中国移动通信研究院刘光毅研究团队联合中关村泛联移动通信技术创新应用研究院研究人员在中国工程院院刊Engineering发表题为“Cooperative Sensing for 6G ISAC: Concept, Key Technologies, Performance Evaluation, and Field Trial”（面向6G通感一体化的协作感知：概念、关键技术、性能评估与外场试验）的研究性文章。该研究围绕6G通信感知一体化（ISAC）中的协作感知范式，系统梳理了其应用场景、技术演进、核心特征、系统模型、关键技术、性能指标与外场试验结果，并提出“NICE”框架，即网络使能（Network-enabled）、深度集成（Integration）、协同合作（Cooperation）以及节点泛在（Everything），为面向低空经济、智能交通、工业互联网和社会治理等场景的6G网络化感知提供了技术参考。

从“通信网络”到“信息网络”：为什么6G需要感知？

从1G到5G，移动通信网络的核心任务是“连接”：让人与人、人与物、物与物之间实现更高速、更可靠的数据传输。到了5G，增强移动宽带、大规模机器类通信和超可靠低时延通信成为主要应用场景。但进入6G时代，网络要面对的不只是“传得快不快”，还包括“看得准不准”。低空无人机监管、车联网协同、智慧工厂、安防监测、环境感知、医疗健康等场景，都要求网络具备对目标的检测、定位、识别和成像能力。换句话说，未来网络不仅要传递信息，还要理解周围环境。通信感知一体化（ISAC）正是在这一背景下成为6G的重要使用场景之一。它试图让通信基础设施同时承担感知任务：基站、终端和传感器不再只是数据通道，也可以成为分布式“感知节点”。

图1.ISAC典型应用场景示意图

协作ISAC：让多个节点一起“看”

传统单站式感知类似“一只眼睛看世界”：一个收发节点既发射感知信号，也接收目标回波。这种方式结构简单，但容易受到自干扰、遮挡、视距概率低和角分辨率有限等问题影响。协作ISAC则把“单点感知”扩展为“多点协同感知”。多个发射节点/接收节点、多个频段、多种类型的设备共同参与感知任务。它可以利用已有的大规模移动通信网络，把宏微基站、终端和多类传感器组织起来，从不同角度、不同频段、不同层级获取环境信息。

研究团队将协作ISAC的核心特征概括为“NICE”。第一，网络使能。密集部署的蜂窝网络可将感知能力扩展到更大范围，并依托集中式无线接入网、未来无小区架构和网络计算能力，实现低时延感知与智能处理。第二，深度集成。通信与感知共享基础设施、频谱资源、天线阵列和软件硬件平台，并在信号级、符号级和结果级实现信息融合。第三，协同合作。多节点、多频段、多功能之间形成协同关系。低频段提供广覆盖，中频段支撑连续覆盖和米级感知，高频段则可按需提供更高分辨率。第四，节点泛在。未来6G协作ISAC中，基站、用户终端、传感器、车辆、无人机等设备都可能成为感知发射节点或接收节点，共同构成多源多模态感知网络。

图2.协作ISAC框架与论文结构示意图

关键技术：协作感知不是“节点越多越好”

多节点协同并不意味着简单地把更多基站拉进来。协作ISAC真正的难点在于：谁来发、谁来收、如何同步、怎样融合、如何避免互相干扰。

在天线阵列设计方面，协作ISAC需要同时满足覆盖范围和角度分辨率要求。低空无人机、地面车辆和环境目标所处空间不同，对波束覆盖和阵列规模的要求也不同。因此，系统需要结合目标分布和场景需求设计非均匀阵列和多种规模的阵列。在协作成簇方面，系统需要从候选节点中选择最合适的发射端和接收端。研究指出，仅按距离或接收信号强度选择节点并不充分，因为复杂城市环境中还存在干扰、多径、噪声和目标位置不确定性。团队提出节点部署优化方案和新型节点选择指标，使系统能够动态确定协作节点簇。

同步是协作感知的基础。论文指出，5G系统中65 ns的同步误差就可能带来约20m的测距误差。为此，研究提出了基于往返测量和参考路径测量的空口校准方法，用于解决节点间时间同步问题；同时，通过参考视距路径的多普勒补偿改善频率同步，从而提升距离和速度估计精度。

数据融合则决定了多节点信息如何变成最终感知结果。论文将其分为信号级、符号级和结果级三类。信号级融合保留原始信息最多，但传输和处理开销最高；结果级融合开销最低，但精度相对受限；符号级融合在复杂度、传输开销和定位精度之间取得折中，更适合实际网络部署。

从仿真到外场：协作ISAC的性能验证

为了评估协作ISAC的系统性能，论文提出了网络感知容量这一新性能指标，用于衡量在满足感知服务质量要求的前提下，单位面积内可同时服务的目标数量，更适合描述低空无人机监管、车联网等多目标场景。

在系统级仿真中，研究团队设计了环形组网方案，使发送小区和接收小区在空间上隔离，从而减少同站和邻站干扰。如图3所示，相比非协作感知方案，协作感知能够通过将多个小区的接收信号结合，提升能量积累效果。

图3.协作感知与非协作感知能量积累能力对比

本文围绕6G协作ISAC构建了从概念、系统模型、关键技术到性能评估和外场试验的完整技术框架。研究表明，协作ISAC的核心不只是把雷达能力加入通信网络，而是利用移动通信网络中已有和未来演进的多节点、多频段、多设备资源，形成面向复杂场景的网络化感知能力。

从技术路径看，协作ISAC需解决阵列设计、节点选择、同步校准、数据融合、干扰管理和网络组簇等问题。面向未来，论文进一步指出，AI驱动的信号处理、语义感知、智能体协同、多频段感知、多模态融合和三维环境重建，将成为协作ISAC继续发展的重要方向。（来源：EngineeringJournals微信公众号）

相关论文信息：https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S209580992500551X