11.0C双基地感知关键技术研究与验证白皮书-（中文）

1概述

1.1双基地感知背景介绍

雷达领域中按发射天线和接收天线是否分置可分为单基地雷达和双基地雷达，并且双基

地雷达一般要求发射天线和接收天线距离与雷达作用距离可比拟[1]。双基地雷达可以通过

接收专用发射机发射的信号进行工作，也可以通过接收为其他目的而设计的发射机发射的信

号进行工作，后者也可称作无源雷达、无源相干定位雷达、被动雷达或非合作照射源雷达[2]，

这类雷达是双基地雷达的一种特例，其利用相关的电磁波探测理论技术与信号处理技术，获

取第三方设备发射的非合作电磁信号，实现对目标的探测、定位、跟踪和识别。双基地雷达

的应用领域非常广泛，涵盖了军事、民用、科研等多个领域，在飞行目标、海上船只检测和

跟踪，气象监测和预报，道路交通监测等不同应用场景发挥了重要作用。

双基地雷达的特性与双基地几何形状紧密关联，特别是由发射机、目标和接收机形成的

双基地三角形，双基地三角形所处的平面称为双基地平面，如图1-1所示。其中，发射机和

接收机之间的距离称为基线距离或简称基线，发射机到目标以及接收机到目标之间连线的夹

角称为双基地角，该角度也通常用于表征单基地雷达和双基地雷达性能之间的差异。双基地

雷达接收机直接测量的距离信息通常是目标到发射机以及目标到接收机的距离和减去基线

距离，即双基地距离差，当基线距离已知时，可以得到目标到发射机以及目标到接收机的距

离和。双基地雷达中进一步计算目标到接收机/发射机的距离或目标位置信息需要对双基地

三角形进行求解，通常需要获取发射机和接收机之间的相对位置信息。

Target

β

RT

RR

BistaticTriangle

TxRx

Baseline

图1-1双基地雷达几何关系

参考双基地雷达的定义，可以将收发设备天线分置的感知模式统称为双基地感知模式。

基于当前移动通信网络架构共可支持6种感知模式，分别是（1）基站自发自收；（2）基站

A发基站B收；（3）基站发终端收；（4）终端发基站收；（5）终端自发自收；（6）终端A

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发终端B收。其中，模式（1）和（5）属于单基地感知模式，其他4种感知模式属于双基

