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# 5G通感一体化技术原理与实战部署

## 一、引言：从"通信管道"到"通感融合"

传统移动通信网络的角色是"信息搬运工"——基站和终端之间传递比特流，网络对物理世界"视而不见"。然而，随着自动驾驶、低空经济、智慧工厂等场景爆发，网络不仅需要传递信息，还需要**感知环境**——探测目标位置、速度、轨迹，甚至材质和姿态。

这就是**通感一体化（Integrated Sensing and Communication, ISAC）**的核心命题：在同一套硬件、同一段频谱、同一个波形上，同时完成通信和感知两项任务。

3GPP在Rel-19中首次将ISAC列为标准工作项目（WI），在TS 38.300、TS 38.214等规范中引入了感知相关的信道模型和信号设计。本文从物理层原理出发，深入剖析ISAC的技术架构、信号设计、协议流程和部署实战。

## 二、技术架构：通感融合的三层模型

### 2.1 整体架构

ISAC的系统架构可以分为三个层次：


![图表1](images/telecom-deep-tech-2123-mermaid-0.png)

> *图表 1*


**感知应用层**定义具体的感知业务需求：探测精度、更新率、探测范围。不同业务对物理层参数的约束差异巨大——车辆追踪需要亚米级精度和百毫秒级更新率，而呼吸监测需要亚厘米级精度但更新率可以低至秒级。

**通感融合层**是ISAC的核心创新。传统方案中通信和感知完全独立，而融合层通过联合优化波形、动态复用资源、协同处理数据，实现"1+1>2"的效果。

**物理层**提供硬件和信号基础。毫米波频段（24-52GHz）天然适合感知——波长在6-12mm量级，与常见目标尺寸匹配，可提供丰富的散射信息。

### 2.2 通感复用策略对比

通感一体化面临的核心矛盾是：通信追求**高吞吐、低延迟**，感知追求**高精度、高更新率**，两者对波形和资源的诉求并不完全一致。3GPP定义了三种复用策略：

| 复用策略 | 原理 | 优势 | 劣势 | 适用场景 |
|---------|------|------|------|---------|
| **TDM**（时分复用） | 通信与感知在不同时隙交替进行 | 干扰隔离好，实现简单 | 感知更新率受限，资源利用率低 | 低速感知场景 |
| **FDM**（频分复用） | 通信与感知使用不同子载波/PRB | 可同时进行，更新率高 | 频谱效率损失，带内干扰 | 中等精度场景 |
| **SDM**（空分复用） | 不同波束分别用于通信和感知 | 频谱效率最高，真正"一体化" | 波束间干扰，算法复杂度高 | 毫米波大规模MIMO |
| **联合波形**（JW） | 同一波形同时承载通信数据和感知信号 | 频谱效率极限 | 波形设计复杂，通信/感知性能折中 | 理论研究/未来演进 |

> **关键洞察**：Rel-19标准化的重点在TDM和FDM，而SDM和联合波形是Rel-20/6G的研究方向。实际部署中TDM是最稳妥的起步方案。

## 三、物理层原理：从雷达方程到通感联合优化

### 3.1 感知的物理基础

ISAC感知目标的基本原理与传统雷达相同，但利用的是通信信号（如OFDM符号）而非专用雷达脉冲。以**单站感知**（基站自发自收）为例：

**感知距离方程**：

$$R_{max} = \left[\frac{P_t G_t G_r \lambda^2 \sigma_{RCS} \cdot N_{sym}}{(4\pi)^3 k_B T_0 B_n F_n SNR_{min}}\right]^{1/4}$$

其中：
- $P_t$：发射功率（基站功率，典型值43dBm）
- $G_t, G_r$：收发天线增益（256天线阵列约30dBi）
- $\lambda$：波长（28GHz约10.7mm）
- $\sigma_{RCS}$：目标雷达截面积（无人机约0.01-0.1m²，车辆约10-100m²）
- $N_{sym}$：相干积累符号数
- $SNR_{min}$：检测所需最小信噪比（通常13dB对应$P_d=0.9, P_{fa}=10^{-6}$）

