基于RIS輔助的通信感知一體化技術研究

關鍵詞：智能超表面；大規模多輸入多輸出；通信感知一體化；性能權衡；波束設計；資源調度

0引言

隨著SG的大規模商用，6G已成為全球研究熱點。在5G的戰略競爭中，我國已處于世界領先地位。我國為了確保在通信領域的領先地位，于2019年組織成立了6G技術研發推進工作組IMT-2030。2021年12月，國務院發布《“十四五”數字經濟發展規劃》明確指出，前瞻布局第六代移動通信（6G）網絡技術儲備，加大6G技術研發支持力度，積極參與推動6G國際標準化工作。

面向2030年及未來，6G將全面構建人機物高效互聯互通的新型網絡，助力實現真實物理世界與虛擬數字世界的深度融合，全方位滿足人類的多樣化需求。這意味著6G網絡將具備智能交互、多維感知、數字孿生、安全內生和全域覆蓋等新功能，實現實時感知物理世界并鏡像映射數字世界的能力。此外，以沉浸式云括展現實（ExtendedReality，XR）、智慧城市、智慧交通、智能制造、全息通信和數字孿生等為代表的多種新型垂直應用場景層出不窮。因此，隨著應用場景的復雜化、多元化、智能化和高端化，6G網絡要求具有對環境的智能感知和對信息的優化處理的能力。通信感知一體化（Integrated Sensing and Communication， ISAC）將作為6G網絡的基礎性核心技術去開辟新的發展賽道，旨在進一步提升6G網絡性能的基礎，服務更多高端復雜的應用場景，滿足人與人、人與物、人與環境之間的溝通需求。因此，深入研究通感融合技術是國家發展以新一代通信網絡為基礎、以融合基礎設施為突破的新型數字基礎設施體系的關鍵響應，是邁向數字強國和提升綜合國力的戰略支撐。

對于通信感知性能邊界難以權衡的問題，從信息論角度提出通感性能權衡方法，提出采用信道容量、能量效率、譜效率、通信覆蓋率和感知失真代價函數、克拉美羅界、感知容量與感知覆蓋率等指標，構建ISAC網絡完備的性能權衡理論體系。在此基礎上，介紹了采用正交時頻空間（Orthogonal TimeFrequency Space，OTFS）作為智能超表面（Reconfigu-rable Intalligeut Surface，RIS）輔助ISAC波形的優勢，并提出設計波束色散影響下通信感知多任務參數低開銷估計算法，以及基于動態目標行為感知輔助的通信增強技術，保障通信感知數據可靠傳輸。通過RIS實現高低頻協作通信感知波束優化，協同控制功率和調度無線資源，實現通信感知資源最優部署。

1問題描述

1.1RIS輔助ISAC

ISAC作為6G中一項極具發展前景的技術，通常是指通過軟硬件資源的協同與共享，同時具備物理一數字空間感知和泛在智能通信的能力，在無線信道傳輸信息的同時感知周圍環境特性，實現通信和感知功能的互相增強。相比于傳統獨立的通信與感知系統，ISAC將二者有機結合以實現優勢互補，不僅可以利用相同的頻譜，甚至可以共享硬件和信號處理模塊實現多樣化的感知服務，也可以利用感知的結果去輔助信道狀態信息的獲取、波束賦形、波束跟蹤以及通信的接入和管理等。

RIS起源于“超表面”的概念，是現場可編程技術和可編程超材料相結合的產物，可以人為調控與入射電磁波相互作用。具體來說，RIS陣面包含大量反射單元，可以獨立地控制每個反射單元的電氣特性，主動重構入射電磁波特性，如幅度、相位、極化和頻率等。與此同日寸，RIS饋電電路簡單，無需大帶寬射頻鏈路器件，可近似工作在無源狀態。此外，RIS陣面結構具有較強可塑性，尺寸簡單易擴展，具有較輕重量，易部署在各種物體表面。RIS的部署加強了在下行鏈路數據傳輸時基站發射功率集中到很小的空間區域的能力，同時確保了在上行數據傳輸時明確區分不同空間區域所包含不同用戶的數據信息，即RIS輔助系統具有較強的空間辨識能力。鑒于此，RIS與ISAC的有機結合存在天然的優勢并潛藏巨大的相互增益，如圖2所示。

