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简介：《通感一体化系统架构与关键技术》白皮书围绕6G通感融合演进，面向6G网络研究人员、通信工程师及网络安全评估者，系统梳理通感一体化的架构设计与空口关键技术，可作为从总体认知到技术落地的参考材料。资源包共1个PDF文件，大小11.23MB，内容覆盖业务分类与性能指标、主要标准组织进展、感知服务参考模型、感知功能与感知方式，并深入介绍一体化波形设计、多天线感知、网络协作感知、非理想因素消除、多频点协作、移动性管理、链路自适应以及基于RIS的感知增强等技术方向，章节划分明晰。目前已有73人学习下载，便于快速定位相关专题。对理解6G网络如何高效融合通信与感知能力、评估潜在安全风险具有直接参考价值，也为主题研究或技术预研提供了较完整的目录线索与知识框架。

1. 为什么通感一体化不是通信系统的“附加功能”

通感一体化系统架构在 5G-A 和 6G 的讨论里出现频率越来越高，但把它从论文翻译成能部署的工程方案，会先遇到两个反直觉的事实。第一，感知和通信共用一套射频与波形资源时，系统的瓶颈往往不在算法而在架构：感知业务的测距精度、角分辨率与航迹连续性，和通信的误码率、时延目标不是同一套考核体系，这两套指标如果不从站内功能划分和站间接口设计入手做联合约束，后期只能在信号处理和协议栈两侧各自堆叠冗余。第二，一体化不是硬件叠加，分布式部署、算力协作与协议接口的改变会决定整套系统的成本上限。这篇文章从架构分层讲起，拆开波形设计、收发处理、同步与资源分配三个关键环节，最后落在工程验证的具体方法上，适合正在做 5G-A 位置增强、通感一体化基站和车路协同路侧设备的工程师。

2. 通感一体化系统架构的分层模型：从网到站的能力编排

2.1 从“两套系统”到“一套硬件”：三种路线的取舍

在讨论架构之前，先看产业里出现过的三种组合方式。第一种是叠加式架构，通信和感知分别用独立的射频通道、基带板和天线阵面，通过后端网关做数据汇聚。好处是研发周期短，坏处是硬件成本接近翻倍，而且两套系统部署在同一站址时互相干扰，屏蔽和隔离工程非常难做。

第二种是共享式架构，通信链路和感知链路共用天线阵面和部分中射频模块，但基带侧仍保留独立的协议栈和处理单元。这种架构已经出现在一些 4G/5G 基站与雷达融合的产品里，能做到“一台设备两个功能”，但两套软件栈的资源协调仍然依赖管理面的静态配置，感知任务无法真正进入通信调度循环。

第三种是原生一体化架构，从需求定义开始就把感知任务视为与通信同级的协议功能，发射波形、接收滤波、目标检测、跟踪上报直接编入基站功能链，感知能力通过服务化接口开放给上层应用，这才是本文说的通感一体化系统架构。从工程落地角度，我一般建议先判断项目阶段：用现有 5G 基站做感知能力验证，叠加式是性价比最高的起点；做 6G 前研机或车路协同批量路侧设备，原生一体化架构才值得投入。判断标准就两条：感知业务时延要求是否小于 10 毫秒，以及感知结果是否需要参与调度决策，命中任何一条就要放弃共享式方案的静态配置思路。

2.2 站内功能划分：一体化基站的感知处理链

架构落地到基站内部，是用一条感知处理链替换原来纯粹的通信处理链。这条链上的关键环节依次是：天线阵列接收、回波分离、目标检测、参数估计、感知信息上报。回波分离决定后面所有处理的质量，因为通信信号和感知回波在同一个接收窗口内同时到达，需要利用循环前缀、导频结构和时延扩展特性做信号分离。

这里真正的工程难点是算力分配。通信基带的处理是确定的，每个时隙的调制、编码、预编码都由协议规定；感知处理的负载是动态的，目标数量、扫描角度、是否需要跟踪都会改变计算量。如果感知和通信严格共用一块 DSP，感知任务突发时就会抢占通信的时隙预算。常见做法是在硬件规划阶段把算力按 8:2 做静态切分，感知处理运行在独立核上，结果通过共享内存交给通信侧。代价是 20% 算力常驻空闲，换来的是确定性的时延上界。

