多頻段協同通信的新機遇
——太赫茲通信感知一體化

胡田鈺/HU Tianyu，李玲香/LI Lingxiang，陳智/CHEN Zhi

（電子科技大學通信抗干擾技術國家級重點實驗室，中國 成都 611731）

為緩解海量流量需求與緊缺頻譜資源之間的尖銳矛盾，有必要在下一代移動通信系統（6G）中研究并部署基于Sub-6 GHz、毫米波和太赫茲（THz）頻段（0.1～10 THz）的全頻譜通信。為此，國際電信聯盟（ITU）于2019年世界無線電大會（WRC2019）上為固定和移動業務標識了范圍為275～450 GHz的新增頻段。然而，單一頻段使用往往存在極大的局限性，如Sub-6 GHz頻段雖然技術十分成熟且已大面積部署，但無法支持高速率的數據傳輸應用；而毫米波和THz頻段則難以承擔較大覆蓋范圍內的通信服務，且其嚴重的路徑損耗和易阻塞性又導致系統復雜性和部署難度大大提高。因此，我們可以通過多頻段的協同來實現高速率、廣覆蓋、高質量的通信服務，以滿足未來如圖1所示場景的沉浸化、智慧化、全域化的業務應用需求。

圖1 沉浸化、智慧化、全域化的業務應用需求場景［1］

自2020年2月ITU在無線電通信部門5D工作組（ITUR WP5D）會議上啟動面向2030及未來（6G）的研究工作之后，中國的IMT-2030（6G）推進工作如火如荼地開展。其中，隨著THz通信和通信感知一體化等6G潛在關鍵技術的不斷推進，THz通信感知一體化（簡稱通感一體化）技術被提出，以更好地實現智慧城市、全息通信、擴展現實等新興應用及其相關業務（如人工智能、沉浸式交互和數字孿生等）。THz通感一體化不僅可以基于THz頻段的極高頻率以Tbit/s速率來實現業務的海量數據傳輸，也可以基于THz頻段的極大帶寬來實現高精度和高分辨率感知。另外，所獲取的物理環境感知信息還可用來輔助THz通感一體化的通信功能，如THz波束的快速對準和跟蹤、智能定向組網等。然而，THz信道所面臨的嚴重的路徑傳播損耗、較弱的衍射能力（即阻塞敏感性）和不可忽略的分子吸收現象同樣使THz通感一體化技術的通信和感知范圍受限。

多頻段協同的無線通信往往關注Sub-6 GHz和毫米波頻段/THz頻段之間的協同，如帶外信息輔助的毫米波信道估計和環境感知、控制面用戶面分離架構下的控制信令低頻傳輸和有用數據高頻傳輸，以及對應的高低頻無線協作組網等。然而，對于面向上述新興應用和業務的THz通感一體化技術，現有的多頻段協同通信技術卻難以提供支持。上述業務的超高速通信需求可以通過具備THz頻段的多頻段協同通信技術來滿足，這在一定程度上擴展了其通信覆蓋范圍和業務支持范圍。THz的多頻段協同所要求的物理環境感知信息卻難由現有多頻段協同通信技術來提供，以至于感知覆蓋范圍和感知信息豐富度受限，且難以對THz通信進行更有效的輔助。因此，基于THz通感一體化對多頻段協同通信技術進行研究將會使該技術得到新的發展。通過多頻段的感知協同和通信協同來增強THz通感一體化，可以助力數字孿生世界的多維構建和萬物智聯的發展。

1 多頻段協同的無線通信

1.1 相關協議及標準

在5G系統中，多頻段協作的無線通信主要是通過互通來實現的，由此可以提高總體數據速率，并實現控制面與數據面的分離。具體而言，第3代合作伙伴計劃（3GPP）發布的第一個5G新空口（NR）標準（即3GPP release 15）及其后續標準提出，高頻NR系統可以與低頻NR或低頻長期演進（LTE）系統進行互通。因此，互通可以在NR內的載波聚合、具有公共分組數據匯聚協議（PDCP）層的雙連接或多連接以及切換等層級上實現。其中，雙連接或多連接指的是把一個終端連接到兩個或多個小區組的場景。因此，在5G NR非獨立組網架構下，由低頻LTE節點（即ng-eNB）組成的主小區組（MCG）負責處理控制面和（可能的）用戶面信令的高可靠傳輸，而由高頻NR節點（即gNB）組成的輔小區組（SCG）則負責用戶面數據的高速率傳輸。3GPP還針對多連接技術發布了對應的技術規范，即TS 37.340。在該規范中，3GPP不僅給出了多連接技術在用戶面和控制面的無線協議架構和網絡接口，還給出了與媒介訪問控制（MAC）層、無線鏈路控制（RLC）層、無線資源控制（RRC）功能等相關的概述。我們給出了多連接技術在用戶面和控制面的無線協議架構，如圖2所示。

