【導讀】本文從車(chē)聯(lián)網(wǎng)的演進(jìn)出發(fā)，分析安全輔助駕駛和自動(dòng)駕駛對環(huán)境感知的需求，并論證了通感一體化技術(shù)在提供環(huán)境感知方面的優(yōu)勢。通過(guò)典型用例分析，本文提出了車(chē)聯(lián)網(wǎng)應用對通感一體化的要求和技術(shù)挑戰。對應這些技術(shù)挑戰，本文還闡述了波形、端管協(xié)同、Sidelink 增強、擴展目標的融合成像、微多普勒檢測等通感一體化關(guān)鍵技術(shù)。
通信感知一體化（簡(jiǎn)稱(chēng)“通感一體化”）是無(wú)線(xiàn)通信系統新的基礎特性之一，而支持安全輔助駕駛和自動(dòng)駕駛的車(chē)聯(lián)網(wǎng)服務(wù)是通感一體化技術(shù)的一個(gè)重要應用場(chǎng)景。
本文從車(chē)聯(lián)網(wǎng)的演進(jìn)出發(fā)，分析安全輔助駕駛和自動(dòng)駕駛對環(huán)境感知的需求，并論證了通感一體化技術(shù)在提供環(huán)境感知方面的優(yōu)勢。通過(guò)典型用例分析，本文提出了車(chē)聯(lián)網(wǎng)應用對通感一體化的要求和技術(shù)挑戰。對應這些技術(shù)挑戰，本文還闡述了波形、端管協(xié)同、Sidelink 增強、擴展目標的融合成像、微多普勒檢測等通感一體化關(guān)鍵技術(shù)。
1 引言
“無(wú)線(xiàn)感知”是無(wú)線(xiàn)電波的自然屬性，利用無(wú)線(xiàn)電波的發(fā)送與接收感知物理世界，逐漸成為無(wú)線(xiàn)通信系統新的基礎特性之一 [1]。網(wǎng)絡(luò )感知能力將使無(wú)線(xiàn)通信系統演變?yōu)橥ㄐ鸥兄惑w化系統，把基站、終端，甚至整個(gè)網(wǎng)絡(luò )變成傳感器，使能探測、定位、識別、成像與制圖等功能，為智慧交通、智慧工廠(chǎng)、智慧醫療、環(huán)境監測等領(lǐng)域提供增強的解決方案。
近年來(lái)學(xué)術(shù)界和工業(yè)界對通感一體化在垂直行業(yè)的應用展開(kāi)了眾多研究和探索，其中在車(chē)聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的應用成為重點(diǎn)研究方向之一。3GPP SA1 [2] 定義和描述了一系列通感一體化相關(guān)的用例，有超過(guò) 7 成用例與車(chē)聯(lián)網(wǎng)場(chǎng)景相關(guān)。
盡管通感一體化在車(chē)聯(lián)網(wǎng)場(chǎng)景有廣泛的研究基礎，并已經(jīng)取得了一定的研究成果，但當前汽車(chē)行業(yè)自身正在發(fā)生以智能化和電動(dòng)化為重要標志的歷史性變革，車(chē)輛操作自動(dòng)化不斷升級、人車(chē)交互界面數字化不斷深化。
因此，面向車(chē)聯(lián)網(wǎng)的通感一體化，需要把握車(chē)聯(lián)網(wǎng)演進(jìn)的關(guān)鍵趨勢，尋找通感一體化的關(guān)鍵價(jià)值場(chǎng)景，并基于關(guān)鍵趨勢和價(jià)值場(chǎng)景，進(jìn)行關(guān)鍵技術(shù)和應用研究。本文結合車(chē)聯(lián)網(wǎng)演進(jìn)的關(guān)鍵趨勢（第 2 節），介紹通感一體化的價(jià)值場(chǎng)景（第 3 節），分析通感一體化在車(chē)聯(lián)網(wǎng)場(chǎng)景的應用需求和關(guān)鍵挑戰（第 4 節），并給出車(chē)聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域通感一體化的若干關(guān)鍵技術(shù)（第 5 節），最后總結并展望通感一體化在車(chē)聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的未來(lái)發(fā)展。
2 車(chē)聯(lián)網(wǎng)演進(jìn)趨勢
延續百年的汽車(chē)產(chǎn)業(yè)格局正在發(fā)生歷史性的變革，而智能化和電動(dòng)化是這次技術(shù)革命的兩大標簽。
其中，汽車(chē)的智能化主要體現在車(chē)輛控制系統和人機交互界面的數字化，以及車(chē)輛操作的自動(dòng)化上。汽車(chē)智能化的最終目標是提升汽車(chē)乘客的舒適度和安全性，而自動(dòng)駕駛作為關(guān)鍵使能技術(shù)，將真正點(diǎn)燃這次汽車(chē)產(chǎn)業(yè)的技術(shù)變革。