地感知模式。不同感知模式的优缺点总结如表1-1所示。

表1-1不同感知模式优缺点对比

感知模式优点缺点

(1)基站自发自收无收发同步问题基站需具备全双工能力

(2)基站A发基站不要求全双工能力，对CP长度、无模收发同步误差会影响感知性能，LOS径

B收糊测距范围要求相对较低获得概率比基站自发自收低，配对复杂

可复用或增强现有信号，不要求全双工

存在终端位置、朝向和速度的估计误差、

能力，终端数量众多，通过选择合适的

(3)基站发终端收身体遮挡以及收发同步误差等问题，到达

终端可提升感知覆盖性能，对CP长度、

角测量对终端天线有一定要求

无模糊测距范围要求相对较低

可复用或增强现有信号，不要求全双工

存在终端位置、朝向和速度的估计误差、

能力，终端数量众多，通过选择合适的

(4)终端发基站收身体遮挡以及收发同步误差等问题，发射

终端可提升感知覆盖性能，对CP长度、

功率较低，支持的发天线数有限

无模糊测距范围要求相对较低

无收发同步问题，支持无网络覆盖下的终端需具备全双工能力，发射功率较低，

(5)终端自发自收

感知支持的发天线数有限

存在终端位置、朝向和速度的估计误差、

(6)终端A发终端可复用或增强现有参考信号，不要求全身体遮挡以及收发同步误差等问题，到达

B收双工能力，支持无网络覆盖下的感知角测量对终端天线有一定要求，发射功率

较低，支持的发天线数有限

双基地感知相较于传统的单基地感知，展现出多方面的优势，是实现高精度、广覆盖感

知的重要基础。首先，双基地感知提供了更多的可利用感知路径，可从多个候选接收节点中

选择具备视距（LineOfSight，LOS）路径的最佳节点，有效减少感知盲区。其次，双基地

感知依托更丰富的散射强度，通过不同方向接收目标回波信号，显著提升了信号的平均散射

强度。此外，通过多基地的协同，扩大了感知的空间覆盖范围。对于移动目标，双基地感知

能够通过动态节点选择和高效的小区切换实现连续感知，确保目标在其整个活动范围内都能

被精准跟踪。

对于单基地感知，接收机受到由发射泄露引起的强自干扰的影响，自干扰会引起接收机

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饱和或者减小感知信号的动态范围[3]。减小自干扰的方法包括两个方面，一方面是进行干

扰隔离，尽量减小接收机接收到的发射泄露信号；另一方面是进行干扰消除，以减小接收到

的发射泄露的影响。干扰隔离的方法包括：进行空间隔离，通过增加收发距离来降低接收到

的发射泄露；或者采用金属或吸波材料，来对从发射机到接收机之间的链路进行射频屏蔽。

干扰消除的方法主要是在模拟域或者数字域，通过对已知的发射信号进行加权对消来实现

[4][5]。双基地感知中不存在自干扰的问题，不需要进行相应的硬件改动。此外，双基地感

知由于信号来源多样化，对单点干扰的抵抗能力更强，而单基地感知更容易受到定向干扰的

影响。目标识别能力是双基地感知的另一个优势，通过多角度观测，可以获得目标更全面的

散射特性，提高识别准确性；单基地感知由于目标特征信息相对有限，可能导致误识别率增

加。

双基地感知的协作增益是其另一大优势。通过双基地以及多基地模式的协作，不仅提升

了信噪比（SNR）和目标检测概率，还可以通过几何增益有效降低随机误差。同时，多节点

提供的冗余信息能够用来排除故障节点，进一步增强感知系统的可靠性、稳定性和三维环境

的完整还原能力。双基地感知还具有灵活的干扰协调能力，通过动态调度部分节点作为协作

接收节点，既能够有效抑制多种干扰问题，如信号直射干扰和互干扰，又能在提升感知精度

的同时优化通信网络的整体性能。

同时，双基地感知作也面临多方面的挑战。首先，杂波抑制的消除是一大挑战，特别是

在回波信号较弱的情况下，需要有效的算法来抑制杂波干扰并提高感知精度。此外，高精度

同步也是基础条件，因发射与接收节点之间的时间同步误差会直接影响感知定位精度，例如

10纳秒的同步误差可能导致3米的定位误差。非视距识别与利用也是双基地感知的核心挑

战之一，特别是当存在遮挡时，如何识别和利用非视距感知路径。此外，感知目标移动时的

节点选择与切换需要高效的机制，以确保感知任务的连续性与准确性。系统复杂度的增加也

是主要问题之一，需要处理基站间的同步和数据融合，这增加了系统的复杂性。多基站的部

署和维护成本也高于单基地系统。此外，双基地系统对网络的要求较高，需要高带宽、低延

迟的基站间通信网络。信号处理的复杂性也随之增加，需要更复杂的算法来处理多源数据，

增加了计算负担。

1.2双基地感知和单基地感知性能对比分析

感知覆盖：

双基地感知和单基地感知在覆盖性能上存在差异，考虑噪声影响时，单基地感知的覆盖

范围可以定义为圆形区域，而双基地感知的覆盖范围定义为卡西尼椭圆区域，双基地感知距

离方程可表示为[6]

(1)

222

�����������

3

����max=4�����min����

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其中，、分别表示目标到发射机和接收机的距离，表示发射功率，、分别表示