圖2 多連接技術在用戶面和控制面的無線協議架構

針對非3GPP接入技術的無線局域網（WLAN），IEEE 802.11協議組織提出一種名為“快速會話遷移（FST）”的多頻段互操作技術。該技術可以實現傳統的Sub-6 GHz頻段和毫米波頻段之間的三頻段Wi-Fi切換，即5 GHz、2.4 GHz和60 GHz之間的Wi-Fi通信切換。具體而言，該技術可以讓會話基于IEEE 802.11ad協議在毫米波信號覆蓋范圍內進行高速數據傳輸；而當毫米波信號受到阻礙時，會話又可以被無縫切換至基于802.11a/b/g/n/ac協議的Sub-6 GHz頻段數據傳輸。文獻[10]指出，基于FST的多頻段協作是通過定義IEEE 802.11低頻MAC層與高頻MAC層之上的一種接口來實現的，即定義一個用于多頻段協作的公共上層MAC。以高頻切換至低頻為例，站點可以將毫米波頻段MAC幀內容轉移至Sub-6 GHz頻段，進而利用Sub-6 GHz信道來傳輸毫米波信道的控制信令和有用數據。

1.2 基于多頻段協同的無線通信技術

全球的研究人員對基于多頻段協同的無線通信技術展開了大量研究，更為關注Sub-6 GHz和毫米波/THz頻段之間的協同方式及其帶來的通信性能增益。對于物理層上的多頻段協同通信而言，絕大部分研究者將獲得的Sub-6 GHz信道信息視為帶外信息，用以輔助毫米波通信。基于Sub-6 GHz信道和毫米波信道的空間相關性，文獻[11]對毫米波信道參數進行粗略估計，進而輔助毫米波通信鏈路的配置。此外，也有研究者基于深度學習來提高Sub-6 GHz的帶外信息的利用率。如文獻[4]不僅證明了存在一個足夠大的神經網絡可以實現從Sub-6 GHz信道到最佳毫米波波束和阻塞狀態的預測，還開發了一個深度學習模型，以極高的成功概率預測毫米波阻塞和最佳波束，無需波束訓練開銷。

針對無線通信系統MAC層的多頻段協同通信技術，研究者們提出可以基于sub-6 GHz信道來發現鄰居節點并交換控制信息，進而可以基于毫米波或THz信道來檢查信道狀況和高速傳輸數據。因此，文獻[12]提出了一種由毫米波或THz信道回退至Sub-6 GHz（或微波）信道來返回確認（ACK）信息的MAC協議。得益于多頻段信道的空間相關性，文獻[5]所提出的MAC協議不僅可以基于Sub-6 GHz全向射頻信號來傳輸控制信令，還能從中提取出發角、到達角等空間信息，進而實現緩解鏈路阻塞和避免“耳聾效應”的協議效果。

此外，針對異構網絡部署中基于雙連接技術的高低頻無線協作組網性能，部分研究者已展開研究。其中，數據面除了由宏基站負責維護之外，也可以存在于微小基站中。例如，文獻[6]提出了一種由毫米波基站和Sub-6 GHz無人機基站組成的異構網絡，并對該垂直異構網絡在覆蓋概率和頻譜效率方面的性能進行分析。文獻[13]基于Sub-6 GHz、毫米波和THz協作而成的異構網絡，提出了一種以用戶為中心的動態基站集群設計。而文獻[14]提出了一種具有無線回程能力的以THz網絡為主的異構網絡。文獻[13]、[14]均對THz網絡的傳輸速率和覆蓋范圍進行了權衡考慮。

2 6G賦能的多頻段協同

為進一步加快6G關鍵技術的研發，IMT-2030（6G）推進組于2022年4月成立試驗任務組，開展THz通信、通感一體化、智能超表面等6G潛在關鍵技術的驗證與測試評估工作。正值6G概念形成及關鍵技術儲備的關鍵窗口期，我們有必要結合6G潛在關鍵技術來探討多頻段協同通信技術的新發展。