當前成熟的自動(dòng)駕駛還停留在 L2 和 L3 階段 [3]，即仍然需要駕駛者最終控制汽車(chē)。ADAS 系統（AdvancedDriver-Assistance System）可以為駕駛者提供自適應巡 航（Adaptive Cruise Control）， 車(chē) 道 對 齊（LaneCentering） 和 低 速 / 堵 車(chē) 情 況 下 的 代 駕（Traffic JamChauffeur）等輔助功能。
駕駛者需要時(shí)刻保持注意力，以便在復雜或者突發(fā)情況下隨時(shí)接管車(chē)輛的控制權。真正意義上的自動(dòng)駕駛是 L4 及以上自動(dòng)駕駛能力，乘客將完全從駕駛任務(wù)上解放出來(lái)，得到完全的舒適和安全體驗。
預計到 2025 年，全球 15% 的車(chē)輛將具備 L3 自動(dòng)駕駛功能，但 L4 及以上自動(dòng)駕駛功能的僅為 5% 左右 [4]。2030 年，全球 L4 及以上級別的自動(dòng)駕駛車(chē)輛可能增長(cháng)到10%。
從行業(yè)來(lái)看，谷歌旗下的 Waymo 宣布已經(jīng)可以實(shí)現 L4 自動(dòng)駕駛，但暫未量產(chǎn)。
奔馳在其 2030 愿景中重點(diǎn)提到了 L4 和 L5 自動(dòng)駕駛將是未來(lái)城市交通方案的主要部分 [5]。
大眾將在 2026 年推出 L4 自動(dòng)駕駛車(chē)輛 [6]。
現代汽車(chē)到 2026 年所有主流車(chē)型都將配備 Automode 自動(dòng)駕駛技術(shù)，支持 L4 自動(dòng)駕駛 [7]。
百度 Apollo RT6 于 2023年在蘿卜快跑上投入使用，已經(jīng)在北京、武漢、重慶和深圳的試點(diǎn)區開(kāi)始 L4 全無(wú)人自動(dòng)駕駛的運營(yíng)，并預計 2026–2028 年左右量產(chǎn) [8]。
圖 1 全球各等級自動(dòng)駕駛滲透率預估（2025–2040）
目前阻礙 L4 以上自動(dòng)駕駛最終量產(chǎn)和大規模應用的主要原因是公眾對自動(dòng)駕駛的可靠性和安全性的嚴苛要求?，F有的 L4 自動(dòng)駕駛技術(shù)已經(jīng)有了百萬(wàn)英里級的安全行駛紀錄 [9]，復雜環(huán)境下的處理能力和應對事故能力遠超過(guò)人類(lèi) [10]。
然而，由于公眾理念對自動(dòng)駕駛和 AI 的謹慎態(tài)度，自動(dòng)駕駛需要達到幾乎零失誤零事故才能為大眾完全接受。自動(dòng)駕駛的準確判斷主要依賴(lài)于系統在設計運行域（Operational Design Domain，ODD）中對環(huán)境的感知能力。
ODD 定義了為駕駛自動(dòng)化系統專(zhuān)門(mén)設計的特定運行條件，例如環(huán)境、地理和時(shí)間的限制，或可利用的交通或道路特征。
至今為止，自動(dòng)駕駛造成的嚴重事故都是由于當時(shí)的駕駛環(huán)境超出了 ODD 的覆蓋范圍，導致自動(dòng)駕駛系統對環(huán)境感知不足而做出的錯誤判斷引起的 [11]。
為了保障自動(dòng)駕駛在各種環(huán)境下的安全性，ODD 的覆蓋范圍需要趨近無(wú)限，這對基于單車(chē)的感知方案提出嚴峻挑戰。單車(chē)感知面臨的主要挑戰包括：
? 靜態(tài)環(huán)境檢測能力 / 準確度：例如，車(chē)道和交通規則（包括交通信號燈）的關(guān)系、修路 / 交通管制導致的車(chē)道更改等特殊情況。
? 感知長(cháng)尾場(chǎng)景問(wèn)題：受限車(chē)載感知器件的部署位置導致的非視距感知受限。
這些挑戰受限于單車(chē)的硬件能力、成本和客觀(guān)視角的限制，很難用技術(shù)方案解決。因此，只依靠單車(chē)感知難以實(shí)現高級自動(dòng)駕駛所需的趨近無(wú)限 ODD 要求。
實(shí)際環(huán)境中，即使是 L4 以下的輔助駕駛系統，也強烈依賴(lài)于其對周邊環(huán)境的感知能力，在惡劣天氣、視距死角等困難場(chǎng)景下，如果輔助駕駛系統不能得到有效準確的環(huán)境感知信息，無(wú)法對可能的危險情況做出及時(shí)的預警或處理，同樣會(huì )降低輔助駕駛系統的安全性，或者造成輔助駕駛系統完全失效（見(jiàn)表 1）。
表 1 不同等級的感知和決策
3 通感一體化的價(jià)值場(chǎng)景