首先，更大帶寬、更高頻段和大規模可編程RIS陣列的使用加強對環境和周圍信息的獲取，使高精度、高分辨感知成為可能，從而能夠在一個系統中實現ISAC。大帶寬高頻譜的使用可以在很小的設備尺寸內集成足夠多的天線，使得ISAC設備更易集成安裝和攜帶，也可實現超高精度定位和成像應用。大規模RIS陣列的使用極大拓展了陣列孔徑，為感知提供了更高的空間分辨力和更強的抗干擾能力。其次，輔助波束成形。通過大規模RIS陣列形成的窄波束對環境和目標狀態進行感知，實時調整波束搜索范圍，降低波束搜索和鏈路建立時間，有助于移動場景下的實時波束跟蹤，增強數據傳輸的可靠性。再者，輔助信道獲取。大規模智能超表面一通信感知一體化（RIS-ISAC）通過利用信號回波來取得信道角度先驗信息，可以顯著減少導頻開銷，并通過利用信號回波替換信道反饋來降低量化誤差和反復開銷，改善信道估計性能。最后，輔助資源分配。大規模RIS-ISAC大量使用感知信息和結果，例如用戶屬性、終端狀態等，以便有效地輔助通信網絡實現更靈活的信道按需分配、更高效的帶寬和功率分配以及計算資源調度。

1.2通感融合面臨的挑戰

感知功能和通信功能各有特點和需求，感知在融合無線通信理論和技術過程中也存在相應矛盾：

①資源共享導致性能邊界難權衡。對于獨立的通信系統與感知系統，其性能極限均有較為完備的理論基礎。然而，在ISAC系統中，通信與感知功能共享資源，必然在無線資源的使用上產生競爭關系。因此，其最優性能邊界的刻畫可以描述為一個帕累托泛函優化問題，無法僅基于信息論或估計論加以解決。如何精準地刻畫其理論邊界和資源管控是亟待解決的問題。

②通信隨機性與感知確定性矛盾。通信系統希望信號中盡可能多地攜帶信息，故信號需要具有隨機性；此外，感知系統則希望感知性能總處于最優狀態，這要求信號具有一定程度的確定性。所以，通信信息的隨機性與感知所需的恒包絡、低副瓣和強自相關等指標存在矛盾，需要考慮二者的權衡。

③通信定向服務與感知全向掃描矛盾。感知系統需要產生波束掃描效果，以實現更大范圍的目標檢測；而通信系統則通常需要產生精確對準通信接收方的波束．以保障可靠穩定的大容量通信。此外，大數量的天線陣列帶來高分辨率的同時也產生了波束色散。高空間分辨率使得高精度感知成為可能；然而，波束色散效應卻又造成能量泄露和參數估計不準確，產生定位精度下降和能耗更高的矛盾。

④多任務并行與多維資源競爭矛盾。感知過程中信號是雙程傳播，而通信信號的傳播是單程的，因此基站需要為感知波形分配更高的功率。但是指向感知目標的大功率波束中也攜帶了通信用戶的信息，導致通信私密信息有可能被感知目標所竊聽。此外，通信和感知為了實現同時工作且互不干擾，需要根據實際情況按需動態分配信道，但這與傳統的先感知后分配產生矛盾。所以，針對ISAC網絡多任務高質量并行的追求迫使多維資源產生競爭的局面，需要整體考慮并聯合優化設計。

目前，ISAC的相關研究仍處于起步階段，需要從基礎理論到實戰應用進行全方位地探索，充分發掘其寶貴價值。為了充分地發掘其潛在的技術優勢，需要探索通感融合的性能界限，分析其傳輸技術，尤其是在大規模天線陣列、動態感知目標和靜態感知目標共存的復雜場景下的一體化波形設計，多任務參數估計和感知信息輔助通信增強策略。在此基礎上，還需要研究波束優化、高低頻協作感知和無線資源分配方案。