在上述6G潛在關鍵技術中，THz通信已與現有多頻段協同通信技術進行了淺層次的結合，如文獻[5]、[12]—[14]所實現的THz通信覆蓋范圍和業務連續性的增強。而對于其他6G潛在關鍵技術，一方面如智能超表面、算力網絡等在硬件、計算方面的技術難以與多頻段協同通信技術進行結合；另一方面，適用于Sub-6 GHz或毫米波通感一體化技術的業務場景對由THz頻段提供的高精度感知信息或Tbit/s速率并無迫切需要（因其一體化后獲得的低精度感知信息和Gbit/s速率已足夠用于輔助定向性不強的Sub-6 GHz或毫米波通信）。相反，對于THz通感一體化技術而言，其所獲得的高精度但小范圍感知信息可能無法保證對THz通信的有效輔助及對應信號覆蓋范圍的增強。這不僅僅是THz信道的分子吸收、阻塞敏感性和高傳播損耗等信道特性造成的，還與THz通信過程中的波束分裂現象、近場天線特性等有關。

因此，在現有6G潛在關鍵技術中，唯有THz通感一體化技術可以與多頻段協同通信進行深層次結合，即通過Sub-6 GHz或毫米波頻段提供的低精度、大范圍感知信息和通信信令、一體化后THz頻段提供的高精度、小范圍感知信息等多維度、多粒度廣域信息來輔助THz通信，進而更有效地滿足未來人工智能、沉浸式交互和數字孿生等業務的6G應用需求。因此，THz通感一體化可以促進多頻段協同通信的新發展，這是多頻段協同通信技術的新機遇。

2.1 THz通感一體化

本文所關注的THz通感一體化聚焦于以通信為中心的一體化設計，即通過空口及協議聯合設計、時頻空資源復用、硬件設備共享等手段，實現以THz通信為主、THz感知為輔的統一設計，進而以一體化的高精度物理感知信息輔助高速率數據傳輸，提升THz通信的整體性能和業務能力。得益于THz頻段的超大帶寬，THz通感一體化技術的通信能力適合中近距離下的高速率數據傳輸場景，但THz信道的高傳輸損耗和分子吸收促使THz通感一體化技術采用超大規模天線來獲得極窄波束和對應天線增益。高定向性的THz通感一體化信號雖然增加了THz通信鏈路的建立難度，但一體化的實時高精度感知信息則可以對此進行相應輔助。

THz通感一體化技術中的感知能力聚焦于主動且交互式的無線信號感知。具體而言，首先THz通感一體化設備通過對主動發出的THz信號、感知目標（以用戶/基站為代表的）反饋的交互信息、經物理環境（以障礙物為代表的）調制后的THz回波信號進行處理；其次，再以THz波束的高方向性分析信號的直射、反射、散射、透射情況；最后，完成對目標對象和物理環境的定位、測距、測速、成像等功能，實現對周圍通信環境的感知探索，并由此輔助THz通感一體化的通信功能。需要說明的是，THz信號不僅可以通過對許多介電材料和非極性物質的良好穿透來實現材料探測等感知功能，還可以基于與低頻信號完全不同的散射特性來獲取更豐富的環境感知信息。

2.2 面向太赫茲通信感知一體化的多頻段協同

面向THz通感一體化的多頻段協同技術主要分為多頻段通信協同和多頻段感知協同兩部分。一方面，多頻段通信協同以通信方式進行協同，進而輔助THz通感一體化設備的通信功能。例如，可以通過Sub-6 GHz或毫米波信號傳輸控制信令的協同來提升THz通信可靠性，或通過Sub-6 GHz或毫米波信號傳輸大范圍內（潛在）基站/用戶信息（如基站位置、用戶ID等）的協同來豐富感知信息，便于移動THz通感一體化設備的快速鏈路建立。另一方面，多頻段感知協同則以感知方式的協同來輔助THz通信功能。例如，可以通過周期性的Sub-6 GHz或毫米波信號的低精度、大范圍環境感知和突發性THz通信需求下的THz高精度、小范圍環境感知來實現感知協同。對此，可基于感知信息來預測障礙物移動軌跡、流量使用情況等，進而實現THz通感一體化設備的有效波束管理、小區切換和網絡中繼節點部署等決策。

