

75、SCHPhysical Downlink Shared Channel物理下行數據信道QoSQuality of Service服務質量RANRadio Access Network射頻接入網RCSRadar Cross Section雷達散射截面積SFISlot Format Indicator時隙格式指示SINRSignal to Interference-plus-Noise Ratio信干噪比SNRSignal to Noise Ratio信噪比SRSSounding Reference Signal探測參考信號TDDTime Division Duplexing時分雙工TRPTran

76、smission Reception Point收發節點TRSTracking Reference Signal跟蹤參考信號UEUser Equipment用戶設備ULUplink上行USRPUniversal Software Radio Peripheral通用軟件無線電外設2D-FFT2 Dimensional-Fast Fourier Transform二維-快速傅里葉變換3GPP3rd Gernereation Partnership Project第三代合作伙伴計劃4G4th Generation wireless systems第四代移動通信技術5G5th Generation

77、wireless systems第五代移動通信技術5G-A5G-Advanced第五代移動通信技術演進6G6th Generation wireless systems第六代移動通信技術中國移動網絡協作通感一體化技術白皮書（2023）33參考文獻參考文獻1 IMT-2030(6G)推進組,6G 典型場景和關鍵能力白皮書R.20222 王志勤,杜瀅,沈霞 面向 6G 典型場景的無線系統研究J.中興通訊技術,2024,30(4):65-683 Next GAlliance,6G Applications and Use CasesR.20224 Hexa-X,6G Vision,Use Cases

78、 and Key Societal ValuesR.20215 VIVO,China Telecom,China Mobile,et al.,通感一體化系統架構與關鍵技術R.20236 Tong X.,Zhang Z.and Yang Z.,Multi-View Sensing for Wireless Communications:Architectures,Designs,and OpportunitiesJ.IEEE Communications Magazine,2023,61(5):40-467 ITU-R recommendation,Framework and Overall O

79、bjectives of the Future Development ofIMT for 2030 and BeyondR.20238IMT-2020(5G)推進組,5G-Advanced 通感融合仿真評估方法研究報告R.20239 IMT-2030(6G)推進組,通信感知一體化研究報告（第二版）R.202210 IMT-2030(6G)推進組,6G 通信感知一體化評估方法研究報告R.202311 3GPP,Summary#3 on ISAC channel modellingR,3GPP RAN1#116,R1-2401496,202412 CCSA,研究課題項目建議書（面向多基站協作的通

80、信-感知-計算深度融合體系架構與關鍵技術研究）R,TC5WG6#64-012,202313 Liu G.,Xi R.,Han Z.,et al.,Cooperative Sensing for 6G Mobile Cellular Networks:Feasibility,Performance and Field Trial J.IEEE Journal on Selected Areas in Communications,202414 Zhou Y.,Liu J.,Xu C.,et al.,Raytracing-Based Simulation Platform with Efficie

81、nt DopplerEmbedding for Integrated Sensing and CommunicationC Proceedings of 2023 IEEE 34thAnnual International Symposium on Personal,Indoor and Mobile Radio Communications(PIMRC),Toronto,Canada,2023:1-615 Liu Y.,Li O.,Du X.,et al.,Comprehensive Prototype Demonstration of Ultra-BroadbandTerahertz Pl

82、atform for 6G ISACC Proceedings of 2023 IEEE 34th Annual InternationalSymposium on Personal,Indoor and Mobile Radio Communications(PIMRC),Toronto,Canada,2023:1-7中國移動網絡協作通感一體化技術白皮書（2023）3416 Zhao Z.,Liu R.and Li J.,Integrated Sensing and Communication based Breath Monitoringusing 5G NetworkC Proceedi

83、ngs of 2023 International Wireless Communications and MobileComputing(IWCMC),Marrakesh,Morocco,2023:43-4717 Li S.,Luo C.,TangA.,et al.Integrating Passive Bistatic Sensing into mmWave B5G/6GNetworks:Design and Experiment MeasurementC Proceedings of 2023 IEEE InternationalConference on Communications(

84、ICC),Rome,Italy,2023:2952-295718 Pan Y.,Li R.,Da X.,et al.,Cooperative Trajectory Planning and ResourceAllocation forUAV-Enabled Integrated Sensing and Communication SystemsJ.IEEE Transactions onVehicular Technology,2024,73(5):6502-651619 Wang Y.,Tao M.and Sun S.,Cramer-Rao BoundAnalysis and Beamfor