本節分析在車(chē)載感知的基礎上融合路側感知的必要性和價(jià)值（第 3.1 節），以及通感一體化相較其他路側感知方案的增益和優(yōu)勢（第 3.2 節）。
3.1 路側感知的必要價(jià)值
當前，汽車(chē)對周邊環(huán)境的感知在很大程度上依賴(lài)于各種車(chē)載傳感器，主要包括毫米波無(wú)線(xiàn)測距設備、激光測距設備和攝像頭。這些傳感器可以探測物體、測量距離和相對速度。
不同類(lèi)型的傳感器被安裝在車(chē)輛的不同部位，以便充分感知周?chē)h(huán)境并支持各種駕駛輔助功能。通常，安裝在車(chē)輛前部的長(cháng)距離無(wú)線(xiàn)測距設備可在約 250 米覆蓋范圍內探測前車(chē)的距離和速度，以實(shí)現自適應巡航控制。
同樣，具有更寬視野的短程前無(wú)線(xiàn)測距設備為緊急制動(dòng)提供支持。不同的傳感器技術(shù)各有優(yōu)缺點(diǎn)。例如，毫米波無(wú)線(xiàn)測距設備可以在某些極端天氣條件下工作，激光測距設備和攝像頭則不能。
同樣，攝像頭可以進(jìn)行基于圖像的探測，而其他技術(shù)則不能。由于沒(méi)有一種單一的傳感器技術(shù)能夠支持全天候和全場(chǎng)景，因此融合來(lái)自不同傳感器的信息對于車(chē)輛可靠感知周?chē)h(huán)境至關(guān)重要 [12]。
圖 2 L4/L5 車(chē)載傳感器部署方案
隨著(zhù)車(chē)載通信系統（Vehicle to Everything，V2X）的應用，ADAS 的無(wú)線(xiàn)通信能力得到增強。在車(chē)上集成通信功能可視為傳感器系統的擴展。車(chē)輛間通過(guò)互通信息，可以獲得其自身傳感器無(wú)法感知的環(huán)境信息，并通過(guò)車(chē)輛間的合作實(shí)現安全高效的駕駛。
這不僅拓展了自動(dòng)駕駛車(chē)輛的遠距離感知能力，而且使能車(chē)間感知信息融合，使其能夠在全天候情況下以高分辨率無(wú)死角探測和識別物體，實(shí)現自動(dòng)駕駛車(chē)輛的能力提升。
此外，有了通信功能的輔助，基于路側設備的感知信息也能夠被下傳到車(chē)上。路側環(huán)境感知的主要優(yōu)勢包括：
? 部署位置優(yōu)勢：路側感知架設位置高，并有俯視視角
－ 路側感知：增加垂直維度的感知角度，補充車(chē)側非視距感知范圍。
－ 路側攝像頭：可針對性布設遮擋防護，暴雨等極端天氣對路側攝像頭的識別干擾幾乎為零。
? 器件尺寸優(yōu)勢：
－ 路側感知：大尺寸天面（更多陣子），方位角和俯仰角的角度分辨率更高。
－ 路側攝像頭：多種大尺寸攝像頭，具備不同焦距（從廣角到長(cháng)焦等不同焦段）和曝光能力（超低曝光時(shí)間），圖像合成可實(shí)現零畸變。
圖 3 網(wǎng)絡(luò )提供全域高可靠的環(huán)境信息
3.2 通感一體化的優(yōu)勢
按照傳統方法，在車(chē)輛中集成基于車(chē)載傳感器和 V2X通信的感知系統會(huì )導致兩個(gè)獨立的子系統。這種互不關(guān)聯(lián)的系統會(huì )影響多個(gè)方面，如功耗、傳感器占用的空間、感知系統的總重量、所需天線(xiàn)的數量和車(chē)內布線(xiàn)要求等。
隨著(zhù)傳感器 / 通信設備數量的不斷增加，車(chē)上有限的安裝空間給車(chē)輛的內部設計帶來(lái)了巨大的挑戰。此外，獨立的車(chē)載無(wú)線(xiàn)測距設備和 V2X 通信還需要解決頻譜干擾問(wèn)題，包括無(wú)線(xiàn)測距設備之間的干擾，以及無(wú)線(xiàn)測距設備與通信之間的干擾。
特別是無(wú)線(xiàn)測距設備之間的干擾，是當前車(chē)載無(wú)線(xiàn)測距設備面臨的一個(gè)棘手問(wèn)題。如果相鄰車(chē)輛的多個(gè)同頻無(wú)線(xiàn)測距設備同時(shí)工作，它們的視場(chǎng)可能會(huì )重疊導致干擾，從而影響整體探測性能。
此外，從頻譜利用的角度來(lái)看，感知和通信兩個(gè)獨立的系統對頻譜的需求是雙倍的。因此，將通信和感知集成到一個(gè)系統中，實(shí)現通感一體，就成了必然的技術(shù)方向。
從系統的角度來(lái)看，這意味著(zhù)從頻譜復用和部分硬件重用，到聯(lián)合信號處理和統一協(xié)議棧等多個(gè)方面的集成，在不同層次上實(shí)現一體化，從松散耦合到緊密集成。通感一體化系統可同時(shí)傳輸數據和感知環(huán)境，從而帶來(lái)多種潛在優(yōu)勢。
