智能超表面辅助6G通感算深度融合关键技术

为支撑新兴业务实施和产业升级，未来无线通信网络将提供通信、感知、计算（通感算）的融合服务。智能超表面作为6G重要的备选技术，能有效提升系统的通信、感知、计算性能，具有构建通感算一体化系统的潜力，近年来得到广泛关注。为此，首先介绍了智能超表面辅助的通感算融合系统的研究现状，进一步介绍智能超表面辅助通感算融合的关键技术，最后分析了智能超表面辅助通感算融合网络的技术挑战。对智能超表面在通感算领域的应用做了系统地阐述，为未来通感算融合网络提供技术支撑。     

6G通感一体化组网理念及关键架构研究

ITU已经明确将通感融合做为6G主要技术方向，因此需要将通信和感知的需求有机的融入6G网络架构中，需要在现有的5G架构上进行较大的调整，从而满足基于通信+感知+N的多种6G业务融合的需求。首先从6G通感一体化组网的需求进行分析，给出智能化、面向用户化的6G通感融合组网建议，然后开展多域/多层融合、多频协调、多节点部署的架构研究，分析其特点、适用范围和算力能力等，最后对面向通感融合的6G网络的空口技术开展研究。     

面向6G的通感算融合服务、系统架构与关键技术

5G系统主要面向通信服务而设计，并不是为原生支持通感算融合服务而设计的。6G将原生地支持通信、感知和计算服务，成为支撑未来社会高效可持续发展的网络信息底座，赋能丰富多彩的未来新业务。为此，解释了通感算服务以及服务用例，并定义了不同服务对应的性能指标和效率指标。为满足通感算融合服务及其指标，给出了一种通感算融合的系统架构及其关键特征。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，进而提出了面向通感算融合的数据面，以解决通感算融合业务的数据传输需求。进一步地，面向通算融合，给出了6G通算融合基本流程，并给出了6G通算融合方案与算力网络协同的三种选项。面向通感融合，简要介绍了通感一体化的9个关键技术。还对感知和计算的“对外服务”和“对内服务”的逻辑关系进行了阐述。最后，给出了通感算融合的未来研究方向。     

面向6G的通信感知一体化架构与关键技术

通信感知一体化是基于软硬件资源共享或信息共享实现通信与感知功能协同的新型信息处理技术,是6G潜在使能关键技术之一。首先从通感融合的可行性出发,探讨了通信感知一体化工作模式以及应用场景;然后围绕一体化系统方案设计,重点分析了通信感知一体化的系统架构以及空口融合、网络融合、硬件架构与设计等核心使能技术,并给出了技术研究建议;最后,介绍了通信感知一体化的应用挑战和发展趋势。     

通信感知计算融合在工业互联网中的愿景与关键技术

5G赋能工业互联网为工厂数字化、智能化、无人化提供了基础,但是也对网络提出了协同感知、通过感知信息的分布式协同传输与决策、通信精准QoS保障的要求,从而实现智能化生产与控制。针对工业互联网中的新型业务场景与网络的需求,提出了通信感知计算融合在工业互联网中的愿景,对通感一体化、通感算一体化的网络架构与协同机制和通感算一体化能力开放等部分关键技术挑战进行了阐述,并简要介绍了高精度定位、设备/环境管理、云化控制等潜在工业应用场景。     

5.5G通信感知网络架构关键问题研究

<正>随着5G技术不断发展,毫米波和空间天线技术推动了5.5G通信感知融合架构研究。在未来6G通信系统中,更高的频段（毫米波、太赫兹甚至可见光）、更宽的频带都将为通信系统集成无线感知能力提供可能。未来网络将利用通信感知融合技术实现对目标的检测、定位、识别、成像等感知功能,获取周边环境信息,智能精确地分配通信资源,挖掘潜在通信能力,增强用户体验。近年来,通信感知融合技术研究成为业界关注的重点课题。2021年5月IMT-2030(6G)推进组在《6G总体愿景及潜在关键技术白皮书》中预测,通信感知融合技术是5.5G/6G潜在关键技术之一。2021年7月,IMT-2020(5G)     

6G通信感知融合指标仿真方法研究

如何针对不同的应用合理提供通信感知融合的性能,已经成为5G网络演进和新的6G网络技术的重要研究方向之一。通过对通感融合模式和关键绩效指标（key performance indicator,KPI）的分析,提出了两种不同的通感融合实现的模式,并针对不同模式提出了通感融合仿真系统的架构,描述了仿真系统架构实现的组成模块,以及各部分的实现技术。同时,结合通信频谱效率和感知分辨率等典型的通感融合关键指标,在一定条件下实现了关联仿真,并对仿真结果进行了分析,给出了仿真系统实现的案例。     

