通信感知一體化信息交互技術

潘成康，王愛玲，劉建軍，王啟星，王亞娟,馬 良

(中國移動通信有限公司研究院，北京 100053)

0 引言

6G智能化業務、沉浸式業務和數字孿生業務等新業務的不斷發展，對網絡及終端提出了更高的信息處理需求，驅動通信網絡向感知網絡和算力網絡擴展，移動終端向智能體升級。智能體是指具有環境感知、交互與響應能力的實體，如機器人、無人車、無人機以及其他智能移動設備等。智能體信息交互已成為6G新業務，尤其是無人化業務的關鍵支撐技術。

智能體信息交互是智能體與系統或其他智能體交換數據與信息的行為[1]。在無人駕駛、無人制造等關鍵任務型場景中，網絡和智能體必須支持更低的交互時延、更大的交互帶寬和更高的交互可靠性。信息交互性能提升目前有兩個明確的途徑：一是將信息采集(感知)和信息傳遞(通信)流程融合處理，減少不必要的感知與通信行為，以降低交互帶寬和處理時延；二是進一步增強無線通信能力和無線感知能力。對于后者，一方面，6G空口向毫米波、太赫茲及可見光等更高頻段發展，增強無線通信能力，與無線感知頻段將產生越來越多的重疊；另一方面，無線通信與無線感知在系統設計、信號處理與數據處理等方面呈現越來越多的相似性。這種技術趨勢催生了通信感知一體化技術[2-3]，為智能體信息交互帶來了革新思路。

通信感知一體化是指基于軟硬件資源共享或信息共享同時實現無線感知與無線通信功能的新型信息處理技術，可以有效提升系統頻譜效率、硬件效率和信息處理效率。本文將重點討論如何利用無線感知的通信能力，來增強智能體信息交互性能。

1 智能體交互場景與需求

本文將聚焦無人化業務探討智能體信息交互場景與需求，文中，無人化業務是指由單個或多個智能體協同完成的無人為干預的業務活動。

1.1 無人化業務信息處理流程

無人化業務具有3個顯著特征：① 由具備不同程度的感知、通信、計算、學習和執行能力的智能體作為業務載體；② 具有明確的任務目標和生命周期；③ 需要感知、通信、計算耦合的端到端信息處理。

根據用戶的指令或意圖(任務目標和生命周期要求)，無人化業務由業務管理實體進行任務建模和子任務分解，并分配給所有參與智能體。管理實體還可以根據用戶意圖修改或刪除正在執行的子任務。子任務是指一系列具有時空耦合關系的操作動作。所有的可操作動作構成操作空間，由若干信息處理流程執行。子任務的信息流程分解為感知、通信和計算，如圖1所示。感知是對業務所有要素屬性與狀態的信息采集，計算包括所有業務相關的數據分析、模型訓練、推理和決策。通信用來交互感知內容、計算內容和系統信息。每個智能體都將對階段性局域的業務狀態，進行計算，確定操作動作。無人化業務生命周期將從初始狀態感知開始，通過多個信息處理環的迭代，直到達到目標狀態。

圖1 無人化業務全生命周期信息處理流程示意圖Fig.1 Life cycle information processing for unmanned services

1.2 智能體交互類型與需求

從上述分析可知，智能體信息交互分為智能體與系統之間，以及智能體之間兩類。智能體與系統信息交互通過網絡實現；智能體之間信息交互可以通過網絡交互，也可以直接交互。如果把基站也當成一種智能體，那么智能體信息交互就可統一建模成智能體之間的信息交換。

智能體信息交互內容分為4個類型層次[4]：數據交互、模型交互、推理交互和決策交互。數據交互是指智能體與系統或其他智能體交換感知數據，包括原始數據或訓練集數據，又稱為協同感知。數據交互通過數據融合可以提高感知維度、深度和精度。模型交互是指智能體與系統或其他智能體交換訓練模型或分擔模型訓練任務，又稱為協同訓練。推理交互是指智能體與系統或其他智能體分擔推理任務或交換推理結果，又稱為協同推理。決策交互是指智能體與系統或其他智能體達成一致行動約定的過程，又稱協同決策。決策結果通知到智能體執行單元，推動任務執行或響應任務外的突發事件。

