## 通感一体化（ISAC）：让5G-A基站同时成为"雷达"
### 一、为什么通信系统需要感知能力？
传统蜂窝网络只做一件事：把比特从A传到B。但无线电波在空间中传播时，与环境的每一次反射、散射、衍射都携带了丰富的环境信息。通感一体化（Integrated Sensing and Communication，ISAC）的核心思想是：**用同一套射频硬件、同一段频谱资源、同一组波形信号，在传输数据的同时完成对物理世界的感知**。
这不是简单的"加个雷达模块"。ISAC追求的是在物理层（PHY）和媒体访问控制层（MAC）的深度耦合——通信和感知共享相同的OFDM子载波、相同的MIMO预编码矩阵、相同的时频资源网格，通过联合波形设计使单一信号同时满足 Shannon信道容量和 Cramér-Rao下界（CRB）两个维度的优化。
从3GPP标准化角度看，ISAC在**Release 19**正式进入Work Item阶段，涉及RAN1（物理层信号设计）、RAN2（MAC/RLC层协议）、RAN3（网络架构接口）和SA2（核心网架构）多个工作组的协同。关键技术规范包括TS 38.211（物理信道调制）、TS 38.214（物理层过程）的扩展，以及TS 22.837（ISAC业务需求）和TS 23.700系列（架构增强）。
### 二、ISAC系统架构与感知拓扑
3GPP Rel-19定义了三种基本的感知拓扑，它们决定了信号如何发射、如何接收、如何关联：
> *图表 1*
#### 2.1 单站感知（Monostatic）
gNB发射感知信号并接收目标反射的回波。最直接的实现方式：gNB利用现有的下行参考信号（如CSI-RS），在全双工模式下自发自收。
**关键挑战是自干扰消除**。gNB发射功率通常在43~46 dBm，而目标回波功率可能低至-100 dBm以下，动态范围超过140 dB。这要求gNB具备极高精度的自干扰消除（SIC）能力，包括模拟域消除（利用发射信号的已知副本进行射频对消）和数字域消除（残余干扰的基带估计与抵消）。
单站感知的优势在于系统简洁，不依赖额外接收节点。典型参数如下：
| 参数 | 典型值 | 说明 |
|------|--------|------|
| 感知距离 | 200~500m | 取决于RCS和发射功率 |
| 距离分辨率 | c/(2B) | B为信号带宽，100MHz→1.5m |
| 速度分辨率 | λ/(2Tcoh) | Tcoh为相干处理时间 |
| 角度分辨率 | λ/(N·d) | N为天线阵元数，d为间距 |
| 自干扰消除需求 | >130 dB | 发射-接收隔离度 |
#### 2.2 双站感知（Bistatic）
发射节点和接收节点分离。gNB发射感知信号，目标散射后由另一个gNB或UE接收。这彻底规避了自干扰问题，但引入了收发节点之间的严格同步需求——时间同步精度需达到纳秒级（对应约0.3m的距离误差），频率同步需优于100ppb。
双站感知的核心方程——双站雷达方程：
$$P_r = \frac{P_t G_t G_r \lambda^2 \sigma_b}{(4\pi)^3 R_t^2 R_r^2 L}$$
其中 $R_t$ 为发射节点到目标的距离，$R_r$ 为目标到接收节点的距离，$\sigma_b$ 为双站RCS，$L$ 为系统损耗。与单站雷达方程的关键区别在于距离依赖变为 $R_t^2 \cdot R_r^2$ 而非 $R^4$。
#### 2.3 多站感知（Multi-static）
多个发射和接收节点协同工作，形成分布式感知网络。通过融合多个双站感知结果，可以显著提升目标检测概率、定位精度和航迹连续性。3GPP Rel-19在RAN3层面定义了gNB间感知信息交互的Xn接口扩展。
### 三、物理层感知信号设计：通信波形的"雷达化"
这是ISAC最核心的技术难题：**设计一种信号，既能高效传输数据，又能精确感知环境**。
#### 3.1 基于NR参考信号复用的方案
3GPP在Rel-19中评估了复用现有NR参考信号用于感知的可行性：
> *图表 2*
**CSI-RS用于感知的分析**：CSI-RS的时频密度是可配置的，可以从每slot 1个RE到密集映射。但CSI-RS序列设计以信道估计为目标，其模糊函数（Ambiguity Function）在距离-速度域的旁瓣特性不够理想。3GPP RAN1评估结果显示，直接复用CSI-RS在低RCS目标检测场景下性能不足。
**PRS用于感知的分析**：定位参考信号（PRS，定义于TS 38.211子条款7.4.1.7）具有较好的自相关特性，且支持多TRP发送。Rel-19考虑将PRS作为感知信号的起点，通过增加时频密度、优化序列设计来满足感知需求。
**最终方案**：Rel-19引入了专用的感知参考信号（Sensing Signal），在NR时频网格中占用可配置的感知资源块。信号设计要点包括：
1. **Zadoff-Chu (ZC)序列基**：利用ZC序列的理想周期自相关特性