2.2.1 算力切分的最小配置示例

下面是我在原型系统里用过的资源规划文件，可以作为讨论基线：

{ "site_id": "ISAC_BS_001", "resource_segmentation": { "comm_dsp_cores": 20, "sense_accelerator_cores": 8, "shared_memory_mb": 128, "scheduling_policy": "prioritize_comm_latency" }, "sensing_processing_chain": [ "echo_separation", "target_detection", "parameter_estimation", "tracking_filter", "perception_report" ], "latency_budget_ms": { "echo_separation": 1.5, "target_detection": 3.0, "parameter_estimation": 2.0, "tracking_filter": 2.0, "perception_report": 1.5 } }

这份配置的核心不是数字，而是把感知处理按流水线切成五个阶段，每段有独立时延预算，总预算 10 毫秒。设计原则是：感知链路每一级都必须可独立观测、独立挂起，否则真机上定位问题会非常痛苦。prioritize_comm_latency表示通信时延超限时感知任务可以让路，这是所有共享架构的默认选择，代价是感知航迹可能出现跳变。

2.3 站间协同：控制面与数据面的两级组网

单站感知覆盖范围有限，实际部署都会遇到多站协同：相邻路侧设备共视同一路口，或者多台设备需要拼接一条连续目标轨迹。这时候要把各站的感知结果在边缘节点融合，架构上通常做两级控制。

边缘感知网关负责把各站检测结果按统一坐标系做时间对齐和空间拼接，中心节点负责全局目标跟踪和感知服务开放。接口设计上有三个点容易忽略：一是感知数据格式，检测结果（距离、角度、速度、RCS）建议直接采用雷达点云风格的数据结构，而不是自定义文本协议；二是时效性，感知结果必须携带源端时间戳，不能依赖 TCP/UDP 到达顺序做时间对齐；三是重复目标剔除，多站覆盖重叠区域会出现同一目标上报两次，需要用目标 ID 加位置校验做融合。

3. 通感一体化关键技术之一：波形形态与收发处理链路

3.1 三种候选波形的选型逻辑

波形是通感一体化的地基，它同时决定通信频谱效率和感知能力上限。目前行业里讨论最多的是三种形态。

OFDM 是 4G/5G 的存量资产，直接复用的好处是标准化成本最低。感知上它靠时延-多普勒处理实现距离与速度估计，但因为 OFDM 的模糊函数存在多速度盲区，高速目标检测需要专门设计导频图案。FMCW 是传统车载雷达的波形，距离分辨率和速度分辨率都很好，但频谱利用效率低，和现有移动通信帧结构很难对齐。OTFS 把信号调制在时延-多普勒域，相比 OFDM 对高速多普勒更鲁棒，但接收机复杂度高，产业成熟度低。

选型时我会遵循一个原则：先看频谱资源是“独占”还是“共享”。感知频段与通信频段隔开，FMCW 直接可用；如果必须在同一载波内共存，OTFS 和 OFDM 才是有效选项。对绝大多数做 5G-A 增强的项目，OFDM 加导频改造是最务实的起点。