在圖1所示的無人化業務流程中，相鄰的信息處理環發生交疊，如感知與通信交疊融合、通信與計算交疊融合。傳統信息處理流程中，感知、通信、計算與應用相互獨立。這種煙囪式信息處理無法充分利用不同處理環的先驗信息，導致不必要的感知、通信與計算行為，增加了信息處理時延。通感融合、算網融合和網業融合成為信息處理的趨勢，如圖2所示。因此，支持信息處理流程融合成為智能體信息交互技術設計的重要技術需求。

圖2 信息處理流程融合趨勢Fig.2 Convergent trend of information processing

此外，智能體本身感知與計算能力有限，業務流程所需的感知與計算依賴于網絡感知(協同感知)，以及網絡計算(邊緣計算)。網絡連接成為智能體信息交互技術的重要因素，從而對網聯智能體信息交互架構提出設計需求[5]。

基于傳統的業務、用戶、網絡和終端4個要素組成的信息服務架構，本文提出了如圖3所示的感知通信計算融合的信息交互架構[6]。該架構中，業務、用戶、網絡和智能體的屬性與狀態相互開放共享。業務管理實體設置在網絡中的控制功能實體中，根據業務狀態動態調度網絡資源和重構網絡功能，也可以根據網絡和智能體狀態動態調整業務需求。更重要的是，該架構支持通信感知一體化技術。

圖3 網聯智能體信息交互架構Fig.3 Technical scenarios of Integration of wireless sensing and communication

2 通信感知一體化信息交互方案設計

2.1 通信感知一體化技術概念簡介

通信感知一體化技術總體框架分為3層：資源層、能力層和應用層。資源層包括通信感知一體化頻譜、通信和感知軟硬件資源以及計算資源等。能力層包括數據處理功能、通信功能、感知功能以及協同功能。具體地，通信功能包括接入和轉發，感知功能包括目標定位(測距測速測角)、目標跟蹤、目標檢測及目標成像等。應用層是基于能力層的功能，提供的確定性傳輸、低時延高可靠傳輸、大帶寬傳輸等通信服務，位置服務、測距服務和成像服務等感知服務，以及這些服務通過智能體信息交互方式在無人化業務中的應用。

圖4 通信感知一體化技術框架Fig.4 Technical framework of integrated sensing and communication

無線感知通信一體化的設計思路是嘗試在同一頻譜同一設備上實現感知與通信功能。因此，在具體的通信感知一體化系統設計中， 可采用正交頻譜資源復用方式(最小化干擾)，共用收發天線(可能需要額外配置感知信號接收天線)和射頻電路，并在基帶部分做聯合信號處理(主要是為了干擾消除)。當通信數據與感知數據對應的業務流有相關性時，可進一步做聯合數據處理。在無人化業務流程中，根據信息處理流程的耦合需求，在共頻譜、共設備基礎上，靈活選擇聯合信號處理和聯合數據處理。

2.2 方案設計思路與原理

將通信感知一體化技術應用到智能體信息交互中，部分或全部智能體都將配置一體化設備。這樣，信息交互存在4種無線信號方式：無線通信、無線感知、基于無線感知的無線通信，以及基于無線通信的無線感知。其中前3種是重點方式，如圖5所示。無線通信與無線感知是常規的手段，而基于無線感知的無線通信則是將無線感知采集目標信息的能力轉化為通信手段。這點類似于基于光學成像(圖像識別)的二維掃描技術、可見光成像通信技術[7]、無線射頻標簽(RFID)技術和反向散射技術[8]。但二維碼是靜態的，可見光成像通信雖然實現動態傳輸，但速率較低，且只能工作在可見光頻段。RFID和反向散射技術屬于低速率近距離無源通信技術，通常用于物品標簽和物流跟蹤，不適用于動態環境下智能體交互。