2. **低旁瓣模糊函数**：通过序列跳频模式优化距离-速度模糊函数
3. **可配置梳齿结构**：支持comb-2/4/8，适配不同感知精度需求
4. **感知slot格式**：定义包含感知符号的专用slot格式（类似现有NR的灵活slot结构）
#### 3.2 ISAC一体化波形的信息论基础
从信息论角度，ISAC波形设计可以形式化为一个多目标优化问题。设发射信号为 $\mathbf{X} \in \mathbb{C}^{N_t \times L}$（$N_t$根发射天线，$L$个OFDM符号），则：
$$\min_{\mathbf{X}} \quad -\underbrace{I(\mathbf{X}; \mathbf{Y}_c)}_{\text{通信互信息}} + \lambda \cdot \underbrace{\text{tr}(\mathbf{C}_{\text{CRB}}^{-1}(\mathbf{X}))}_{\text{感知CRB}}$$
$$\text{s.t.} \quad \mathbb{E}[\|\mathbf{X}\|_F^2] \leq P_{\max}$$
其中 $I(\mathbf{X}; \mathbf{Y}_c)$ 是通信互信息，$\mathbf{C}_{\text{CRB}}$ 是目标参数估计的Cramér-Rao Bounds矩阵，$\lambda$ 是通感权衡因子。
实际系统中常采用"通信为中心"的波形设计：以NR标准波形（CP-OFDM）为基础，通过星座点扰动、预编码优化等方式嵌入感知信息。这意味着不需要改变现有通信波形的基本结构，而是在资源分配和预编码层面做联合优化。
### 四、感知协议流程：从信号发射到目标报告
3GPP Rel-19在RAN2层面定义了感知过程的信令流程。以gNB单站感知为例：
> *图表 3*
**关键信令步骤解析**：
**步骤1-2**：感知请求通过核心网Sensing Function（新定义的网络功能）到达。SF负责感知任务编排，包括：根据请求的感知区域选择合适的gNB集合、确定感知拓扑（单站/双站/多站）、分配感知时频资源。
**步骤3**：Sensing Activation通过NG接口从核心网下发到gNB，携带的关键参数包括：
- 感知信号配置（带宽、梳齿结构、序列索引）
- 感知目标特性（预期RCS范围、速度范围）
- 资源分配图案（在哪些slot/symbol上发送感知信号）
- 感知测量上报周期
**步骤4-5**：gNB在配置的时频资源上发送感知信号，同时接收回波。接收端处理包括距离维FFT（估计时延）、多普勒维FFT（估计速度）、波束赋形（估计角度），以及CFAR（Constant False Alarm Rate）检测。
**步骤6**：感知结果通过Sensing Report上报，格式包括点目标报告（距离、角度、速度、RCS）或成像结果（二维/三维感知图像）。
### 五、3GPP Rel-19 ISAC标准化全景
| 规范编号 | 内容 | 状态 |
|----------|------|------|
| TS 22.837 | ISAC业务需求与用例定义 | 已完成 |
| TS 22.865 | ISAC增强需求（Rel-19新特性） | 进行中 |
| TR 38.895 | ISAC信道建模研究报告 | 已完成 |
| TS 38.211扩展 | 感知参考信号物理层定义 | Rel-19 WI |
| TS 38.214扩展 | 感知物理层过程 | Rel-19 WI |
| TS 38.331扩展 | RRC感知配置信令 | Rel-19 WI |
| TS 23.700系列 | SA2核心网感知架构 | 进行中 |
| TR 22.867 | 计费与QoS框架 | 研究中 |
**信道建模**是Rel-19 ISAC标准化的基石。3GPP在TR 38.895中定义了ISAC专用信道模型，在现有TR 38.901通信信道模型基础上增加了感知专用组件：
1. **目标散射体模型**：定义点目标（如车辆、无人机）和扩展目标（如建筑物）的RCS统计模型
2. **感知杂波模型**：地面、植被、建筑物等静态杂波的功率谱密度模型
3. **双站/多站信道**：收发分离场景下的联合角度-时延-多普勒信道模型