**距离分辨率**由信号带宽决定：

$$\Delta R = \frac{c}{2B}$$

其中$B$为信号带宽。400MHz带宽对应$\Delta R = 0.375m$，100MHz带宽对应$\Delta R = 1.5m$。

**速度分辨率**由相干处理时间决定：

$$\Delta v = \frac{\lambda}{2T_{CPI}}$$

其中$T_{CPI}$为相干处理间隔。28GHz频段，$T_{CPI}=1ms$时，$\Delta v \approx 5.35m/s$。

### 3.2 OFDM感知信号处理

与脉冲雷达不同，OFDM通信信号是连续的宽带信号。感知处理的核心是**距离-多普勒（Range-Doppler）估计**：

**算法伪代码**：

```
输入: 接收信号矩阵 X_recv[N_sym × N_sc]
      参考信号矩阵 X_ref[N_sym × N_sc]（已知发射信号）

1. 信道估计（逐子载波逐符号）:
   H = X_recv ⊘ X_ref    // 逐元素除法
   
2. 距离-多普勒图:
   RD_map = IFFT_2D(H)    // 2D-FFT, 沿子载波维度IFFT得距离,
                           // 沿符号维度IFFT得多普勒

3. 目标检测（CFAR算法）:
   for each cell in RD_map:
       noise_floor = CA-CFAR(RD_map, cell, P_fa=1e-6)
       if RD_map[cell] > noise_floor:
           detect_target(cell)
           
4. 参数提取:
   range = c * index_carrier / (2 * N_sc * Δf)
   velocity = λ * index_symbol / (2 * T_CPI)

输出: 目标列表 [{range, velocity, angle, RCS}, ...]
```

**关键参数约束**：子载波间隔$\Delta f$决定了最大无模糊距离$R_{max} = c/(2\Delta f)$。5G NR在毫米波频段常用120kHz子载波间隔，对应$R_{max} = 1.25km$，足以覆盖典型宏站范围。

### 3.3 通感性能折中：一个精确的权衡框架

ISAC的根本挑战在于通信和感知对波形参数的约束存在冲突：

| 参数 | 通信偏好 | 感知偏好 | 折中方案 |
|------|---------|---------|---------|
| 子载波间隔 | 大（抗多普勒） | 小（增大无模糊距离） | 120kHz（28GHz典型值） |
| CP长度 | 短（提升效率） | 长（覆盖远距回波） | 扩展CP，或受限感知范围 |
| 符号数/TTI | 灵活 | 相干积累需要足够多 | 至少8-14个符号 |
| DMRS密度 | 高（精确信道估计） | 低（减少感知盲区） | 按需配置 |
| 功率分配 | 全功率给PDSCH | 需留功率给感知RS | 动态功率分配 |

**数学上的联合优化**可以建模为Rate-Distortion的Pareto最优问题：

$$\max_{P, \theta} \quad \alpha \cdot R_{comm}(P, \theta) + (1-\alpha) \cdot \eta_{sens}(P, \theta)$$

其中$R_{comm}$是通信速率，$\eta_{sens}$是感知精度（如CRLB的倒数），$P$是功率分配，$\theta$是波形参数，$\alpha \in [0,1]$是权重因子。

## 四、协议流程：3GPP Rel-19信令交互

### 4.1 感知会话建立流程

Rel-19在TS 38.300中引入了**感知功能实体（Sensing Function, SF）**，部署在gNB-CU或核心网中。以下是感知业务的完整信令流程：


![图表2](images/telecom-deep-tech-2123-mermaid-1.png)

> *图表 2*


### 4.2 关键信元解析

**SensingConfig**中的核心参数（对应TS 38.331中新增的IE）：

- **sensingResourceConfig**：感知资源配置，包括专用时隙、PRB分配、RS图样
- **sensingWaveformType**：波形类型——reusedComm（复用通信信号）或dedicated（专用感知信号）
- **sensingBandwidth**：感知带宽，可以与通信带宽不同（FDM模式下）
- **sensingPeriodicity**：感知周期，取值从1ms到160ms，步长遵循NR时隙结构
- **maxSensingRange**：最大感知距离，影响CP配置和子载波间隔选择
- **velocityResolution**：速度分辨率要求，决定相干积累时间