圖5 三種基于無線信號的信息交互方式Fig.5 Information exchange methods using wireless signal

無線感知和基于無線感知的無線通信采用相同的發射和接收處理流程，不同點在于：無線感知中感知主體(如智能體1)僅針對目標狀態(如智能體2或其他目標)進行感知，目標不參與感知過程，而基于無線感知的無線通信需要目標(如智能體2)參與對待傳信息進行編碼，感知主體針對編碼響應回波信號進行檢測,二者的回波檢測可以做聯合檢測。

基于無線感知的無線通信可以采用多種信息編碼方式，例如類似“啞語”的手勢編碼，或智能超表面編碼。智能超表面的出現為基于無線感知的無線通信提供了一種新手段[9]，其基本原理是信息交互的一方智能體配置可通過機械、電子、光學感應或其他方式調控的超表面單元(結構化的電磁材料基本單元，對電磁波具有特定的響應)，使其排列結構按照待傳信息編碼發生變化。信息交互的另一方智能體發送特定調制的電磁波，并接收對方的回波，由于回波攜帶了與對方編碼信息對應的電磁波特征，因此可以通過回波檢測獲取對方的編碼信息。基于無線感知的無線通信系統包括感知信號收發機和可調控編碼超表面兩部分，如圖6所示。感知主體收發機中，感知信號生成器生成感知信號，可以是雷達體制的雷達信號，如chirp(啁啾)信號，也可以是通信體制中基于偽隨機序列調制的無線信號(如OFDM信號)。感知信號發送鏈路主要是射頻鏈路和發送天線，可共用通信信號發送鏈路。發送天線可以是大規模數字陣列天線。回波信號接收鏈路主要是射頻鏈路和接收天線，可共用通信信號接收鏈路。接收天線可以共用發送天線，也可以獨立發送天線，但二者之間通過干擾隔離或/和干擾消除手段避免干擾。回波信號檢測器利用本地感知信號對接收信號進行檢測，并將檢測結果送往目標信息譯碼器進行譯碼，可共用通信基帶處理模塊。譯碼算法與感知目標編碼器采用的編碼器的編碼方案對應，譯碼信息數據可進一步與通信數據做聯合處理后上報應用層。感知目標編碼器中，信息編碼器對相關信息序列進行信道編碼，例如采用GF(256)域的RS碼或卷積碼等。超表面調控器根據編碼輸入對編碼超表面中的電磁單元進行調控，使得入射波的回波具有與編碼信息對應的電磁特征。

圖6 基于無線感知的無線通信系統示意圖Fig.6 Wireless communication based on wireless sensing

感知主體與感知目標通過預定方式約定通信參數，分為兩個階段：第一個階段基于預定參數進行基于無線感知方式的通信，獲取后續的通信參數，包括信道狀態估計序列生成參數和長度、信道狀態估計子幀與信息編碼子幀的周期與長度、信息編碼方式等；第二階段根據第一階段的通信參數進行基于無線感知的無線通信。

為了克服多徑干擾、雜波干擾及其他干擾，該無線通信系統設置信道狀態估計序列[10]，插入到待傳信息序列前。信道狀態估計序列可以采用固定長度或可變長度的偽隨機序列，也可以采用二進制(本質與十進制、十六進制等效果一致)ASCII碼或GB2312-80B碼的隨機序列。例如生成26個字母+6個數字的隨機組合，形成32×8個比特的信道狀態估計隨機序列(信息比特0和1可以參考GB2312-80B碼映射表獲知)。后一種方式可以實現信源與信道聯合優化傳輸和接收。

假設感知信號為x，前向信道為h1，超表面電磁響應函數為h2，回波信道為h3，則接收回波信號為：

y=h3h2h1x+n，

(1)

(2)

(3)

(4)