### 六、实战场景：5G-A基站感知无人机
考虑一个典型的低空经济场景：在城区部署的5G-A基站同时为地面用户提供宽带服务，并对低空无人机进行感知跟踪。
**系统参数配置**：
| 参数 | 配置值 | 说明 |
|------|--------|------|
| 载波频率 | 4.9 GHz | n79频段，兼顾覆盖与感知精度 |
| 信号带宽 | 100 MHz | 距离分辨率约1.5m |
| 天线阵列 | 64T64R (4×4面板) | 支持水平面±60°扫描 |
| 感知信号周期 | 每20ms一个感知slot | 平衡通信容量与感知更新率 |
| 发射功率 | 46 dBm | 200W，典型宏站功率 |
| 目标RCS | 0.01 m² (无人机) | 典型消费级无人机 |
| 目标高度 | 50~300m | 低空空域 |
**感知性能估算**：
根据雷达方程，对于RCS=0.01m²的无人机目标，在46dBm发射功率、100MHz带宽、64天线阵列增益条件下，理论最大检测距离约为300~500m（取决于杂波环境）。
**部署中的关键注意事项**：
1. **通感资源复用比**：感知信号占用的时频资源会直接减少通信容量。建议初始部署时感知信号占用比例控制在5%~10%，后续根据需求动态调整。
2. **杂波抑制**：城区环境中建筑物和车辆产生的静态杂波远强于无人机回波。需采用MTI（Moving Target Indication）或多普勒滤波技术分离运动目标。
3. **通信调度协调**：感知slot内下行通信需做相应避让，MAC层调度器需感知感知资源预留。Rel-19通过DCI新增的sensing-slot-format-indicator实现动态通知。
4. **多gNB协同**：单站感知覆盖有限且存在盲区。建议通过Xn接口的Sensing Information Exchange实现多站数据融合，提升航迹连续性。
5. **隐私合规**：感知能力意味着基站可以"看到"环境中的人和物。部署前需完成隐私影响评估（PIA），确保感知数据的使用符合当地法规要求。
### 七、通感一体化 vs 传统雷达 vs 纯通信：技术对比
| 维度 | 传统雷达 | 纯通信系统 | ISAC系统 |
|------|----------|------------|----------|
| 频谱使用 | 专用频段（如24GHz） | 通信授权频段 | 通信频段共享 |
| 硬件成本 | 独立射频+基带 | 通信射频+基带 | 共享硬件平台 |
| 波形设计 | 优化感知性能（LFM/PMCW） | 优化吞吐量（CP-OFDM） | 联合优化 |
| 网络密度 | 单站/少量站点 | 密集蜂窝部署 | 复用蜂窝密度 |
| 覆盖范围 | 视距为主，几十km | 蜂窝覆盖，数百m~数km | 取决于拓扑 |
| 数据回传 | 专有接口 | 标准化回传 | 复用通信回传 |
| 目标跟踪 | 雷达航迹管理 | 无 | 融合通信定位 |
| 部署成本 | 高（新建站址） | 已有基础设施 | 增量软件升级为主 |
ISAC的核心优势不在于单站感知性能超越专用雷达，而在于**网络化感知**——利用蜂窝网络已有的密集站点部署、成熟的传输回传网络和强大的计算平台，实现广域、连续、协同的感知能力。
### 八、Ambient IoT：ISAC感知能力的天然互补
提到ISAC的感知能力，就不得不提3GPP Rel-19另一项革命性的无线接入技术——**Ambient IoT（环境物联网）**。如果说ISAC让基站"看到了"环境中的目标，那么Ambient IoT则让环境中数十亿个微小物体主动"报告"自己的身份和状态。
#### 8.1 Ambient IoT的物理层原理
Ambient IoT设备（A-IoT Device）的核心工作原理是**反向散射通信（Backscatter Communication）**：
$$\text{A-IoT设备不产生射频信号，而是通过调制天线阻抗来改变入射信号的反射特性}$$
具体过程如下：
1. **载波照射**：gNB（或UE）发射连续波/OFDM载波信号
2. **阻抗调制**：A-IoT设备通过控制天线端口的阻抗状态（通常2~4个离散状态），改变反射信号的幅度和/或相位
3. **信号反射**：调制后的信号被gNB接收并解码
3GPP在TS 38.191中定义了四种A-IoT设备类型：
| 设备类型 | 供电方式 | 通信能力 | 典型应用 |
|----------|----------|----------|----------|