### 4.3 参考信号设计的增强

Rel-19在现有SRS（Sounding Reference Signal）和CSI-RS基础上进行了感知增强：

**SRS感知增强**（TS 38.211新增条款）：

- 支持更长的SRS序列（最多12个符号的SRS资源），提升相干积累增益
- 引入SRS梳状偏移模式（comb-offset pattern），支持多UE同时感知
- 新增SRS-ResourceSet中的sensingUsage信元，标记该SRS资源用于感知

**CSI-RS感知增强**：

- 支持非周期性CSI-RS的密集配置（每个时隙多个CSI-RS occasion）
- 引入CSI-RS的循环延迟分集模式，提升角度分辨率

## 五、关键应用场景与参数配置

### 5.1 场景一：低空无人机探测

这是ISAC最迫切的商业场景。2025-2026年全球低空经济爆发，无人机物流、城市空中交通（UAM）对低空空域感知提出了刚性需求。

**典型参数配置**：

| 参数 | 推荐值 | 理由 |
|------|--------|------|
| 频段 | 28GHz（n257/n258） | 波长短，对小型无人机RCS响应好 |
| 带宽 | 400MHz | 距离分辨率0.375m，满足防碰撞需求 |
| 天线数 | 256（收发各256） | 笔形波束，角度精度约0.5° |
| 感知模式 | TDM，1ms感知+3ms通信 | 无人机速度<30m/s，4ms更新率可接受 |
| 子载波间隔 | 120kHz | 平衡无模糊距离和抗多普勒 |
| 最大探测距离 | 1km（小型无人机，RCS=0.01m²） | 受SNR约束，需相干积累增益 |

**部署注意**：

- 低空目标的仰角通常在0-30°，需要基站天线有**下倾角覆盖能力**，或部署专门的低空感知面板
- 城市环境中多径严重，需要多基站联合感知（ Cooperative Sensing）抑制虚假目标
- 无人机的RCS与姿态强相关，俯视和侧视可能相差10dB以上

### 5.2 场景二：车辆轨迹追踪（V2X感知扩展）


![图表3](images/telecom-deep-tech-2123-mermaid-2.png)

> *图表 3*


ISAC在车联网中的价值在于：**不依赖车载设备**即可感知周围车辆和行人。这对"混行阶段"（部分车辆无V2X模块）至关重要。

**参数配置建议**：

| 参数 | 推荐值 | 说明 |
|------|--------|------|
| 频段 | 4.9GHz（n79） | 覆盖和感知距离的平衡 |
| 带宽 | 100MHz | 距离分辨率1.5m，满足车道级定位 |
| 感知模式 | SDM（下行通信+上行感知） | 利用TDD上下行时隙分别复用 |
| 更新率 | 50-100ms | 120km/h车辆3.3m移动距离 |
| 多基站联合 | 至少3个基站参与 | 几何精度因子GDOP优化 |

### 5.3 场景三：室内呼吸/心率监测

这是ISAC"柔性"感知的极致体现——利用Wi-Fi/5G信号探测人体胸腔微小起伏（毫米级），实现非接触生命体征监测。

**核心技术挑战**：
- 呼吸引起的胸腔位移仅3-5mm，心跳位移约0.5mm
- 需要相位检测精度达到$<0.1$弧度
- 室内多径严重，需要高分辨率角度估计分离直射径

**实现路径**：
- 利用CSI-RS的信道状态信息，提取子载波相位变化
- 相位变化量$\Delta\phi = \frac{4\pi}{\lambda} \cdot \Delta d$，其中$\Delta d$为位移
- 在5GHz频段（$\lambda \approx 6cm$），1mm位移引起约0.21弧度相位变化——可检测
- 通过带通滤波（0.2-0.5Hz呼吸，0.8-2Hz心跳）分离生命体征信号