面向6G的通感空口融合无线电接入网方案

通信感知一体化技术已经成为6G的重要研究方向之一。针对6G通信与感知在空口层面进行融合的必要性分析,指出通感空口融合不仅可以提升6G系统服务能力,还可以有效提升无线频谱的利用率。提出一种面向6G的通感空口融合无线电接入网方案,包括无线电接入网整体框架、无线感知与通信信号复用方式、一体化信道/信号设计等,为进一步开展研究提供参考。对通感空口融合所面临的挑战进行分析,并指出通感空口融合将对6G空口协议栈设计造成重要影响,需重点研究。     

通信感知一体化技术思考

通信感知一体化具有丰富的技术内涵和应用场景,已成为当前6G研究热点。分析了通信与雷达技术特征的异同,并从网络感知角度探讨了通感一体化面临的理论、技术与工程挑战。给出了语义视角下的一体化研究建议,以及未来网络部署运营在频谱、产品形态和感知专网等方面的建议。认为在5G增强版和6G系统中开展通感一体化标准化工作,必将推动通信产业与雷达产业的融合发展。     

6G通感算一体化网络架构和关键技术研究

面向2030及未来，融合通信、感知和计算的6G网络成为社会数字化转型的基础。目前业界更多的开展通信感知一体化的研究工作，因此从网络系统架构设计和应用部署的角度出发，提出了通感算一体化网络架构设计方案，并介绍了系统功能、无线空口设计、多模态协同感知、算力供给、业务编排、网络调度、安全等关键技术；最后给出了面向通感算一体化服务的网络和服务性能指标体系设计。     

面向卫星通信的6G通感算融合架构、技术与挑战

为了适应第六代移动通信(6G)技术在卫星通信领域的发展需求,亟需将感知、通信、计算(通感算)融合一体化,兼顾6G通信对于极低时延、极高带宽、极低功耗和极高算力的要求,发展通感算融合理论和关键技术。卫星通信凭借其覆盖面积大、成本低和算力强的特点,成为6G通感算融合的关键场景,其通过边缘计算、联邦学习等技术构建6G通感算融合网络,设计实现一体化终端功能结构,从而有效提升系统性能。目前面向卫星通信中的通感算融合研究还处于起步阶段,架构与关键技术的相关研究都在加速进行中。基于此,首先对6G通感算背景和研究现状进行介绍;然后提出面向卫星通信的6G通感算架构,概述其系统功能模块构成和关键技术;接着提出基于联邦学习的卫星通感算融合架构,并详细阐述架构组成和性能指标;最后探讨了面向卫星通信的6G通感算融合面临的挑战和未来的发展趋势。     

6G通感传算融合需求分析与关键技术研究

6G做为未来新一代通信,其架构和关键技术都将发生比较大的变化和演进,其中多种技术或多种应用集成在同一设备或系统的融合技术已经成为主要的发展方向。目前,较为主流的融合业务技术表现为两项业务的融合,如通信和感知融合技术、通信和无线传能的融合。基于此,从6G技术发展的可能性出发,首先从两个维度进行介绍6G通信-感知-传能融合的应用场景,然后阐述6G通信-感知-传能融合的典型技术,最后对6G通感传算融合的发展趋势进行了总结。     

中继辅助的干扰信道中总体MSE最小化的安全波束成形

针对中继辅助的干扰信道中的通信安全问题，提出了一种基于均方误差的物理层安全编码，最大化窃听者与合法用户估计目标信号的均方误差之差。建立了中继辅助的干扰信道网络的窃听模型，并将物理层安全编码策略用最优化问题描述。将非凸的最优化问题变化为三个子凸优化问题，使其可以利用梯度下降法求解，并利用迭代算法，联合求解发射机、中继和收发机的最优编码矩阵。仿真实验表明，该算法能有效提高系统的安全性能。      

6G通信感知一体化系统的性能指标

面向6G通信感知一体化（ISAC）系统,从业务共存、能力互助、网络共惠3个阶段研究了技术演进趋势,明确给出各阶段的系统设计目标和性能指标需求。从通信性能、感知性能、资源分配和应用场景等维度,提出影响6G ISAC系统性能的四维边界因素。基于提出的通感效率和通感效用两个新的性能指标,仿真评估了典型场景下的通信感知一体化系统性能,为后续进一步开展6G ISAC的系统设计和评估验证工作提供了重要参考。     