3.2 收发处理链的最小实现：从发射到感知参数

下面用一个 Python 示例演示 OFDM 体制下回波分离和参数估计的核心思路。这部分代码可以在实验室直接用加噪信号验证，不需要接入真实基站。

import numpy as np from numpy.fft import fft, ifft fs = 122.88e6 # 采样率，对应 100 MHz 带宽 fft_size = 4096 # FFT 点数 cp_len = 288 # 循环前缀长度 rng = np.random.default_rng(42) # 1. 生成一个 OFDM 符号的频域数据，用 QPSK 映射 def generate_comm_symbol(): data = rng.integers(0, 2, fft_size) * 2 - 1 qam = data + 1j * (rng.integers(0, 2, fft_size) * 2 - 1) return qam # 2. 构造发射信号并叠加一个目标回波 def transmit_with_echo(): qam = generate_comm_symbol() tx = ifft(qam) tx_cp = np.concatenate([tx[-cp_len:], tx]) # 模拟目标：往返时延对应 30 个采样点，多普勒引起相偏，幅度衰减 40 dB delay = 30 echo = np.zeros_like(tx_cp, dtype=complex) echo[delay:] = tx_cp[:-delay] * np.exp(1j * np.pi / 3) / 100 rx = tx_cp + echo rx_no_cp = rx[cp_len:] return qam, fft(rx_no_cp) # 3. 回波分离：通信数据是已知的，可重建参考信号并从接收信号中消除 qam_tx, rx_fd = transmit_with_echo() rx_echo_fd = rx_fd - qam_tx rx_echo = ifft(rx_echo_fd) # 4. 通过相关峰定位时延 corr = np.correlate(rx_echo, ifft(qam_tx), mode="full") peak = np.argmax(np.abs(corr)) estimated_delay = peak - len(rx_echo) + 1 print(f"真实时延: 30 采样点，估计时延: {estimated_delay} 采样点") print(f"对应距离: {estimated_delay * 3e8 / fs:.2f} 米")

代码里第 3 步是通感一体化接收机和传统雷达接收机最本质的区别：传统雷达不知道发射波形，只能用匹配滤波做相关；通感一体化接收机知道通信数据，可以先把通信分量重建出来并从接收信号中对消，对消后剩下的残差近似为纯感知回波。这个操作能让感知通道的动态范围要求降低 20 dB 以上，代价是通信解调必须先行完成，所以架构上感知估计天然依赖通信处理的输出。

参数上有一点需要特别注意：fs直接决定距离分辨率，上面代码里 122.88 MHz 采样率对应约 1.22 米距离分辨率；如果你需要分米级分辨率，采样率要拉到 300 MHz 以上，这会在硬件选型时直接提高 ADC 成本。代码里的30个采样点时延只是演示值，真实目标回波时延一般远大于循环前缀长度，实际实现需要利用多个 OFDM 符号做互相关来解时延模糊。

3.3 波形参数与感知能力的关系表

这张表的核心结论是：通感一体化波形没有“免费午餐”。任何一个参数调整都会同时改变通信和感知两侧的边界，所以波形设计本质是带约束的多目标优化，而不是单一指标最大化。做原型验证时，先把子载波间隔和带宽按通信侧需求锁定，再用导频密度微调感知性能，是收敛最快的方式。

4. 通感一体化关键技术之二：同步误差、自干扰与资源分配

4.1 站间同步误差如何吃掉感知精度

感知测距依赖收发时间戳，站间同步误差会直接变成测距误差。一个直觉结论：如果两站之间时间不同步 1 微秒，那么基于往返时间测量的距离误差就是 300 米。这个数量级意味着，想用通感一体化做亚米级定位，站间同步必须做到纳秒级。

工程上常用的同步方案有三种。GNSS 授时同步成本低，但室内和隧道场景失效；IEEE 1588 PTP 网络同步精度在理想条件下可以达到亚微秒，但要依赖交换机的透明时钟能力；光纤时间同步精度最高，能达到亚纳秒，代价是必须铺光纤。实际部署中我见过最多的坑是：用 PTP 同步做通了通信，就直接复用到感知，结果测距误差大得离谱，一查交换机的透明时钟支持没开。

同步是通感一体化系统架构里最不该省的环节，因为所有感知融合算法都以时间对齐为前提。如果前期同步预算没做好，边缘融合节点看到的就是一群来源不同、时间基准不同的点云，这种数据用再好的航迹滤波算法也救不回来。

4.2 自干扰消除：同频同时收发的前提条件

通感一体化基站发射通信信号的同时要接收目标回波，发射功率通常在 43 dBm 以上，而目标回波功率可能低至 -90 dBm，两者相差超过 130 dB。这个链路预算缺口就是自干扰问题：发射信号会直接泄漏进接收链路，把灵敏度完全淹没。行业里通用的消除策略是“物理隔离、模拟消除、数字消除”三级级联。

物理隔离靠天线布局和收发通道设计，能提供 40 到 50 dB 的隔离度；模拟消除在射频前端把参考发射信号取出来，经过幅度和相位调整后与接收信号相加对消，再提供 30 到 40 dB；剩余的 20 到 30 dB 由数字域自适应滤波器消除。三级联动才能接近 130 dB 的动态范围要求。实际测试时，哪怕有一级没调好，接收机灵敏度就会崩溃，而且表现得很隐蔽——通信误码率正常，感知却只能看到近距离强反射体。