## 六、关键技术挑战与解决方案

### 6.1 自干扰消除

单站感知（基站自发自收）的最大技术挑战是**发射信号泄漏到接收通道**。发射功率43dBm，接收灵敏度-100dBm，需要143dB的自干扰抑制。

**解决方案分层**：

| 抑制层级 | 技术手段 | 抑制量 | 实现难度 |
|---------|---------|--------|---------|
| 天线级 | 收发天线物理隔离（3-5m） | 40-50dB | 低（需硬件空间） |
| 射频级 | 模拟域参考信号对消 | 30-40dB | 中（需精密射频设计） |
| 数字域 | 自适应滤波器（LMS/NLMS） | 40-50dB | 中高（需快速收敛） |
| 波形域 | 正交编码+低互相关序列 | 20-30dB | 低（标准定义） |
| **总抑制** | **级联** | **130-170dB** | **系统级挑战** |

> **实战经验**：在Sub-6GHz频段，天线隔离+数字对消通常够用；毫米波频段由于波束窄，发射和接收波束的空域隔离可以额外提供20-30dB抑制，反而更容易实现。

### 6.2 感知精度下界——克拉美-罗下界（CRLB）

ISAC感知精度的理论下界由CRLB给出：

**距离估计CRLB**：

$$\text{var}(\hat{R}) \geq \frac{3c^2}{8\pi^2 \cdot SNR \cdot B^2 \cdot N_{sym}}$$

**速度估计CRLB**：

$$\text{var}(\hat{v}) \geq \frac{3\lambda^2}{8\pi^2 \cdot SNR \cdot T_{CPI}^2 \cdot N_{sym}}$$

**角度估计CRLB**（均匀线阵$M$个天线）：

$$\text{var}(\hat{\theta}) \geq \frac{6}{SNR \cdot M(M^2-1) \cdot N_{sym}}$$

这些下界直接指导系统设计：
- 要提升距离精度$\rightarrow$增大带宽$B$（400MHz → 0.375m分辨率）
- 要提升速度精度$\rightarrow$增大相干时间$T_{CPI}$（但会降低通信吞吐量）
- 要提升角度精度$\rightarrow$增加天线数$M$（256天线阵列的波束宽度约$\pm 2°$）

### 6.3 通感资源调度的动态平衡

实际网络中通信流量随时间剧烈波动，感知任务却需要稳定的资源保障。Rel-19引入了**感知QoS（Sensing QoS）**的概念：


![图表4](images/telecom-deep-tech-2123-mermaid-3.png)

> *图表 4*


**调度策略建议**：

1. **低负载时段**（如凌晨）：感知可用资源充足，启用高精度模式（FDM或联合波形）
2. **高负载时段**（如晚高峰）：通信优先，感知降级为TDM模式或降低更新率
3. **紧急事件触发**（如检测到异常目标）：临时提升感知资源占比，通信降速容忍短期吞吐损失

## 七、产业链与标准化进展

### 7.1 标准化时间线

| 版本 | 时间 | 关键内容 |
|------|------|---------|
| Rel-18 | 2024Q2 | 研究项目（SI），信道模型和评估方法 |
| **Rel-19** | **2025Q4-2026Q1** | **首个工作项目（WI），基站侧感知框架、信令流程、RS设计** |
| Rel-20 | 2027-2028 | UE辅助感知、多小区联合感知、感知数据开放 |
| 6G Rel-21+ | 2029+ | AI增强感知、语义感知、太赫兹感知 |

### 7.2 关键企业布局

- **华为**：ISAC原型系统，28GHz频段实现1km无人机探测和0.1m距离分辨率
- **中兴**：基于5G-A商用基站的感知升级方案，外场演示车辆追踪
- **爱立信**：毫米波ISAC联合波形研究，通信感知联合编码
- **大唐/中信科**：Sub-6GHz ISAC，面向车联网场景的RSU感知方案
- **高通**：终端侧感知（UE-based sensing），利用SRS回波实现近场感知