发射和接��收天��线增益，为波长，为目标雷达截面积（R�a�darCrossSection�，�RC�S�），、

分别表示从发射机或接λ收机到目标��的路径传播因子，表示玻尔兹曼常量，表示接�收�机�噪�

声温度，表示接收机噪声带宽，表示目标检�测所需的信噪比，�、�分别表示发

射机和接�收�机系统损耗。��min����

令，双基地感知信噪比可以表示为，进而得到双基地感知

222

������������

322

恒信噪比�=等高4π线�如��图���1��-�2所示，其中，为基线距�离�。=����

4

�=30��

图1-2双基地感知恒信噪比等高线

可以看出，随着基线距离与双基地距离之间的大小关系不同，双基地感知最大覆盖区域

为近似椭圆，或双纽线或变为两部分椭圆。对于双基地感知，距离发射机或接收机较近的区

域的信噪比水平较好，因此相比于单基地感知，双基地感知可以通过选择收发设备提升覆盖

性能。尤其是对于终端参与的感知业务，终端数量更多、位置更加灵活，通过选择合适的终

端能够有效提升感知性能。图1-3给出了城市微蜂窝（UrbanMicro，Umi）场景下基站自发

自收感知信号的单基地感知和基站发用户设备（UserEquipment，UE）收感知信号的双基地

感知的感知信干噪比（SignaltoInterferenceplusNoiseRatio，SINR）的仿真结果，感知SINR

表示经过感知目标反射的径或簇的信号功率与干扰和噪声的比值。对于双基地感知，假设感

知目标与UE的距离不超过10m。仿真结果表明，由于感知接收节点距离感知目标更近，

双基地感知相比单基地感知在移动蜂窝网络架构下能够获得更好的感知覆盖性能。此外，双

基地感知相比于单基地感知提供了更多观察角度，这对于环境重构、目标识别等感知应用均

有一定好处。

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图1-3Umi场景感知SINR仿真结果

感知测量范围和分辨率：

覆盖性能与感知信噪比（SignaltoNoiseRatio，SNR）或感知SINR直接相关，感知无

模糊测量范围及感知分辨率性能则与信号资源配置有关。相比于单基地感知，双基地感知性

能指标中无模糊测距/测速范围，以及距离/速度分辨率除了受到信号配置的影响，还受到发

射机、接收机和感知目标的位置关系的影响。单基地感知和双基地感知信号资源配置与无模

糊测量范围和分辨率性能之间关系如表1-2所示[7]。

表1-2感知性能和计算公式

感知性能计算公式影响因素

感知信号频域采样

单基地感知

�间隔

无模糊测距范围�𝑚�=

2∆�

无感知信号频域采样

双基地感知

�间隔、双基地角

模�𝑚�=

�

2∆����

糊2波长、感知信号周

单基地感知

范�期

无模糊测速范围�𝑚�=±

4��

围波长、感知信号周

双基地感知

�期、双基地角

�𝑚�=±

�

4�����

无模糊测角范围2波长、天线间距

−1�

�𝑚�=±sin

分距离分辨率单基地感知2�带宽

�

∆�=

2�

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辨

双基地感知带宽、双基地角

率�

∆�=

�

2����

2波长、感知符号周

单基地感知

�期、感知符号数

∆�=�

速度分辨率2��波长、感知符号周