4.3 功率与时频资源的联合分配

把感知当作一等公民接入资源调度后，调度器面对的不再是“给谁发数据”，而是“同时给通信和感知分配功率与时间”。这里给出一个最简单的迭代功率分配示例，逻辑可以直接移植到基站调度器的原型里。

import numpy as np def allocate_power_sense_comm(total_power, rate_weight, sense_weight, iterations=50): # 初始化：功率均分 p_comm = total_power / 2 p_sense = total_power / 2 noise = 1e-13 # 噪声功率，归一化处理 for _ in range(iterations): # 通信速率按香农容量近似，感知精度按回波 SNR 近似 comm_utility = rate_weight * np.log2(1 + p_comm / noise) sense_utility = sense_weight * np.log2(1 + p_sense / noise * 10) total_utility = comm_utility + sense_utility # 按边际收益重新分配功率 p_comm_new = total_power * (comm_utility / total_utility) p_sense_new = total_power * (sense_utility / total_utility) # 收敛控制，避免震荡 p_comm = 0.9 * p_comm + 0.1 * p_comm_new p_sense = total_power - p_comm return p_comm, p_sense p_comm, p_sense = allocate_power_sense_comm(40, 0.7, 0.3) print(f"通信功率: {10*np.log10(p_comm):.2f} dBm, 感知功率: {10*np.log10(p_sense):.2f} dBm")

这个循环的本质是让通信和感知按各自的边际效益竞争功率，rate_weight和sense_weight是业务优先级。如果当前时隙感知任务紧急，就把sense_weight调大，功率自动倾斜。迭代式的缺点是收敛需要时间，所以实际调度器里用的是一次性查表的方案：预先把权重组合和功率分配结果离线算好，调度时直接查表，把计算时延压到微秒级。

这个示例的关键参数在于回波 SNR 处理：感知的效用函数里我把回波信噪比乘了 10 倍增益系数，用来近似匹配滤波的处理增益。不同场景下这个系数差异很大，没有统一取值，必须在真实环境中标定，这也是功率分配经常被忽略的细节。

5. 通感一体化系统架构落地的验证方法与调试要点

5.1 最小可复现的验证流程：射频环回测感知精度

通感一体化系统最难做的是隔离变量：目标运动、信道多径、硬件非线性混在一起，出现问题根本分不清是哪一环。我建议第一个验证环境不要用真实目标，而是用射频线缆加可调衰减器做环回测试。把发射信号经过可调延迟线直接注入接收机，延迟线模拟目标距离。此时环境是理想信道，测距误差完全来自硬件和算法本身，这是标定感知精度的基线。

5.2 三个最容易翻车的工程调试点

第一个是回波分离后还有强残留。检查方向不是算法参数，而是通信解调是否完全正确，只要 OFDM 里的导频估计有一个符号解错，重建信号就会有误差，回波分离后出现一排虚假峰值。先看误码率，再看感知谱，顺序不能反。

第二个是角度估计漂移。多半是阵面相位校准没做，或者是温度漂移导致阵元间相位差缓慢变化。常见做法是开机后先用一个已知位置校准源做一次相位校准，之后每 10 分钟用强反射体做一次二级校准。

第三个是资源抢占导致的时延抖动。感知处理链是流水线结构，某一级超时会把积压传递到下一级。排查方法是给每一级加性能计数器，一旦感知时延异常，先看是哪一级超支。十次里面有九次是目标检测的目标数超过阈值，动态计算量超出核心分配预算，处理办法就是加目标数量上限，做不完的延到下一帧，而不是压垮整个调度器。

5.3 半实物仿真的参数收敛技巧

没有真实天线阵列时，半实物仿真用信道模拟器注入回波。经验是信道模拟器配置默认的信道模型时序是微秒级，但通感一体化要求纳秒级时间对齐，所以必须把采样率和时延分辨率调到与真实硬件一致。验证结果看两个指标：测距均方根误差和测速均方根误差，前者应小于距离分辨率的十分之一，后者应小于速度分辨率的五分之一。指标不达标时，对照 5.2 的三个调试点逐项排查，收敛速度会快很多。

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