| Type A-D | 无电池/能量收集 | 被动反向散射 | 物流标签、环境传感 |
| Type A | 能量收集（RF/光/热） | OOK/ASK调制 | 简单ID标签 |
| Type B | 能量收集+小电容 | BPSK/QPSK | 温湿度传感器 |
| Type C | 微型电池 | 低阶调制+简单编码 | 资产追踪 |
| Type D | 微型电池+简单MCU | 支持简单协议栈 | 智能包装 |
#### 8.2 A-IoT网络拓扑
3GPP Rel-19定义了三种A-IoT通信拓扑：
> *图表 4*
**Topology 1**是最基础的模式：gNB既是载波发射源又是反射信号接收器，架构最简单但要求gNB具备全双工能力或时分复用收发切换。
**Topology 2**利用UE作为载波发射源，扩大了A-IoT的读取范围。当UE靠近A-IoT设备时（如手机靠近商品标签），UE发射载波、gNB接收反射信号的路径更短、链路预算更优。
**Topology 3**是 sidelink 模式，两个UE之间完成A-IoT的读取。适用于gNB覆盖盲区或D2D直连场景。
#### 8.3 A-IoT物理层关键技术参数
| 参数 | 规范值 | 说明 |
|------|--------|------|
| 工作频段 | FR1 (Sub-6GHz) | 复用NR频段 |
| 载波带宽 | 最多5 MHz | A-IoT带宽 |
| 调制方式 | OOK / ASK / BPSK | 反向散射调制 |
| 编码 | Manchester / 基础FEC | 极低复杂度 |
| 数据速率 | 1~100 kbps | 足够传输ID+少量数据 |
| 读取距离 | 10~100m | 取决于载波功率和环境 |
| 设备成本 | 目标<$0.10 | 大规模部署的前提 |
### 九、NTN增强与RedCap演进：无线接入全景
在ISAC和Ambient IoT之外，3GPP Rel-18/19在NTN和RedCap方面的演进同样值得关注。
#### 9.1 NTN Rel-18关键增强
Rel-18对NTN的增强围绕"可用性"展开，主要包括：
- **Store and Forward（存储转发）**：LEO卫星在没有地面站视距连接时，可以先将数据缓存在星上，待地面站可见时再转发。这对全球物联网场景尤为关键。涉及MAC层新定义的S&F Buffer管理和RLC层传输窗口控制。
- **增强覆盖**：新增DL Gap配置和重复传输增强，应对GEO卫星大RTT（~544ms）场景下的HARQ效率问题。具体地，Rel-18引入了可配置的HARQ-ACK反馈窗口偏移和DL Gap pattern，允许UE在等待HARQ反馈期间接收其他PDSCH。
- **10GHz以上频段支持**：扩展NR-NTN到Ku/Ka频段（12~18GHz / 26~40GHz），提升馈线链路和服务链路容量。对应TS 38.101-5的新频段定义。
- **GNSS辅助增强**：降低UE对GNSS定位精度的依赖，引入网络辅助的位置信息，使得在GNSS信号不佳（如室内窗边）的场景也能接入NTN。
#### 9.2 eRedCap：进一步轻量化的5G IoT
3GPP Rel-18在RedCap基础上进一步定义了eRedCap（enhanced RedCap），目标是将设备成本再降低30%~50%：
| 参数 | RedCap (Rel-17) | eRedCap (Rel-18) | 标准5G NR |
|------|-----------------|-------------------|-----------|
| 最小带宽 | 20 MHz | 5 MHz (SCell) / 20 MHz (PCell) | 100 MHz |
| RX天线数 | 1~2 | 1 | 4 |
| MIMO层数 | 1~2 | 1 | 4 |
| 最大调制 | 64QAM | 64QAM | 256QAM |
| 峰值速率 | ~85 Mbps (DL) | ~10 Mbps | >1 Gbps |
| UE类别 | RedCap NR-Light | eRedCap | Cat-M/Cat-L |
eRedCap的关键技术简化包括：
1. **SCell带宽压缩至5MHz**：Rel-18允许eRedCap设备在辅小区（SCell）上仅支持5MHz带宽，大幅降低基带处理复杂度。PCell仍需支持20MHz以保证初始接入兼容性。
2. **单天线接收**：从2RX降到1RX，省去一套完整的射频接收链路（LNA + 混频器 + ADC），但代价是覆盖范围缩小约3dB。