2基于RIS輔助的通信感知性能權衡

基于RIS輔助的ISAC系統需要兼顧通信性能與感知性能，實現二者的折中。因此，如何從多角度界定通信感知性能是首要研究內容。

以感知的角度，系統的性能可以歸納為參數估計問題；以通信的角度，信息論是評估和分析無線通信系統的核心理論。在信息論領域，通常采用信道容量和失真函數來分別刻畫通信性能與感知性能。容量失真權衡問題最早由Sutivong等人進行了研究，他們考慮簡單的二進制信道和高斯加性信道，針對消息速率和狀態估計錯誤率的權衡問題提出了解決方案。文獻[7]基于具有獨立同分布狀態信息的無記憶信道，對反向散射信號進行了廣義反饋建模，系統性地描述了容量失真權衡問題，并且對容量失真代價函數進行了詳細定義，為后續工作提供了框架指導。基于此框架，文獻[8-10]分別基于無記憶狀態依賴點對點信道、多用戶信道和廣播信道，對容量失真權衡問題進行了深入地研究。文獻[11]將雷達信號和通信信號置于統一框架下研究，定義基于克拉美羅界的雷達速率評估準則，設計了一種針對雷達與通信聯合估計的理論評估準則。文獻[12]在多天線組播信道下，針對多天線發送和單天線接收場景，利用克拉美羅界一通信速率可達域進行通感性能均衡，對傳輸信號協方差和波束設計具有指導意義。文獻[13]考慮多輸入多輸出（Mul-tiple-lnput Multiple-Output，MIMO）場景，提出了一種基于帕累托邊界的克拉美羅界一通信速率可達域，對感知性能中的克拉美羅指標和通信性能中的通信速率指標進行了界定。文獻[14]基于正交頻分復用（Orthogonal Frequency Division Multiplex， OFDM）系統，提出了通信和感知性能均衡的一般性框架，定義了克拉美羅界一容量區域，以此為約束條件實現最佳的輸入分布。文獻[15]考慮時分的ISAC網絡，使用隨機幾何分析了雷達測距和通信覆蓋率的性能。在室內場景，文獻[16]刻畫了在雜波情況下ISAC中雷達的檢測性能。文獻[17]針對感知和通信共享波形的車聯網分析了雷達檢測性能。對于使用雷達波形進行通信的雷達網絡，文獻[18]分析了雷達檢測性能和通信覆蓋率。文獻[19]在ISAC的異構蜂窩網絡中分析了雷達檢測性能。然而由于感知和通信性能指標的差異，上述工作沒有對ISAC網絡的性能提供統一的分析框架。

考慮到上述工作中不足之處，分別從基于信息論、BCRB以及頻譜、能量效率的角度考慮大規模RIS輔助通信感知性能權衡方案。在信息論領域，通常采用信道容量和失真函數來分別刻畫通信性能與感知性能。然而，現有研究考慮的通信接收機和感知目標多為同一物理節點，且通信、感知信道多為單輸入單輸出（Single-Input Single-Output，SISO）模型。因此，考慮具有如下特點的ISAC場景：通信用戶與感知用戶在物理空間上隔離，收發為MIMO并通過RIS輔助進行通信感知操作，用戶數為多個乃至大規模，進而從多用戶信息論的角度研究其速率一失真容量區域。在實際系統中，難以求解失真代價函數的閉式解，可采用統計信號理論中的貝葉斯克拉美羅界（Bayesian Cramer-Rao Bound，BCRB）來評估感知性能。與此同時，為了提升感知和通信性能，通常采用大規模MIMO陣列，其不可避免地伴隨著高能耗的問題，需同時考慮能量效率與譜效率來實現高容量與綠色通信的并存。此外，在高移動性環境中可能存在動態感知目標，與靜態感知目標共同構成了復雜的ISAC傳輸環境。因此，有必要探究存在動態感知目標的RIS-ISAC場景，并揭示能量效率、譜效率與BCRB三者的折中關系。

3基于RIS輔助的通信感知傳輸技術

基于RIS輔助的通信感知傳輸技術是ISAC系統實現感知與通信多任務高質量并行的重要手段。然而，隨著陣列規模持續增大、帶寬持續增加、用戶數目持續增多、環境移動性持續增強，基于高維信號處理的傳輸技術將面臨高開銷、高復雜度的問題，傳統的時頻域波形難以克服高移動性帶來的多普勒頻移和子載波間干擾，且寬帶大規模陣列帶來的波束色散問題難以解決。