85、ming Design forIntegrated Sensing and Communication with Extended TargetsJ.IEEE Transactions on WirelessCommunications,202420 Liu F.,Cui Y.,Masouros C.,et al.,Integrated Sensing and Communications:TowardDual-Functional Wireless Networks for 6G and BeyondJ.IEEE Journal on Selected Areas inCommunicati

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87、dCommunication And Sensing NetworksCProceedings of 2022 14th International Conference onWireless Communications and Signal Processing(WCSP),Nanjing,China,2022:478-48223 3GPP,Study on Integrated Sensing and Communication R.3GPP TR 22.837,202324Liu G.,Ma L.,Xue Y.,et al.,SensCAP:A Systematic Sensing C

88、apability Performance Metricfor 6G ISAC J.IEEE Internet of Things Journal,2024,11(18):29438-2945253GPP,Discussion on channel modelling methodology for ISACR,3GPP RAN1#117,R1-2404469,2024263GPP,Study on channel model for frequencies from 0.5 to 100 GHzS.3GPP TS 38.901,202327 Chiriyath A.R.,Paul B.,Ja

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90、com Workshops(GC Wkshps),Kuala,Malaysia,2023:123-12829Han Z.,Ding H.,et al.,Cellular Network Based Multistatic Integrated Sensing andCommunication System J.IET Communications,2024,18(12):1-11.30 Leyva L.,Castanheira D.,Silva A.,et al.,Two-stage estimation algorithm based oninterleaved OFDM for a coo

91、perative bistatic ISAC scenarioC/Proceedings of 2022 IEEE 95thVehicular Technology Conference:(VTC2022-Spring),Helsinki,Finland,2022:1-631 Pucci L.,Matricardi E.,Paolini E.,et al.,Performance analysis of a bistatic joint sensing andcommunication systemC/Proceedings of 2022 IEEE International Confere

92、nce onCommunications Workshops(ICC Workshops),Seoul,Korea,Republic of,2022:73-7832 SakhniniA.,Guenach M.,BourdouxA.,et al.,ACramr-Rao Lower Bound for Analyzingthe Localization Performance of a Multistatic Joint Radar-Communication SystemC/Proceedings of 2021 1st IEEE International Online Symposium o

93、n Joint Communications&Sensing(JC&S),Dresden,Germany,2021:1-533 Li R.,Xiao Z.,and Zeng Y.,Beamforming towards seamless sensing coverage for cellularintegrated sensing and communicationC/Proceedings of IEEE International Conference onCommunications Workshops(ICC Workshops),Seoul,Korea,Republic of,202

94、2:492-49734 Zhang X.,Han L.,Han Z.,et al.,InterferenceAnalysis for Collaborative Integrated Sensingand Communication NetworksJ.Communications of HUAWEI RESEARCH,2023,2:99-10635 Chen X.,Feng Z.,Wei Z.,et al.,Multiple Signal Classification Based Joint Communicationand Sensing SystemJ.IEEE Transactions

95、 on Wireless Communications,2023,22(10):6504-651736 Zhou J.,Li W.,Jiang S.,NLOS Identification and Ranging Error Mitigation for UWBSignalC/Proceedings of 2022 IEEE International Conference on Networking,Sensing andControl(ICNSC),Shanghai,China,2022:1-537 Zhang X.,Xu J.,An Indoor NLOS Identification

96、and Extraction Algorithm Based onMulti-dimensional Data CorrelationC/Proceedings of 2023 IEEE/CIC International Conference中國移動網絡協作通感一體化技術白皮書（2023）36on Communications in China(ICCC),Dalian,China,2023:1-538 Li Z.,Tian Z.,Zhou M.,et al.,An accurate and robust environment sensing algorithm forenhancing

97、indoor localizationC/Proceedings of IEEE INFOCOM 2018-IEEE Conference onComputer Communications Workshops(INFOCOM WKSHPS),Honolulu,USA,2018:244-24939 Shi Q.,Liu L.,Zhang S.,Joint Data Association,NLOS Mitigation,and Clutter Suppressionfor Networked Device-Free Sensing in 6G Cellular NetworkC/Proceed

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