這些優(yōu)勢涉及多個(gè)方面，如硬件尺寸、所需天線(xiàn)數量、成本、延遲、頻譜和能效等。此外，緊密集成的系統設計可以減少通信和傳感系統之間的隔離，這為實(shí)現兩種功能之間的高效信息和資源共享提供了可能。
此外，由于通信系統自帶多用戶(hù)資源管理和干擾管理機制，當多個(gè)通感一體化同時(shí)工作時(shí)，類(lèi)似無(wú)線(xiàn)測距設備的干擾問(wèn)題也可以得到有效的解決。同時(shí)，通感一體化中獲得的感知信息也可用于提高其通信的性能。比如感知到的位置信息可用于波束預測和管理、阻塞預測、信道狀態(tài)信息（Channel State Information，CSI）壓縮、自適應傳輸等方面。
圖 4 通感一體化示意圖
4 通感一體化在車(chē)聯(lián)網(wǎng)中的應用
從上文的介紹可知，基于網(wǎng)絡(luò )的感知機制可加強系統對環(huán)境的感知的能力。例如，由于車(chē)輛上安裝傳感器的位置和視野有限，網(wǎng)絡(luò )感知可以補充傳統傳感器視野以外部分的覆蓋范圍，而提供額外的感知信息，特別是用于覆蓋交叉口等復雜道路場(chǎng)景中的感知盲點(diǎn)等。
基于網(wǎng)絡(luò )的感知功能可更好地感知與道路 / 高速公路狀況相關(guān)的信息，包括移動(dòng)物體（如車(chē)輛、動(dòng)物和行人）、交通密度、人群等。
4.1 場(chǎng)景和用例分析
3GPP定義和描述了一組與通感一體化相關(guān)的用例 [2]，有相當一部分與車(chē)輛場(chǎng)景相關(guān)，其中考慮以下幾種實(shí)現方案：
? 基站和終端設備上集成通信和感知功能
? 移動(dòng)網(wǎng)絡(luò )協(xié)調多個(gè)終端設備和網(wǎng)絡(luò )實(shí)體之間的感知信息交互
? 基站和終端設備的感知結果作為環(huán)境感知的額外輸入
表 2 3GPP SA1 中部分 V2X 用例
表2中是部分用例的描述。從這些用例的功能要求來(lái)看，網(wǎng)絡(luò )中的通感一體化需要提供以下的機制：
? 選擇和配置執行傳感功能的基站和終端設備
? 在無(wú)線(xiàn)接入網(wǎng)（Radio Access Network，RAN）和核心網(wǎng)（Core Network，CN）之間共享傳感信息
? 授權網(wǎng)絡(luò )節點(diǎn)執行傳感功能
? 將網(wǎng)絡(luò )中的傳感信息提供給第三方服務(wù)提供商
? 實(shí)現基于網(wǎng)絡(luò )的感知服務(wù)收費
對于通感一體化的性能要求很大程度上取決于不同用例的服務(wù)目標。車(chē)聯(lián)網(wǎng)相關(guān)的用例中，感知的環(huán)境和對象主要在室外，不同用例中性能要求的差異點(diǎn)則主要在位置和速度測量的準確性、范圍、可信度和延遲、刷新率等方面。
高速公路上行人/動(dòng)物入侵檢測：考慮到高速公路的寬度和長(cháng)度，基于基站的感知需要在較遠距離外有效的識別行人和動(dòng)物。由于車(chē)輛的運動(dòng)速度通常很高，導致場(chǎng)景高度動(dòng)態(tài)化，因此對感知的刷新率和精度提出了更高的要求。3GPP 定義了以下需求 [2]：
? 定位精度（水平方向）：小于 1 米
? 刷新率：小于 0.1 秒
交叉路口感知：交叉路口的車(chē)輛密度會(huì )影響感知的性能需求。例如，在高峰時(shí)段，除了高感知精度和刷新率外，高密度的人流和車(chē)流還需要更高的感知分辨率。對于漏檢率和虛檢率的要求也會(huì )根據人流車(chē)流的密度而變化。3GPP 定義了以下需求 [2]：
? 定位精度（水平）：小于 1 米
? 刷新率：小于 0.1 秒
? 漏檢率：小于 5%
? 誤報率：小于 5%
傳感輔助汽車(chē)操控和導航：該場(chǎng)景需要協(xié)調來(lái)自多個(gè)車(chē)載終端的感知相關(guān)信息，并提供給車(chē)輛用于操控和導航。由于行駛中車(chē)輛間距可能很小，所以感知信息必須保證高精度和高刷新率。
此外，由于感知相關(guān)信息來(lái)自多個(gè)車(chē)載終端，確保這些感知信息的低延遲同步也非常重要。
用于 ADAS 的車(chē)輛感知：汽車(chē)上的 ADAS 系統由長(cháng)距離和短距離傳感器組成，通感一體化技術(shù)將對車(chē)上原有傳感器提供補充或者替代。
此外，考慮到 ADAS 系統對安全的要求，該場(chǎng)景對通感結果的誤差率和誤差幅度有嚴格的要求。3GPP 定義了以下需求 [2]：
? 定位精度（水平）：長(cháng)距離（250 到 300 米）小于 40厘米，短距離（30 到 100 米）小于 10 厘米