双基地感知期、感知符号数、

�

∆�=

�双基地角

2������

2

角度分辨率波长，阵列的孔径

�

∆�≈0.886

注：为信号带宽，为脉冲数，为脉冲重复周期，为信�号频域采样间隔,为3dB

波束宽�度，为光速，�为信号波长�，�为阵列的孔径，∆�为天线间距，为双基地�角3�。�

�����

测距类感知应用中，除了需要考虑信号频域资源间隔对测距范围的限制，通常还需要考

虑循环前缀（CyclicPrefix，CP）对测距范围的限制。当感知目标距离收发机较远时，接收

机接收到的感知回波信号时延超出CP范围会导致产生符号间干扰，影响测距性能。双基地

感知通常通过测量感知目标回波信号与LOS信号的相对时延计算距离信息，因此相比单基

地感知，双基地感知对无模糊测距范围，即信号频域资源间隔和CP长度的要求更低。

感知检测盲区：

感知系统实现动目标检测主要依赖于多普勒检测，这意味着经过目标反射的回波信号上

通常叠加多普勒频率。然而，在一些场景下，经过目标反射的回波信号上没有多普勒频率或

者多普勒频率很小，这种情况通常被称为“盲速”[8]。在单基地感知模式下，如果感知目标

的运动方向垂直于感知信号的传播方向，则在时域上相邻采样点之间没有信号时延的变化，

从而没有多普勒频率。在双基地感知模式下，如果感知目标沿着以感知信号的发送端设备和

接收端设备为焦点的椭圆运动，则在时域上相邻采样点之间也没有信号时延的变化，从而也

没有多普勒频率。更一般地，如果感知目标的运动方向与上述的运动方向较为接近，则由感

知目标的运动在感知信号上叠加的多普勒频率较小，很难被检测出来。

除了速度检测盲区以外，单基地感知和双基地感知在测距盲区上也存在差异。对于单基

地感知模式，在采用脉冲体制的信号，通过收发分时的方式感知时，在开始接收信号之前到

达接收天线的回波信号将不会被接收，因此将会存在近距离盲区的问题[8]。前面提到，对

于双基地感知模式，通过测量感知目标回波信号与LOS信号的相对时延计算距离信息。因

此，当感知目标位于感知信号的收发端连线及其邻近区域内时，感知目标回波信号与LOS

信号的到达时间几乎是一致的，因而没有时延差或者时延差较小，导致无法测量感知目标的

距离。该区域称为双基地感知的前向散射区域，此时无距离分辨能力导致系统无法直接定位，

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只能依靠回波多普勒等信息非线性求解目标运动参数[9]。

感知资源开销：

通信系统引入感知功能后，通常会挤占部分通信业务的资源，导致通信速率下降。对于

单基地感知，通常还需要对通信系统进行额外的硬件资源改动以支持接收回波信号，在采用

连续波感知的情况下还需要支持全双工能力，进行有效的自干扰抑制。双基地感知则可以复

用通信收发链路，在满足感知覆盖要求的情况下，直接利用通信信号进行感知，或对通信信

号进行增强从而兼顾感知性能，无需分配专用的感知信号资源，不对通信业务产生影响。

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2双基地感知系统架构

2.1通信感知融合架构介绍

通信感知融合整体架构如图2-1所示，其中感知相关的主要功能包括感知信号测量、感

知数据处理、感知数据存储、感知数据应用和感知控制管理。

-感知信号测量，指感知信号接收节点对接收到的感知信号进行时域、频域信道估计，时