最后，對檢測的信息比特進行信道譯碼，獲得感知目標的初始信息，最終實現無線通信功能。

3 智能體信息交互挑戰

智能體信息交互是典型的感知、通信、計算融合迭代過程，目前正處于研究的起步階段，還面臨著諸多理論、技術與工程挑戰。

首先，智能體信息交互需要從理論上定義統一的信息交互能力來評估方案性能。智能體信息交互直觀的能力是以最快的時間或最少的信息處理資源完成目標任務。因此，構建信息處理效率理論框架，研究最大化信息處理效率的技術途徑及其對信息交互架構的影響，是一個重要的理論課題。這里信息處理效率簡單定義為歸一化任務全生命周期內的有效信息處理量。有效信息處理量可分解為信息感知量、信息傳遞量和信息計算量，其結果生成信息增量。信息增量是推動業務狀態向目標狀態遞進的必要信息。這里存在一個理論問題：如何確定完成一個無人化業務所需的最小信息增量？確定最小信息增量是為了避免多余的信息處理，從而最大化信息處理效率。信息處理效率理論框架中，信息交互不是簡單的一次通信或感知行為，而是端到端的信息處理。因此，交互時延包括感知時延、通信時延和計算時延，交互帶寬是指一次感知通信計算生成的信息增量，而交互可靠性是考慮感知可靠性、通信可靠性和計算可靠性在內的信息增量的可信度。

隨著多智能體系統的發展，信息交互方案設計需要面向分布式智能架構，因此面臨分布式感知與分布式計算的挑戰。為了克服無線通信的瓶頸問題，多智能體協同決策通常假設最低的無線通信能力。顯然，需要很多研究工作去明確信息交互與本地計算之間的信息處理量的折衷關系。直觀上，交互的類型層次越高，交互量越小，但信息增量可能并不降低，因此盡可能地將感知與計算任務留在本地，而交互較高層次的信息內容(如模型參數、目標特征和推理結果等)。但這又帶來了信息處理能效的問題，信息處理能效是單位時間單位能耗完成的信息處理量。目前可以看到，邊緣計算或云計算，對于大部分數據分析與模型訓練來說，具有更高的能效。將本地的數據處理任務卸載到網絡，需要仔細考慮無線通信能耗與邊緣計算能耗之間的折衷關系。

此外，對于通信感知一體化方案，還面臨硬件設計與干擾管理挑戰。編碼超表面的引入，某種層度增加了智能體的設備成本。為了提升編碼超表面的編碼容量，從單比特調控向多比特調控升級，則需要感知主體具備MIMO信號的處理能力，以檢測回波信號中攜帶的多比特特征信息。最后，相比于僅采用無線通信的信息交互，本文所提的一體化信息交互方案額外帶來了多種信號干擾，即智能體間、小區間的通信信號與感知信號間的干擾，因此需要引入資源與干擾協調機制。

4 結束語

以智能體為要素的無人化業務是未來6G的典型應用。分析發現，業務的信息處理流程呈現通感融合、算網融合和網業融合的趨勢。同時，無線通信與無線感知頻譜趨于交疊，技術特征趨勢相似，從而驅動智能體信息交互向通信感知一體化方向發展。本文所提的一體化信息交互方案有如下特征與優點：一是基于無線感知的無線通信是無線感知的“同生”功能，在無線感知的同時，可以讀取合作目標的關鍵信息，不需要額外的頻譜資源，實際上，無線通信與無線感知也是一體化頻譜設計；二是無線感知讀取的關鍵信息既可以增強通信性能，又可以作為目標檢測或識別的先驗信息，增強無線感知性能，實際上，無線通信與無線感知也可以相互增強性能；三是作為無線通信與無線感知的中間功能，基于無線感知的無線通信可以讓整個信息交互功能實現柔性重構，從完全的無線通信功能變為無線感知，反之亦然。

通信感知一體化信息交互方案，還需要進一步從理論層面分析其提升信息處理效率的內在機理，并從工程實踐角度解決一體化硬件設計和干擾控制問題。