? 刷新率：長(cháng)距離小于 0.2 秒，短距離小于 0.05 秒
? 誤報率：小于 1%
4.2 關(guān)鍵訴求和挑戰
為實(shí)現上述的用例，有若干技術(shù)挑戰需要解決。首先，由于車(chē)聯(lián)網(wǎng)場(chǎng)景中的感知對象種類(lèi)眾多，包括各種車(chē)輛、人、動(dòng)物和臨時(shí)障礙物體（如道路工程中使用的路障），因此感知環(huán)境過(guò)程中除了定位之外，還需要識別不同類(lèi)型的感知對象。
其次，并不是感知對象都有無(wú)線(xiàn)通信能力，因此通感一體化技術(shù)需要同時(shí)對有通信能力的主動(dòng)目標（如配有 V2X能力的車(chē)輛）和沒(méi)有通信能力的被動(dòng)目標（行人、動(dòng)物等）進(jìn)行感知。
此外，感知對象的移動(dòng)性也對通感一體化提出了額外的要求。例如，在多輛車(chē)協(xié)調操控的使用案例中，感知功能需要持續跟蹤附近的多輛車(chē)和物體，而不是一次性檢測一個(gè)瞬間事件。
由于單個(gè)感知設備的感知范圍有限，在涉及高流動(dòng)性的場(chǎng)景中提供連續感知服務(wù)需要部署多個(gè)感知信號發(fā)射器和接收器。當這些發(fā)射器和接收器位于不同的網(wǎng)絡(luò )節點(diǎn)時(shí)，（例如在雙向傳感場(chǎng)景中），則有必要對其進(jìn)行協(xié)調并進(jìn)行測量結果融合，以避免或盡量減少漏檢事件。
通感一體化技術(shù)有望增強V2X用例中的環(huán)境感知能力，但無(wú)線(xiàn)測距設備等傳統傳感器仍將（至少在一段時(shí)間內）被保留。這可能導致無(wú)線(xiàn)測距設備和蜂窩系統共存于同一頻段或相鄰頻段（例如 77 GHz）。在這種情況下，傳輸數據的車(chē)輛可能會(huì )對無(wú)線(xiàn)測距設備接收器造成干擾。
同樣，無(wú)線(xiàn)測距設備發(fā)射信號也可能對車(chē)輛或基站造成干擾。這就要求在頻譜共享、波形、資源分配和人工智能方法等方面提供技術(shù)解決方案，以有效處理集成系統中的干擾。
5 適用于車(chē)聯(lián)網(wǎng)的通感一體化關(guān)鍵技術(shù)
由業(yè)務(wù)需求和應用場(chǎng)景催生的通感一體化方案顯示出巨大的潛力，但仍面臨不少技術(shù)挑戰。本節針對車(chē)聯(lián)場(chǎng)景，列舉和分析幾項通感一體化關(guān)鍵技術(shù)。
5.1 通感一體化的基本方案
通感一體化旨在通信系統中賦能感知，以實(shí)現網(wǎng)絡(luò )資源共享，頻譜共享以及處理能力共享。具體到實(shí)現方式，通感一體化的融合可以體現在以下三個(gè)不同的層面：
? 業(yè)務(wù)級融合：感知和通信由不同硬件實(shí)現，運行在各自頻段。兩個(gè)系統在應用層進(jìn)行交互，達到相互促進(jìn)共贏(yíng)的效果。例如基站可通過(guò)感知模塊，獲取環(huán)境信息從而進(jìn)行更有效的波束預測及管理。感知設備可通過(guò)通信單元進(jìn)行站間協(xié)調從而實(shí)現干擾管理。
? 頻譜級融合：感知和通信兩功能模塊運行于同一系統，可通過(guò)時(shí)分、頻分或空分的方式實(shí)現頻譜資源共享。兩功能模塊亦可通過(guò)共享部分硬件資源，降低硬件及實(shí)現開(kāi)銷(xiāo)。
? 全融合：?jiǎn)我幌到y同時(shí)支持兩大功能，共用空口技術(shù)及頻譜資源。全融合場(chǎng)景下，系統可根據業(yè)務(wù)需求和相應的性能指標對資源調度甚至空口設計進(jìn)行動(dòng)態(tài)優(yōu)化，實(shí)現網(wǎng)絡(luò )資源效率最大化。
5.2 通感一體化波形
業(yè)界對通感一體化波形有大量研究，從性能考慮，本 文 僅 介 紹 其 中 的 四 種 波 形：OFDM（OrthogonalFrequency Division Multiplexing）、OFDM-Chirp、OCDM（Orthogonal Chirp Division Multiplexing）以及OTFS（Orthogonal Time Frequency Space）。
OFDM-Chirp 的感知性能在這幾種波形中較為優(yōu)秀，但瑞利信道下通信性能和 OFDM 相比有一定損失。OFDM是目前主流的通信多載波調制技術(shù)之一，其積分旁瓣比和峰值旁瓣比在不同參數下略低于 LFM，目前學(xué)術(shù)界也在積極探索 OFDM 的感知性能提升方法。