延、多普勒和角度估计等获得感知所需的信道特性的过程。在移动网络通信感知融合中，

UE和无线接入网（RadioAccessNetwork,RAN）具有感知信号测量功能。对于双基地

感知，感知信号发送节点和感知信号接收节点为不同的网络节点，例如基站发送UE接

收，UE发送基站接收，基站A发送基站B接收，UEA发送UEB接收。

-感知数据处理，指对前述获取的感知测量数据（如信道响应信息、时延、多普勒或角度

信息等）进行进一步处理，获取感知目标信息的过程。在移动网络通信感知融合中，

UE和RAN的感知数据处理功能是可选功能。对于UE，取决于UE是否有意愿或是否具

备算力对感知测量信道进行进一步处理。对于RAN，取决于RAN是否被允许对感知测

量的信道信息进行进一步处理。例如进一步处理可能获得的感知目标信息属于敏感信息，

那么就不允许在RAN处理，相应地感知数据处理功能位于核心网（CoreNetwork，CN）。

-感知数据存储，指根据感知需求和感知隐私与安全等，将感知数据存储在UE、RAN、

CN或者第三方服务器。

-感知数据应用，指根据具体的感知应用场景对感知目标的信息进行应用，完成感知的过

程。通信感知融合的应用场景可以分为网络向应用功能提供感知服务（也称为对外感知

服务，NETforSensing）和感知辅助网络（也称为对内感知服务，SensingforNET）。

对于对外提供感知服务，感知数据应用位于CN或UE。对于对内感知服务，感知数据应

用可以位于RAN侧。

-感知控制管理，指感知过程中的控制和管理，包括感知节点的能力上报，感知节点的选

择，感知测量配置，感知数据的隐私与安全管理等。

感知信息包括感知信令和感知数据。感知信息传输包括空口传输和有线接口传输。感知

信息空口传输包括如下潜在的三种方式及其组合：

-方式1：基于控制面传输感知信息，在已有信令承载（如SRB、MACCE、UCI格式）上

增强支持感知的信令或数据传输；

-方式2：基于用户面传输感知信息，在已有数据承载（如DRB）上增强支持感知的信令

或数据传输；

-方式3：新定义的数据面承载可根据感知信令或数据需求支持灵活优先级和终结点，以

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及优化的数据面配置（如PDCP配置等）。

感知信息有线接口传输包括如下潜在的三种方式及其组合：

-方式1：基于控制面传输感知信息，在已有信令接口（如基于SCTP/IP的N2、Xn）上增

强支持感知的信令或数据传输；

-方式2：基于用户面传输感知信息，在已有用户面接口（如基于GTP-U/UDP/IP的N3）

上增强支持感知的信令或数据传输；

-方式3：基于数据面传输感知信息，新定义一种数据面接口支持感知的信令或数据传输。

新定义的数据面接口可根据感知信令或数据需求支持灵活拓扑。

图2-1通信感知融合系统架构

2.2感知业务流程

感知业务流程包括节点选择、能力上报、感知测量配置等，相对于单基地感知，双基地

感知还需要考虑发射机和接收机之间的消息交互。

a)节点选择

首先根据感知业务需求，选择感知区域和感知模式。然后根据选择的感知模式和感知区

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域，选择参与感知的基站和/或终端。只有具有感知节点选择权的节点才能进行感知节点选

