基于主動感知輔助的車聯網波束賦形

孟驍 劉凡 夏樹強

摘要：毫米波大規模多入多出系統具有提升車聯網系統服務質量的潛力，但現有的系統設計無法充分發揮該潛力。針對該問題，通過分析毫米波頻段通信信道與感知信道的相似特性，論證了在車聯網系統中使用感知功能對通信功能進行輔助的可行性。在此基礎上，以波束管理為核心，闡述了具有更低導頻開銷的幀結構方案和使用感知功能輔助通信功能的信號處理一般流程。最后，討論并總結了基于感知輔助的車聯網通信系統中的若干開放問題。

關鍵詞：通信感知一體化；車輛基礎設施互聯系統；大規模多入多出系統

Abstract： The millimeter-wave massive multiple-input multiple-output systems have the potential to improve the service quality of vehicleto-infrastructure （V2I） networks， but existing system designs cannot fully exploit this potential. In response to this problem， the feasibility of using the sensing function to assist the communication function in the V2I networks is demonstrated by analyzing the similar characteristics of the communication channel and the sensing channel in the millimeter wave system. On this basis， a general design framework， the physi？ cal layer data-frame structure， and the signal processing pipeline are elaborated. Finally， several open problems in sensing-assisted V2I net？ works are summarized and discussed.

Keywords： integrated sensing and communication； V2I； multiple-input multiple-output system

1通信感知一體化的背景

近年來，作為熱點技術，雷達通信一體化（JRC）受到了學術界、工業界等的廣泛關注。1963年，美國的格倫·L·馬丁公司提出的早期雷達通信一體化系統（即利用導彈上的制導雷達發射的脈沖組攜帶通信信息[1]），可視為JRC的起源。20世紀90年代以來，學術界和工業界陸續提出多種JRC方案，其主要目的是將通信功能整合至已有的雷達系統中，從而使得雷達不再只是單一地完成感知任務，還可以作為通信終端從而成為通信網絡中的一部分。在JRC技術的支撐下，雷達系統不僅可以完成對目標搜索、探測、跟蹤的功能，還可以實現遠距離、大容量的雙向數據通信[2]。

隨著5G通信技術的發展，JRC這一經典課題再次煥發出全新的活力，其主要內涵包括兩方面：其一，隨著無線接入設備數量的爆炸性增長，頻譜擁塞問題日益嚴重，而常用的雷達系統獨享了大量的頻譜資源。因此若能使得雷達與無線通信系統共享頻譜，則擁塞問題可以得到極大緩解[3]；其二，有相當一部分新興應用需要同時以通信功能和感知功能作為基礎，例如智慧城市、智慧家庭等物聯網應用，以及車聯網、自動駕駛等智能交通應用。雷達與通信的頻譜共享及一體化，已經成為學術界最熱門的話題之一，并進一步地被升華為通信感知一體化（ISAC）。學術界和工業界廣泛認為，ISAC將成為B5G/6G無線通信系統最核心的特性[4]。

2 ISAC系統在車聯網應用中的新機遇

以各種形式的自動駕駛為代表的新一代車輛應用對車聯網尤其是車輛對基礎設施通信（V2I）網絡的功能和性能提出了新的要求。在通信方面，為滿足下一代智能網聯車輛的指標需求，V2I網絡需要實現高速率、低時延傳輸（通常認為業務吞吐量達到吉比特每秒量級，通信時延小于10 ms）。在感知方面，V2I網絡需要提供穩定可靠的厘米級精度定位功能，以實現對交通環境和車輛的高精度感知[5-6]。

然而，目前已部署的車聯網系統遠無法達到上述要求。例如，專用短程通信技術（DSRC）僅能提供最高27 Mbit/s的通信速率，且受限于載波監聽多址（CSMA）的接入方式，通信質量在車輛密度提高時嚴重下降[7]。再如，現已規?；渴鸬?G/5G蜂窩網絡，由于其主要工作在sub-6 GHz頻段，所能提供的通信和定位功能也相對受限。其中，長期演進（LTE）網絡通信速率在100 Mbit/s量級，端到端時延在百毫秒量級[8]；第3代合作伙伴計劃（3GPP）在Rel-16版本引入的5G網絡無線接入定位技術可以達到室內定位誤差小于3 m、室外定位誤差小于10 m的效果，均難以滿足上述通信與感知需求。此外，全球導航衛星系統（GNSS）的引入，可以有效降低定位誤差，但是其位置信息的刷新率受限[3]。

隨著毫米波大規模多入多出（MIMO）技術的實際應用，V2I網絡的性能將有望得到顯著提升。在毫米波頻段具有更加充裕的可用帶寬，這不僅可以提供更高的數據傳輸速率，同時還可以顯著提升感知功能的距離分辨率。另外，隨著收發天線數目的增加，系統可以使用更窄的“鉛筆式”波束準確地指向車輛或其他任意感興趣的通信用戶/感知目標[9]。這在有效補償毫米波路徑損耗的同時還能提供更高的角度估計精度。更重要的是，毫米波信道具有稀疏性，這使得我們在使用毫米波進行雷達定位時收到的雜波干擾更少，定位更為可靠。上述需求和條件都為ISAC系統在車聯網中的應用提供了現實意義和理論基礎。