OFDM-Chirp 波形，其基本原理是將 Chirp 信號分別調制到不同的子載波組上，由于 OFDM 信號子載波之間是正交的，不同的子載波組上的信號自然滿(mǎn)足正交性。時(shí)域產(chǎn)生的 OFDM-Chirp 信號模型 [13] 為：
式 中：t (0 ≤ t ≤ T) 為 信 號 的 時(shí) 間 采 樣；u(t)=1,( 0 ≤ t ≤ T) 為矩形窗函數；fn 和 kn 分別為信號 s(t) 的第 n個(gè)子載波的起始頻率和斜率。
OFDM-Chirp 系統的多載波特性，可解決 LFM 單載波信號傳輸速率過(guò)低的問(wèn)題?？紤]對現有系統兼容性，實(shí)現復雜度情況下，OFDM-Chirp 是較為有潛力的通感一體化波形，其感知性能在這幾種多載波中較為優(yōu)秀。
在相同參數下，OFDM-Chirp 與 OFDM 信號的距離和速度分辨率相同。在高斯信道下，不同信噪比的誤碼率如圖 5 所示，在不同信噪比下，性能并無(wú)較大差別。
由于OFDM-Chirp 信號由 OFDM 信號通過(guò) LFM 擴頻得到，故其信號模型將與 OFDM 信號模型有很多相似性。通過(guò)分析OFDM-Chirp 和 OFDM 信號的 PAPR 曲 線(xiàn) 可 知，OFDMChirp 一體化信號的峰均比性能與 OFDM 信號幾乎相同。
圖 5 OFDM 波形與 OFDM-Chirp 波形性能對比
OCDM 的基本原理是通過(guò)在相同帶寬中利用菲涅爾變換形成一組正交的線(xiàn)性 Chirp 信號，并將通信信息調制到這一組 Chirp 信號的幅度和相位上 [14]，從而實(shí)現高效通信數據傳輸。
OCDM 信號為多個(gè) Chirp 信號構成，因此對多普勒頻移不敏感，在保護間隔長(cháng)度不足的情況下，可有效對抗時(shí)間選擇性衰落。
OCDM 信號與 OFDM 相比在發(fā)射端需要增加兩個(gè)點(diǎn)乘矩陣，生成條件相比 OFDM 信號較為復雜，要真正實(shí)現商業(yè)化還存在一些技術(shù)難點(diǎn)，比如構造出優(yōu)越的光地址碼、設計制作高性能的光編/解碼器、改善系統性能、增大系統容量及提高系統資源利用率等。
OTFS 調制可以看作是一種特殊的 OFDM 調制，在傳統 OFDM 調制的輸入輸出端上分別添加一個(gè)預編碼模塊和后解碼模塊 [15]，OTFS 信號調制解調過(guò)程如圖 6 所示。
OTFS 調制的有效信道矩陣在時(shí)延多普勒域，此時(shí)矩陣中的元素大部分都為零，而非零值的元素位置與路徑的時(shí)延和多普勒頻移有關(guān)，因此只要估計信道中各條路徑的時(shí)延和多普勒頻移以及有效復增益即可，這樣能夠大大降低信道估計的復雜度。
由于 OTFS 調制使用矩形收發(fā)脈沖，輸入輸出關(guān)系不是直接的二維卷積運算，因此在接收端不能直接使用頻率時(shí)間域的均衡算法，其他符號解調算法的復雜度都遠遠大于 OFDM 調制。
圖 6 OTFS 信號調制解調過(guò)程
5.3 端管協(xié)同分布式通感一體化
面向車(chē)聯(lián)網(wǎng)場(chǎng)景，單車(chē)感知受限于5%的感知長(cháng)尾場(chǎng)景，因此引入路側的感知信息尤為重要。
而在融合車(chē)側和路側感知信息時(shí)，車(chē)輛的高移動(dòng)性對分布式感知會(huì )帶來(lái)如下挑戰：例如，路側和車(chē)側對于車(chē)輛的位置和速度的不確定性，以及，路側和車(chē)側對于同一個(gè)物體感知到的物理特性不同，比如，由于感知視角不同，路側感知到的物體是靜止的，而車(chē)側感知到的是運動(dòng)的。
為解決這一挑戰，可以考慮基于不確定性的車(chē)側和路側感知信息融合，即車(chē)輛將位置和移動(dòng)性參數的不確定性作為未知變量代入目標檢測問(wèn)題中，形成目標和車(chē)側未知參數的聯(lián)合檢測問(wèn)題，然后通過(guò)優(yōu)化算法，比如牛頓法或者模擬退火算法尋找最優(yōu)解，從而提升目標檢測的準確度。
如圖 7 所示，不同車(chē)輛和路側 RSU 或者 gNB 在進(jìn)行聯(lián)合感知時(shí)，由于高移動(dòng)性，車(chē)輛自身估計的位置和實(shí)際位置是有偏差的，同時(shí)各感知源對于同一個(gè)物體的感知本身有感知誤差，信息融合時(shí)誤差可能會(huì )被放大。
為解決這個(gè)問(wèn)題，各車(chē)輛可以將車(chē)輛的估計誤差報給融合中心，構造優(yōu)化問(wèn)題，提升聯(lián)合感知精度 [16]。