择。而感知节点选择权与感知模式紧密相关。有些模式下，感知节点的选择更适合由感知网

络功能(SF，SensingFunction)执行，有些感知模式下，感知节点的选择更适合由基站执行，

有些模式下，可以使用混合方式，比如，在基站发送-基站接收模式下，可以由SF选择感知

信号发送基站，而由感知信号发送基站确定感知响应接收基站。

感知节点的选择需要考虑多方面的因素，比如，候选节点移动与否，候选节点的感知能

力是否能够满足感知业务需求，是否存在感知LOS径，以及候选感知节点的状态，包括设

备是否正在进行感知/通信业务、当前可用频带、可使用的计算资源等。感知节点选择本身

应该不需要太多流程交互，可以仅包括节点选择指示和确认过程，即：节点选择设备向被选

择的节点确认是否愿意承担感知节点的任务，如图2-2所示。

图2-2感知节点选择流程

相对于单基地感知模式，双基地感知模式下，感知节点的选择可能相对复杂一些。比如，

需要分别考虑感知信号发送设备和感知响应接收设备的移动性、能力和状态；需要分别考虑

感知信号发送设备的变换、感知信号接收设备的变换或者感知信号发送设备和感知信号接收

设备同时变换带来的感知节点重选等场景。

一种节点选择的方式是将不同感知模式的感知节点分成几个子集，如基站自发自收子集

和基站发终端收子集。在节点建立和更新步骤时，需要综合考虑所有子集中的节点信息，选

取合适的感知模式和对应的节点，构成最终选定的子集。

选择感知模式和节点的规则可以针对不同的感知场景和用例进行设定，比如以基站自发

自收为主，在小区边缘或基站覆盖盲区选择终端相关的双基地感知模式进行辅助，如图2-3

所示。对于复杂的场景，也可以使用AI辅助进行感知模式和节点的选择。最终选定的各子

集分别进行相应的感知操作，如感知信号的配置、发送、接收，以及信号处理和感知结果计

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算等。

图2-3双基地感知参与协作感知时的节点选择示例

b)能力上报

首先，感知节点能力上报应该是按需的，而不是必须要上报的。不应该作为UE能力随

着UE的通信能力一起上报。因为如果没有感知业务，上报感知设备感知能力就会造成通信

资源和设备能量的浪费。按需上报时，感知能力可以作为数据传输，而不需要通过控制信令

传输。

其次，感知能力上报的对象应该是具有感知节点选择权的设备。比如，感知节点的选择

在感知网络功能SF/基站/UE执行，那么，感知节点的能力就对应的上报到SF/基站/UE。就

双基地感知而言，执行感知节点选择的设备需要同时获得感知信号发送设备和感知响应接收

设备的感知能力，以便综合进行感知节点选择判断。并且，对于双基地感知而言，候选节点

也可以主动选择作为发送/接收节点上报相应感知能力，例如，选择作为感知信号发送节点

可以只上报有关感知信号发送相关的能力和/或设备状态；同样，选择作为感知响应接收节

点则可以只上报有关感知响应接收相关的能力和/或设备状态即可。感知能力请求和上报流

程如图2-4所示，其中，上报的感知能力包括：支持的感知模式、感知信号的发送和接收能

力、支持的感知模式下的感知测量方法，以及对应的感知测量方法对应的精度等。

图2-4感知能力上报流程

c)感知测量配置

感知测量配置，主要配置如何执行感知操作，比如发送感知测量相关的配置，感知测量

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结果反馈相关的配置等。对于双基地感知而言，可以只向感知信号发送设备配置感知信号发

送相关的配置，向感知信号接收设备发送感知信号接收或者测量相关的配置，以及感知结果

反馈相关的配置（如果感知测量结果需要向设备外发送）。

关于感知测量配置，感知测量用的感知信号发送资源应该由感知测量资源的控制设备配

置，比如，基站发送-UE接收的感知模式下、UE发送-基站接收的感知模式下，和UE发送

-UE接收的感知模式下，基站具有资源使用的绝对控制权，那么，应该由基站负责感知测量

配置的发送。

因此，基于不同模式测量配置的流程可以包括如下几种情况：

对于基站发送-UE接收、UE发送-基站接收的感知模式，由基站发送感知测量配置，如

图2-5所示。

图2-5感知测量配置示例

对于UE发送-UE接收的感知模式，收发双方都从基站接收感知测量配置，如图2-6所

示。

图2-6感知测量配置示例

或者，感知信号接收UE从感知信号发送UE获取感知测量配置，如图2-7所示。

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图2-7感知测量配置示例

对于基站发送-基站接收的感知模式，可能需要感知信号发送基站与感知响应接收基站

进行协商以确定感知测量的配置，因为两者都有资源决定权，一方独立决定感知资源可能对

另外一方本身的资源使用造成影响。所以对于基站发送-基站接收的感知模式，测量配置的

流程可以包括如下几种情况：

基站之间直接协商确定感知测量配置，如图2-8所示。

图2-8感知测量配置示例

收发基站通过AMF/SF中转协商，确定最终的感知测量配置，如图2-9所示.