總體來說，面向THz通感一體化的多頻段協同旨在通過多頻段信號實時獲取通信和感知維度上具有粗粒度和細粒度的廣域感知信息。其中，粒度的差別在于物理環境感知信息的感知精度和感知分辨率有所不同。需要說明的是，所獲取的多維度、多粒度廣域感知信息雖然可以直接用于若干有利于THz通信的決策算法，但感知信息的多樣性無疑將帶來較高的計算復雜度和較低的算法通用性。因此，上述感知信息還可用于構建若干（關于通信設備、障礙物、空氣濕度等的）數字孿生體，即實現物理通信環境到虛擬數字環境的深度映射和實時交互。THz通感一體化設備可基于所構建的數字孿生體來準確估計（潛在）用戶/基站和物理環境在下一時隙的狀態和屬性，進而快速有效地實現Sub-6 GHz、毫米波和THz頻段的頻譜資源管理、THz通信鏈路建立和波束切換/小區切換、THz定向組網中的干擾管理和中繼節點部署等決策。

3 多頻段協同通信的關鍵技術與挑戰

考慮到多頻段感知/通信協同為THz通感一體化帶來的額外系統增益和對應的系統復雜度，面向THz通感一體化的多頻段協同技術存在著諸多關鍵技術及對應挑戰。對此，本文將結合兩個典型實例來進行闡述和分析，其中基于毫米波或Sub-6 GHz的射頻感知系統和THz通感一體化系統將協同共站部署。

3.1 基于數字孿生的多頻段協同

基于數字孿生的多頻段協同旨在通過評估若干數字孿生體的變動信息來為THz通感一體化系統進行合理的多頻段感知/通信協同。該實例設定低頻射頻感知系統和THz通感一體化系統可以分別通過現有數字孿生建模技術，事先得到包含固定物理環境信息和（潛在）基站/用戶信息的粗粒度和細粒度的若干數字孿生體。因此，該實例中的多頻段協同方法可被設計為：（1）某時隙下由射頻感知系統通過回波/交互信號得到粗粒度的若干數字孿生體；（2）如果數字孿生體與之前存在較大差別（例如障礙物移動、潛在用戶激活等），則對其進行更新，并將對應信令傳遞給THz通感一體化系統；（3）THz通感一體化節點在下一時隙對存在數字孿生體變動的方向進行THz感知，并對相應細粒度數字孿生體進行局部更新，以便于該時間塊下基于數字孿生輔助的THz通信。

該實例的首要技術挑戰在于如何結合THz通信對數字孿生體的變動情況進行準確建模和評估，進而保證多頻段協同對THz通信輔助的有效性。例如，如果THz通感一體化節點長時間在某方向上和用戶/基站進行通信，則可以適當忽略其余方向上數字孿生體的變動情況，即降低其余方向上的THz感知頻次。如何將低頻感知系統和THz通感一體化之間的控制信令融入現有5G NR協議架構同樣是一大技術挑戰，并且需要盡量減少對現有協議的調整，以便于運營商方面的技術部署。

3.2 基于深度強化學習的多頻段協同

基于深度強化學習的多頻段協同旨在通過離線/在線訓練后的深度強化學習模型來逐步優化面向THz通感一體化系統的多頻段感知/通信協同策略。該實例設定低頻射頻感知系統周期性地進行粗粒度感知，而THz通感一體化系統則根據突發性的通信請求進行細粒度感知。因此，該實例中的多頻段協同方法可被設計為：深度強化學習模型在障礙物位置、用戶/基站狀態、THz通感一體化系統感知狀態和通信請求等狀態下，對THz感知的開始/結束時刻、用于低頻或THz射頻感知的帶寬等動作進行決策，以實現由障礙物/用戶軌跡預測或者波束對準跟蹤等行為引出的THz通信性能最優化這一長期回報。

該實例面臨的技術挑戰在于如何在5G NR協議架構下，對深度強化學習模型中的回報函數、狀態空間和動作空間進行合理建模，以及對實現動作決策和長期回報評估的深度神經網絡進行合理設計。此外，訓練數據集的有效構建同樣是該實例需要應對的一大技術挑戰：離線訓練時，需要獲得大量適配于THz通感一體化場景的模擬通信數據；在線訓練時，可能會由于模型失配下的THz通信鏈路中斷而獲取極少的實際通信數據。

4 結束語

為滿足未來人工智能、沉浸式交互和數字孿生等業務的6G應用需求，THz通感一體化為多頻段協同通信技術的發展帶來了新的機遇。面向THz通信感知一體化，多頻段協同技術所帶來的多維度、多粒度廣域感知信息將有效支撐THz通信能力的廣域拓展，助力6G“萬物智聯、數字孿生”愿景的實現。

本文在撰寫過程中得到電子科技大學通信抗干擾技術國家級重點實驗室李少謙教授的幫助，謹致謝意！