圖 7 不確定性的端管協(xié)同感知
5.4 Sidelink 增強分布式通感一體化
面向車(chē)聯(lián)場(chǎng)景，考慮到終端設備可能處于無(wú)蜂窩網(wǎng)覆蓋的區域，各終端設備除了具備基本的 Uu 口上下行通信能力以外，更應該具備 PC5 接口（Sidelink）的通信能力。多個(gè)終端通過(guò) PC5 接口通信構成了一個(gè)分布式網(wǎng)絡(luò )，以提升車(chē)輛的通信和感知能力。
然而現有分布式側行傳輸空口技術(shù)的設計只考慮了極致的通信能力，并未考慮感知能力，因此如何在 PC5 接口上在不影響通信性能的情況下使能高性能 Sidelink 感知能力就成了最重要的技術(shù)挑戰。
一種應對方式是對 Sidelink 的幀結構進(jìn)行增強設計?？紤]到分布式場(chǎng)景下，各終端相對位置都不固定，為了保障可靠的信息傳輸，現有的 Sidelink 幀結構中引入了 AGC 符號，如圖8所示。
在真實(shí)數據傳輸之前，需要做自動(dòng)增益控制，而一般AGC符號的具體內容采用的復制第二個(gè)符號的信息，所以第一個(gè) AGC 符號不具備傳輸有效信息的作用，所以該符號也給 Sidelink 構造感知能力提供了空間。
圖 8 New Radio (NR) Sidelink 幀結構設計
一種直接的方法是，將 AGC 符號使用感知序列進(jìn)行填充，但當前 AGC 符號占用的頻域帶寬可以很小，而感知的距離分辨率和信號帶寬強耦合。
為了使能更高的感知精度，考慮構造寬帶的 AGC 序列，即 AGC 符號在頻域資源上占據盡可能寬的帶寬，如圖 9 所示，AGC 符號可以在時(shí)域切成兩部分，前一部分用于發(fā)送寬帶的感知序列，后一部分用于接收感知回波信號。
但當 AGC 在頻域上占用較大帶寬時(shí)，多個(gè)終端設備都會(huì )在該帶寬上發(fā)送感知序列，各序列會(huì )疊加，造成互相干擾，針對該問(wèn)題，可以將不同終端發(fā)送的感知序列構造成正交寬帶序列，比如使用終端的 ID 對序列進(jìn)行加擾，當終端收到序列的回波時(shí)，濾除掉其他終端的干擾信號，接收感知回波，從而保障在不影響通信性能的前提下，使能感知能力。
圖 9 寬帶 AGC 感知信號設計
5.5 面向擴展目標檢測的融合成像
通感一體化旨在為各種車(chē)聯(lián)網(wǎng)應用提供關(guān)鍵目標物體的檢測、定位和分類(lèi)能力。這些目標物體包括車(chē)輛、行人 /非機動(dòng)車(chē) / 兩輪摩托車(chē)（Vulnerable Road User，VRU）以及其他固定和移動(dòng)障礙物。
傳統的 5G NR 定位方案只針對能發(fā)送或接收 5G NR 信號的有源物體進(jìn)行定位，相比之下，下一代感知技術(shù)可通過(guò)解析傳輸環(huán)境反射的無(wú)線(xiàn)信號，對無(wú)源物體進(jìn)行檢測、定位、識別。
車(chē)聯(lián)網(wǎng)應用中感知能力面臨的挑戰之一是很多感知目標是體積龐大的車(chē)輛，其外部表面通常延展數米，如車(chē)頭、車(chē)尾和車(chē)身側面。因此，感知目標不僅在單一位置形成單個(gè)反射，而是可以產(chǎn)生相隔數米的多個(gè)反射。這樣的目標通常被稱(chēng)為擴展目標。
因此，通過(guò)對擴展目標產(chǎn)生的多個(gè)反射、散射信號進(jìn)行觀(guān)測，不僅可以估計目標的位置、狀態(tài)，也可以推斷目標的形狀和輪廓，即成像。當分布式基站以不同視角對此目標進(jìn)行觀(guān)測時(shí)，各基站對車(chē)輛的不同位置形成估計值。
這些估計值與目標車(chē)輛特定側面（或部分）相對應作為一組與特定基站相關(guān)的散射點(diǎn)集。由于每個(gè)基站看到的散射點(diǎn)都不同，可能相距數米，因此需要以下步驟進(jìn)行數據關(guān)聯(lián)、聚類(lèi)和定位：
(a)不同基站通過(guò)對不同散射點(diǎn)的觀(guān)測，估計多散射點(diǎn)的位置。這些位置估計需要與同一物體（在本例中為車(chē)輛）相關(guān)聯(lián)，以形成該物體對應的散射點(diǎn)集合。這通常稱(chēng)為聚類(lèi)（Clustering）。
圖 10 擴展目標檢測示意圖
(b) 得到擴展目標的散射點(diǎn)集合后（通常形成物體外部形狀的輪廓），需要確定該目標的位置。通常情況下，定位參考中心可以是散射點(diǎn)集合的幾何中心；或者當觀(guān)測到的與目標表面對應的散射點(diǎn)集不完整導致幾何中心不準時(shí)，也可使用其他參考點(diǎn)。