3基于感知輔助的預測波束賦形方案

3.1幀結構設計

盡管毫米波大規模MIMO技術具有為V2I網絡提供更大的網絡容量、更短的通信延遲和更高的定位精度的潛力，但現有的系統設計尤其是波束管理方案和幀結構設計方案，卻無法充分挖掘該潛力。傳統的信道估計常利用上下行信道的互易特性，由路邊單元（RSU）發送下行導頻信號，經用戶估計信道特性后通過上行鏈路反饋至RSU，該方案被稱為波束訓練方案，具體幀結構形式見圖1[10]。該方案在sub-6 GHz頻段具有良好的性能，但卻不完全適用于毫米波頻段。該方案假定相鄰兩次信道估計之間的信道狀況并無強關聯性，因此需要發送較長的導頻來完成信道估計。然而實際情況是，具有稀疏特性的毫米波信道主要由用戶與RSU的相對位置決定。這使得兩次信道實現之間具有較強的關聯性，利用信道之間的關聯特性可以有效地降低導頻開銷。因此，部分學者提出了如圖1中波束跟蹤方案的幀結構。通過利用兩次信道探測之間的關聯性，波束跟蹤方案可以使用較短的導頻完成信道估計[11]。

此外，由于車輛本身外殼多為金屬體，且一般不做特殊的電磁隱身處理，因此具有較大的雷達散射截面積（RCS）。這使得RSU發送的通信信號在傳遞信息的同時還可以產生較強的雷達回波，從而為ISAC設計提供了必要條件。具體而言，現有的使用感知輔助的預測波束賦形方案都具有相似的設計思路[12-17]，即充分利用車輛需要沿道路運動的交通規則和車輛位置及速度不會發生突變的物理規律，利用通信信號的回波進行雷達信號處理以估計和預測車輛狀態（信道狀態），并設計波束以匹配預測的信道。該方案可以使用完整的通信信號進行匹配濾波，具有較高的匹配濾波增益；同時，由于信道探測流程均在RSU側進行，因此無須用戶端進行上行反饋，節省了反饋開銷。

3.2信號處理的一般流程

與系統的幀結構設計相匹配，系統的信號處理流程如圖2所示。整個流程可以概括為4個步驟：預測、波束賦形、估計和修正。

通過上述4個步驟，即可完成第l + 1個時間窗口的波束賦形和車輛位置感知。當車輛剛駛入該RSU的覆蓋范圍時，其初始狀態可以由其他RSU進行交接得到，或由該RSU發送一般的全向波形并進行傳統雷達感知得到。

4未來研究展望

4.1感知輔助的車聯網技術在開放道路下的應用

現有的研究工作均假設車輛行駛于封閉的道路塊，即在感興趣的路面區域內沒有交叉路口和車流交匯。然而在實際場景下，路口處的交通狀況更為復雜，對通信與感知服務的質量要求更高。因此我們還需要針對這一場景進行更加深入的研究，以進一步擴展該技術的應用范圍。

4.2感知輔助通信技術與智能反射面（IRS）技術的結合

在車聯網系統的實際環境中，不可避免地會出現因障礙物阻擋而導致的通信中斷或質量下降。使用IRS技術可以對信號的電磁傳播環境進行部分重構，有效地降低通信中斷和感知失效的概率。

4.3感知輔助的車聯網技術在復雜雜波場景下的應用

毫米波大規模MIMO系統的信道具有稀疏特性，該特性使得感知分系統的性能得以保證。但是在一些特定場景下，例如，車輛被行道樹遮擋或在特定角度下的地雜波較大時，雜波對感知系統的影響不能忽略。因此，我們仍然需要針對信道環境復雜的場景加以研究。

5結束語

在頻譜資源日益緊張、系統功耗日益增長的今天，通信和感知在未來的移動網絡中并不總是競爭關系，還可以是互相補充、互相配合的協作關系。在充分挖掘感知與通信系統在硬件平臺、信號處理、波形設計等方面的相似性和互補性的前提下，一體化地對無線系統進行設計，必然能夠構建具有極致性能的新一代無線標準。

參考文獻

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作者簡介

孟驍，南方科技大學訪問學者；研究方向為機載寬帶數據鏈、通信感知一體化；發表論文7篇。

劉凡，南方科技大學助理教授、博士生導師，中國科協青年托舉人才，歐盟“瑪麗·居里”學者，廣東省引進青年拔尖人才，深圳市海外高層次人才，并擔任《IEEE COMML》《IEEE OJSP》的編委、《IEEE JSAC》《IEEE WCM》《中國通信》客座編委，以及中興通訊技術雜志社青促會委員；牽頭成立了IEEE通信學會通信感知一體化新興技術倡議委員會（IEEE ComSoc ISACETI），并擔任首屆學術主席，曾被列入2021年斯坦福大學全球2%頂尖科學家榜單，獲2021年IEEE信號處理學會青年作者最佳論文獎、2020年首屆中國電子學會電子信息前沿青年學者出版工程獎、2019年中國電子學會優秀博士學位論文獎；發表學術論文60余篇。

夏樹強，中興通訊股份有限公司資深通信預研專家；研究方向為載波聚合、低時延高可靠、通信感知一體化；負責國家科技重大專項1項，曾獲深圳市專利獎、廣東省專利優秀獎、中國專利獎優秀獎、中國專利獎金獎、國家科技發明獎二等獎等。