### 7.3 技术参数对比：ISAC vs 传统雷达

| 对比项 | 毫米波车载雷达 | ISAC（5G基站） | 差异分析 |
|-------|--------------|--------------|---------|
| 频段 | 76-81GHz | 24-52GHz | ISAC波长更长，对小目标灵敏度低 |
| 带宽 | 1-4GHz | 100-400MHz | ISAC距离分辨率低一个数量级 |
| 发射功率 | 10-15dBm | 30-43dBm | ISAC功率高，探测距离远 |
| 天线增益 | 15-20dBi | 25-35dBi | 大规模MIMO优势 |
| 成本 | $50-200/模块 | 基站复用，边际成本低 | ISAC的商业模式优势 |
| 网络协同 | 无 | 天然支持多基站协同 | ISAC独有优势 |
| 通信能力 | 无 | 完整5G通信 | ISAC独有优势 |

**核心结论**：ISAC不是要替代雷达，而是以"网络级感知"的维度补充传统雷达——用覆盖广、多节点协同、通信感知融合的优势，构建"通感一张网"。

## 八、常见问题

**Q: ISAC和传统雷达的核心区别是什么？**

A: 三个根本区别：（1）**信号源不同**——传统雷达使用专用探测信号（如FMCW chirp），ISAC复用通信信号（OFDM波形），不需要额外频谱；（2）**网络拓扑不同**——雷达是单点探测，ISAC天然支持多基站协同感知，通过蜂窝网络拓扑消除盲区；（3）**商业模式不同**——雷达是专用硬件，ISAC是基站软件升级即可获得的增值能力，边际成本趋近于零。

**Q: 在现网中如何升级部署ISAC？**

A: 分三个阶段：（1）**Phase 1——纯软件升级**：利用现有SRS/CSI-RS信号做基础感知，不需要硬件改动，精度有限但可快速验证场景；（2）**Phase 2——基带板卡升级**：增加感知信号处理模块和自干扰消除功能，支持TDM/FDM模式的专用感知信号，精度大幅提升；（3）**Phase 3——射频硬件升级**：增加接收通道隔离、双工器升级，支持单站全双工感知。建议从Phase 1起步验证场景价值，再根据ROI决定是否投入Phase 2/3。

**Q: ISAC对终端有什么要求？**

A: Rel-19定义的ISAC主要是**网络侧感知**——基站发射信号并接收回波，终端不需要任何改动。这是ISAC的重要优势：感知不需要终端参与或升级。但Rel-20会引入**UE辅助感知**模式，终端可以上报自身测量到的感知相关信号（如邻区SRS的测量结果），辅助网络提升感知精度，此时需要终端软件升级支持新的RRC信元。

**Q: ISAC的隐私问题如何解决？**

A: ISAC能感知目标位置和运动状态，引发隐私关切。3GPP正在讨论的方案包括：（1）**感知范围控制**——基站精确控制感知波束指向，只感知授权区域内的目标；（2）**感知数据脱敏**——上报的感知结果只包含匿名化的轨迹信息，不关联通信身份；（3）**用户授权机制**——室内感知（如呼吸监测）需要用户显式授权；（4）**合规审计**——感知操作的开启/关闭/参数变更均留有日志，可追溯。

**Q: ISAC的商用时间表是什么？**

A: Rel-19标准预计2026年冻结，首批支持ISAC的5G-A基站芯片预计2027年量产。但基于Rel-18/19前版本的"准ISAC"方案（纯软件方案）已在2025年开始外场试点。真正规模商用预计在2027-2028年，先在低空经济（无人机探测）和智慧交通（车路协同）两个场景切入，后续扩展到工业感知和消费级应用。

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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。
> 出版作品有《5G核心网原理与实践》《IMS原理与实践》等4本通信专业书籍。知识星球「51学通信」提供深度技术答疑和行业洞察。

> [!tip] 51学通信知识星球
> **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）。
> **星球定位**：深耕 5G 核心网、IMS、NFV/AI、云原生等 ICT 领域，主打运维岗位与信令分析。
> **当前规模**：5200 篇主题 / 990 个回答，198 元/年。
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