一體化波形的聯合設計是構建ISAC系統的重要內容，需要在不同波形的特點之間進行權衡，以找到最佳的通信感知性能折中。目前，針對波形設計，文獻[20]設計了基于OFDM的ISAC信號，證明OFDM在雷達成像中具有高動態范圍特性，能夠檢測多個目標。OTFS調制技術最初由Hadani等人在2018年提出，之后歷經眾多學者的研究，驗證了OTFS在信號峰均比（Peak to Average PowerRatio，PAPR）、頻譜效率以及抗多普勒方面均要優于OFDM。基于上述原因，有必要基于OTFS波形重點研究一體化波形設計方案中的信道估計、符號檢測以及環境感知環節，順利完成通信功能與感知功能的共存互助，從而實現時間、頻率、空間三維資源的高度復用。

ISAC系統旨在實現通信與感知多任務的高質量并行。為實現通信信道以及感知信息的獲取，關鍵在于通信感知參數的估計。在大規模陣列系統中，通信信道物理散射參數（時延、多普勒、角度等）通常由基站大規模陣列接收用戶上行發送的導頻信號進行估計，而感知參數（距離、速度、方位等）通常通過基站接收目標反射的回波信號估計信道物理散射參數，再依賴前期研究建立的參數映射關系導出。但是，在存在動態感知目標的復雜ISAC傳輸環境下，信道相干時間變短，系統只能使用更少量的訓練信號以保證通信頻譜效率，這將導致更為繁多的感知任務和更為困難的ISAC設計。因而有必要根據據前期信道模型特征分析的結果，考慮多種ISAC場景，結合部分環境先驗信息，設計導頻結構以精準覆蓋通信用戶與感知目標。

在RIS-ISAC網絡中，基站與通信用戶間的鏈路由若干散射體導致的電磁散射徑構成。在高移動環境中，動態散射體將導致通信感知信道出現高日寸變特性，難以預測。理論上，可以基于對目標電磁物理散射參數的有效感知，構建散射目標行為狀態方程，挖掘散射體與通信鏈路之間的關聯關系，跟蹤電磁散射目標同通信用戶間的相對拓撲，預測通信信道的動態變化，進而設計相應的通信模塊，提升通信性能。但由于散射體數目眾多，會導致巨大的感知任務量，因此有必要深挖電磁物理散射參數與動態目標運動行為之間的映射關系，預測有限的動態感知目標的未來行為狀態。

通信用戶和泛在目標的精準快速定位是構建寬帶ISAC系統的關鍵環節，基站系統獲取用戶和目標的位置信息后便能夠提供更好的通信鏈路，并且支持更多垂直行業的創新應用。現有ISAC系統中的定位算法均基于窄帶信號假設，而近期研究表明使用多載波波形，如OFDM、OTFS等的寬帶通信系統會出現波束色散效應，即不同頻率子載波在固定的移相器設置下的波束賦形會聚焦在不同角度方向上，造成嚴重的能量泄露和參數估計不準確，因此將窄帶定位算法直接擴展到寬帶系統場景并不簡單甚至不可行。針對這一問題，有必要設計波束色散影響下通信感知多任務參數低開銷估計算法，并利用感知到的環境和周邊信息，實現定位、波束預測、阻塞預測等過程，從而增強通信。

4基于RIS輔助的通信感知資源調優

ISAC網絡更高維的性能域導致了多維資源競爭的局面。然而，在RIS輔助ISAC系統中利用大規模RIS超強的空間辨識能力設計通感波束，存在高功耗和波束方向未對準情況下性能受損的問題。此外，現有的基站功率分配和資源調度無法滿足ISAC網絡中的多維資源需求。針對上述問題，可以通過采用新型波形（OFDM、SC-OFDM和OTFS）調制優化設計ISAC波束。進一步地，在高頻段大帶寬和ISAC波束未對準情況下，利用低頻段下設計的波束輔助高頻段ISAC波束設計。通過干擾消除和聯合優化手段去解決動態信道按需分配，協同功率分配和資源調度問題，實現多維資源的高效合理利用。