6G车联网中的通感算融合：现状与挑战

车联网通信-计算融合对满足高可靠低时延的应用需求具有重要意义。面对无人驾驶等新兴智能服务对多极致性能的需求，探究6G车联网中的感知-通信-计算融合体系，打破感知、通信、计算三大资源的独立分治局面，实现资源灵活互通与统筹管理，对智能交通的发展具有重大意义。首先，回顾了车联网中通信、计算技术的发展；然后，针对系统架构和关键技术两个方向对现有车联网通信-计算融合的相关工作进行了回顾和整理；最后，分析了6G车联网中通感算融合的未来应用及挑战，为车联网感知-通信-计算融合方向的研究提供参考。     

对抗条件下无人机和智能反射面协同传输技术研究

空地通信是未来6G移动通信的典型场景，但由于能量受限、易被窃听和干扰以及安全需求升级，使得空地通信在这种对抗环境下面临巨大的挑战。利用无人机和智能反射面（Intelligent Reflecting Surface,IRS）的优势互补，可以提升空地通信网络的传输性能、能量效率以及物理层安全。从对抗条件下无人机和智能反射面协同传输的架构设计、系统建模、策略选择以及联合优化方法等方面进行分析，论述对抗条件下利用无人机和智能反射面协同传输来提升空地通信网络传输性能的可行性，对其未来发展趋势进行了展望。     

太赫兹通信物理层安全技术发展研究

在太赫兹通信技术快速发展的背景下,建筑遮挡、恶劣天气等原因导致的复杂、弥散信道对通信安全性、可靠性提出新的挑战。太赫兹通信的保密属性在通信网络的广域性下隐含泄露、窃听等风险,研究现有的加密和防窃听手段在太赫兹通信中的可行性,推动物理层安全技术的创新与应用,实现信息的稳定安全传输,成为具备研究价值的热点问题。本文从安全通信角度出发,分析部分现有物理层加密与防窃听方法,总结其在太赫兹通信领域中的融合应用与效果,并对其未来发展趋势进行展望。     

面向无人机网络的通信感知一体化的高效能波形选择方法

将感知功能集成入通信设备实现通信感知一体化功能，正在成为无人机通信网络的一个关键特征。现有通信感知融合方案集中于单一波形下的设计，缺乏对无人机飞行场景和波形的适配性研究；此外，无人机感知方式集中于雷达主动探测感知，无人机网络内存在较大的感知信息共享开销。基于此，首先梳理了典型通感融合波形的算法复杂度、载荷能力以及在高动态场景下的误码率性能等指标，引入综合效能指标以表征不同波形的综合能效特征，提出了一种基于感知信息驱动的通感融合波形选择机制，并针对该选择机制中所需决策算法进行了讨论分析，设计了一种“基于先验信息辅助的Q-Learning”波形决策算法，通过结合无人机事先已训练所得“感知信息-波形”先验信息映射与应用“Q-Learning”方法对实际飞行场景进行动态学习，实现在不同场景下无人机所采取通信方案的综合效能提升。为进一步降低主动感知无人机间系统开销，基于所提波形选择机制又提出了一种信号发送端主动感知与信号接收端被动感知相结合的主被动融合感知方案。最后通过仿真证明所提波形选择机制可以显著提高综合效能，验证了“基于先验信息辅助的Q-Learning”波形决策算法性能近似于理想判决，同...     

6G通感智算一体化无线网络技术研究

6G将实现真实物理世界与虚拟数字世界的深度融合。为满足业务应用“智慧化、沉浸化、全域化”的发展趋势,未来网络发展需将网络世界、数字世界与物理世界无缝融合,构建通感智算一体化网络架构体系。通过研究6G通感智算一体化的技术需求、架构及方案等,提出了更具体的通感智算一体化无线网络演进方向和技术,分析了在通感智算一体化无线网络基础上的智能节能、智能编排、物理层智能等应用案例。     

无人机辅助物理层安全下的保密性能优化

信息安全是影响物联网(IoT)应用的关键因素之一,物理层安全是解决物联网信息通信安全问题的有效技术。该文针对物联网中带有主动攻击的全双工窃听者,利用无人机(UAV)辅助发射人工噪声的方法,提升系统物理层安全性能。为了跟踪窃听者位置移动,首先采用贝叶斯测距和最小二乘法迭代估计窃听者位置,然后提出基于Q-learning的无人机轨迹优化算法,以达到在窃听者移动情况下系统保密性能最优。仿真结果表明,该算法能快速收敛,并且无人机能够跟踪窃听者移动来确定自身最佳位置,对窃听信道实施有效干扰,从而保证系统可达安全速率最大。