3. **半双工FDD**：eRedCap设备可以工作在半双工FDD模式，省去双工器，进一步降低BOM成本。
### 十、从Rel-19到6G：通感一体的未来演进
Rel-19的ISAC标准化只是起点。6G时代的通感一体化将实现更深层次的融合：
1. **感知-native的空口设计**：6G空口从设计之初就考虑感知需求，而非在现有通信波形上"打补丁"。可能采用全新的多载波波形（如OTFS、AFDM），在时延-多普勒域具有天然的感知优势。
2. **语义通信与感知融合**：不再是传输原始比特，而是传输"有意义的"感知语义信息。基站感知到"一辆车正在靠近"后，直接向下游传输语义级事件，而非原始雷达数据。
3. **RIS辅助感知**：可重构智能表面（RIS）不仅提升通信覆盖，还通过可控反射创造新的感知路径，解决NLoS场景的感知盲区问题。
4. **AI驱动的感知-通信联合优化**：利用深度学习实现通感波形的端到端优化，突破传统数学优化的局限。3GPP正在Rel-19中研究AI/ML在ISAC中的应用框架。
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## 常见问题
**Q: ISAC和现有5G定位技术（如PRS多RTT定位）有什么本质区别？**
A: 5G定位（TS 38.305）本质上是测量信号传播时延/角度来估计UE位置，是"主动式"的——需要UE参与测量和上报。ISAC是"被动式"的——目标不需要任何收发信机，基站通过检测目标对无线信号的反射来感知目标。ISAC可以感知非通信对象（如无人机、车辆、行人），而定位只能定位正在通信的UE。
**Q: 在现网中部署ISAC需要升级哪些设备？**
A: ISAC部署主要涉及：①BBU软件升级（支持感知信号生成、回波处理、目标检测算法）；②可能的硬件升级（全双工模式需要高隔离度射频前端）；③核心网升级（部署Sensing Function网络功能）；④传输带宽增加（感知结果上报需要额外回传资源）。初期建议在选定的5G-A站点试点部署，通过软件升级方式降低部署门槛。
**Q: Ambient IoT和传统RFID有什么区别？为什么要用5G来读标签？**
A: RFID使用专用读写器在13.56MHz或860~960MHz工作，读取距离通常小于10m，且需要专用基础设施。Ambient IoT运行在NR授权频段，复用5G基站作为读写器，读取距离可达100m+，支持无缝的广域覆盖。更重要的是，A-IoT数据直接进入5G核心网，可以和现有业务流程（物流追踪、库存管理）无缝集成。成本方面，A-IoT标签目标低于$0.10，与RFID标签相当。
**Q: eRedCap的5MHz SCell在实际网络中如何配置？**
A: 运营商需要在现有NR载波上为eRedCap设备预留5MHz的窄带SSB和初始BWP。典型做法是在PCell上配置20MHz的标准BWP用于初始接入和系统信息读取，然后通过RRC重配置将eRedCap设备切换到5MHz的SCell BWP上进行数据传输。需要注意5MHz带宽下的调度粒度（频域最少调度1PRB=180kHz），单次调度最多约25个PRB，峰值速率约10Mbps，足以满足传感器和抄表类应用。
**Q: ISAC感知结果的精度能否达到汽车雷达水平？**
A: 当前ISAC在77GHz汽车雷达频段的精度还有差距，但在Sub-6GHz频段的感知精度足以支撑无人机跟踪、交通监控等场景。以100MHz带宽为例，距离分辨率约1.5m，速度分辨率取决于相干处理时间（100ms处理间隔下约为0.15m/s@4.9GHz）。角度分辨率取决于天线阵列规模，64天线阵列可达约5°~7°。对于需要厘米级精度的自动驾驶场景，仍需专用雷达或激光雷达。
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> 本文由「51学通信」技术团队出品。51学通信由通信行业18年老兵**爱卫生**（微信ID: gprshome201101）维护，聚焦5G/6G核心网、3GPP标准解读、通信前沿技术深度分析。
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> **星主：爱卫生**（微信：gprshome201101）——公众号「51学通信」创办者，19 年通信行业运维与讲师经验，著有《GPRS网络信令实例详解》《EPC原理与实践》《5G核心网原理与实践》三本纸质书（各大电商平台有售）。
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