步驟 (a)和(b) 可以應用不同的擴展目標處理算法來(lái)完成。這些算法包括使用點(diǎn)散射集合的移動(dòng)動(dòng)態(tài)來(lái)執行目標關(guān)聯(lián)和聚 [17, 18]，以及后處理與目標分類(lèi)方案相結合 [19]。
需要指出的是，有源目標定位不存在上述擴展目標的問(wèn)題，因為有源目標的發(fā)送和接收天線(xiàn)端口即是目標物體的定位參考點(diǎn)，其在物體上的位置是固定的。
此外，用于V2X 碰撞檢測或自適應巡航控制的傳統感知系統也不存在上述問(wèn)題，因為它們只需在單一視角對目標物體或車(chē)輛的最凸出部分進(jìn)行檢測，以避免與該物體或車(chē)輛的該部分發(fā)生碰撞。
5.6 基于微多普勒檢測的目標檢測與識別
如 5.5 節所述，目標物體識別分類(lèi)對于許多車(chē)聯(lián)網(wǎng)應用至關(guān)重要，包括各種協(xié)調操控和保護 VRU 的安全應用。
目標物體識別分類(lèi)可以通過(guò)多種不同方式實(shí)現。一種直接的方法是利用感知觀(guān)測獲得的點(diǎn)散射來(lái)確定物體的形狀或輪廓（如 4.1 節所示的車(chē)輛），即成像。然而要獲得這樣的圖像，系統需要從多視角對目標物體進(jìn)行觀(guān)測，并且具有較高的角度和深度分辨率，以獲得對應目標物體各表面的多個(gè)點(diǎn)散射集。
另一種不需要物體完整圖像的方法是基于感知信號的多普勒參數，特別是由物體內部組件微運動(dòng)造成的多普勒分量。
例如，人行走時(shí)擺動(dòng)的腿、汽車(chē)或自行車(chē)上旋轉的輪子或無(wú)人機上高速旋轉的葉片。這些由于物體內部組件的運動(dòng)速度與物體整體的運動(dòng)速度不同而造成的多普勒分量被稱(chēng)為微多普勒。圖 11 為飛行無(wú)人機在多普勒范圍剖面上的微多普勒示例 [20]。
圖 11 測目標微多普勒示例
特定的目標物體（行人、車(chē)輛、自行車(chē)等）具有不同類(lèi)型的內部運動(dòng)，從而形成獨特的多普勒特征。將該特征用于目標物體的識別和分類(lèi)，既無(wú)需從多個(gè)角度對目標物體進(jìn)行詳細的高分辨率成像處理，又可達到更高準確率（>90%）的人物分類(lèi)，實(shí)例可參見(jiàn)文獻 [21]?；谖⒍嗥绽盏哪繕俗R別分類(lèi)可選擇與較低分辨率的圖像融合，以提高物體分類(lèi)的可靠性。
6 總結與展望
可以預見(jiàn)，通感一體化技術(shù)將給車(chē)聯(lián)網(wǎng)帶來(lái)功能和性能的提升。為了達到這個(gè)目的，需要解決從空口到上層應用的多個(gè)領(lǐng)域中的關(guān)鍵技術(shù)問(wèn)題，最終達到預期的感知和通信要求。
通感一體化的整體設計還需考慮到無(wú)線(xiàn)網(wǎng)絡(luò )和車(chē)聯(lián)網(wǎng)的復雜性，比如車(chē)載終端設備的移動(dòng)性、可用頻段（許可頻段和非許可頻段）、基站的部署、PC5 和 Uu 的協(xié)同架構等方面。
除了與技術(shù)相關(guān)的挑戰外，通感一體化的一個(gè)關(guān)鍵成功因素與法規相關(guān)。通感一體化系統擴展了最初專(zhuān)門(mén)分配給感知或智能交通系統（Intelligent Transportation System，ITS）通信的頻段和用于移動(dòng)/V2N 通信網(wǎng)絡(luò )的許可頻段的用途，在這些頻段上同時(shí)實(shí)現通信和感知功能可能面臨合規問(wèn)題。
而且，一旦需要重新分配用于通信或感知的頻譜，車(chē)載的通感一體化設備也需要升級，這會(huì )影響車(chē)載通感一體化設備的生命周期。
此外，由于無(wú)線(xiàn)測距設備傳感是安全關(guān)鍵功能，因此通感一體化的解決方案需要滿(mǎn)足汽車(chē)安全等級（Automotive Safety Integrity Level，ASIL）的要求。
同時(shí)，通感一體化系統需要支持不同廠(chǎng)商的網(wǎng)絡(luò )和終端設備，使其能夠無(wú)縫參與和集成到感知服務(wù)中。車(chē)聯(lián)網(wǎng)的場(chǎng)景要求來(lái)自多個(gè)制造商的通感一體化設備能夠相互協(xié)作，特別是在干擾管理方面。因此，不同通感實(shí)體的功能和接口的標準化對其未來(lái)的廣泛部署至關(guān)重要。
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