針對聯合波束優化設計，文獻[28]研究了基于大規模MIMO的ISAC系統并采用OFDM波形，在滿足特定的雷達目標檢測率和數據傳輸速率要求的前提下，最大化總速率和能量效率。為了解決大規模MIMO場景下的高功耗問題，文獻[29]考慮了包括射頻鏈路功率消耗在內的功率消耗模型，基于這一模型設計滿足感知、通信和功耗需求的波束，通過自適應地選擇開啟部分天線的方式來滿足系統性能需求。文獻[30]考慮了低功耗的數／模混合發射方案，在低維數字預編碼后引入高維模擬預編碼，從而達到減少射頻鏈路、降低系統功耗的目的。

在RIS輔助ISAC協同技術方面，文獻[31]利用混合RIS輔助增強ISAC系統性能，通過交替優化方法設計RIS系數與發射波束形成器，在保障用戶的最小信干噪比（Signal to Interference plus NoiseRatio，SINR）和保持RIS噪聲功率有界的約束下，最大化最壞情況下的目標檢測率。部分學者針對高低頻協同提出了一定的構想，文獻[32-33]考慮sub-6G與毫米波兩種頻段協作，簡略討論了基于共同部署與分布式部署的可能合作方法。在共同布署時，可以從低頻段接收信號中獲得初始參數，降低毫米波通信中的波束掃描開銷，在分布式布署時，高頻段收發器在本地熱點區域構建本地無線電特征圖，低頻段收發機則負責網絡控制和無線電特征圖的上傳、下載。

在ISAC資源分配方面，文獻[34]考慮了大規模MIMO ISAC場景下單靜態傳感，提出一種功率分配策略，旨在保證雷達系統的最小信噪比（Signal toNoise Ratio，SNR）閾值時最大化地面移動用戶之間的公平性。文獻[35]提出了無線傳能的集成雷達和通信系統．通過聯合優化能量波束形成向量、能量收集時間和發射功率，最小化能量消耗。文獻[36]構建了ISAC資源分配的統一框架，考慮通信和感知服務之間的性能權衡，所提方案可以根據通信和感知的服務質量靈活地分配有限的功率和帶寬資源。文獻[37]考慮了具有正則化迫零波束形成的網絡ISAC的無蜂窩大規模MIMO，其中基站聯合優化其發射功率控制，以最大化SNR，同時確保通信用戶處的通信SINR約束。

目前已有的基站功率分配和資源調度策略無法滿足ISAC系統中的多任務高質量并行需求，時間、頻率、功率、天線、多站等資源未得到充分利用。有必要針對ISAC網絡高維性能域導致多維資源競爭的局面，優化設計多載波發射波束。在高頻段大帶寬和ISAC波束未對準情況下，采用RIS和高低頻協作技術來聯合設計波束。通過干擾消除和聯合優化手段達成動態信道按需分配、協同功率分配和智能資源調度，實現多維資源的高效合理利用。

5結束語

面向6G的RIS輔助ISAC是國家戰略的關鍵一環，同時還具有重大的科學意義和實用價值，對其深入研究能為未來無線通信系統的演進帶來新思路和創新突破。然而，相關研究仍處于起步階段，需要從基礎理論到實戰應用進行全方位的探索，充分發掘其寶貴價值。為了充分發掘其潛在的技術優勢，需要探索通感融合的性能界限，分析其傳輸技術，尤其是在大規模天線陣列、動態感知目標和靜態感知目標共存的復雜場景下的一體化波形設計、多任務參數估計和感知信息輔助通信增強策略。在此基礎上，還需要研究波束優化、高低頻協作感知和無線資源分配方案。本文提出了對應的解決方案，旨在為RIS輔助ISAC技術的后續研究和發展提供參考。在這一前沿性和基礎性的課題上產生國內外領先的創新成果，有望同時實現高效率通信和高精度感知，推動未來6G實現人機物智能互聯，精確地反映和預測物理世界的真實狀態，打造泛在精細、實時可信的數字世界，助力人類走進虛擬與現實深度融合的全新時代。