图2-9感知测量配置示例

d)非连接态下感知流程

在UE参与的双基地感知业务过程中，可能通信数据传输需求很低，如果UE能支持非

连接态下的感知操作，对UE降低功耗是很有意义的。比如利用基站发UE收的下行感知信

号进行呼吸和入侵检测，利用UE发基站收的上行感知信号做环境重构等，都需要支持非连

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接态UE进行感知操作。

基于下行信号进行感知时，如果UE支持非连接态感知，对应的感知流程如图2-10所

示。

图2-10基于下行信号的UE非连接态感知流程

感知业务触发后，根据UE上报能力（如支持非连接态下感知信号接收和信号处理），

网络可配置UE在非连接态下进行感知操作。

如果当前没有通信数据传输需求，UE进入非连接态。基站根据配置进行感知信号的发

送，UE根据配置进行感知信号的接收和数据处理。在UE侧，感知操作需要与通信的相关

操作联合进行，比如同步、paging接收以及测量等操作。

如果感知数据需要上报，一种方式是UE进入连接态，根据网络配置进行感知数据的上

报，如图2-10(a)。这种操作对感知数据量和上报方式（如周期性上报，或事件触发上报）

等没有特别要求，但UE需要通过随机接入进入连接态，需要额外的信令，同时时延也较大。

如果感知数据量比较少，另外一种可能的方式是在inactivemode下通过SDT（SmallData

Transmission,Rel-17）进行上报，如图2-10(b)。

在此过程中如果有通信业务需求，UE需要进入连接态，感知操作需要继续进行，此时

感知测量配置和感知数据上报需要依据连接态下的配置。

基于UE发基站收的上行信号感知操作同样也需要考虑UE非连接态下的流程。对应的

感知流程如图2-11所示。

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图2-11基于上行信号的UE非连接态感知流程

与基于下行信号的感知类似，感知业务触发后，根据UE上报能力（如支持非连接态下

感知信号发送），网络可配置UE在非连接态下进行感知操作。

如果当前没有通信数据传输需求，UE进入非连接态。UE根据配置进行上行感知信号

的发送，如图2-11(a)。在UE侧，需要将感知信号发送和通信相关操作联合进行处理。基站

则进行感知信号接收和信号处理。另外一种做法如图2-11(b)所示,在inactivemode，UE可

以通过小数据传输（SmallDataTransmission，SDT）进行上行感知信号的发送。

当UE处于idlemode时，接入网没有UE的信息，如何触发这些UE参与感知是需要进

一步研究的问题。

2.3测量量定义与感知信息传输

2.3.1感知测量量定义

在6G时代，感知技术正成为信息通信领域的关键技术之一。相比单基地感知，双基地

感知在目标探测时对时延、多普勒频移和角度等基本测量量的计算和定义存在差异。这种差

异源于收发节点间复杂的路径传播特性和干扰环境，传统测量量已难以满足复杂感知需求。

因此，针对多样化的感知业务和场景需求，亟需定义符合实际感知要求的测量量，以支撑双

基地感知的高效实现。

感知信息可能包括多种层级，如下给出一种感知信息层级划分示例：

-感知结果：目标的距离、速度、位置信息、轨迹等，还可以是呼吸/心跳等生命体征

信息，手势/动作识别信息，或者是车辆稽查信息，智慧路口和动态地图等，或者是成像结

果、天气、空气质量、形状、材质、成分等。

-感知初步数据：时延、多普勒、角度、信号强度（功率），也可以是谱信息，包括时

延扩展谱、多普勒谱、微多普勒谱、角度谱，或者是以上至少两者的组合，例如时延-多普

勒谱，或时延-角度谱，或时延-多普勒-角度谱等。

-感知原始数据：接收信号或者原始信道信息（如接收信号或信道响应的复数结果、幅

度和/或相位、I路/Q路及其相关运算结果）。

3GPPTS38.215中定义了通信系统常用的测量质量指标，包括参考信号接收功率

（ReferenceSignalReceivedPower，RSRP）、参考信号接收质量（ReferenceSignalReceived

Quality，RSRQ）、SINR等[10]。以SINR为例，其定义为特定资源单元上的信号功率除以

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噪声和干扰功率，当不考虑干扰时，可以用SNR替代SINR，其定义为特定资源单元上的信

号功率除以噪声功率。在通信系统中，SNR是衡量信号传输质量的重要指标，与通信性能

好坏紧密关联，一般可以认为，SNR越高意味着信号传输质量越好，系统误码性能越好。

对于通信系统，SNR（或SINR）中的信号功率指经过LOS传播，以及经过信道中各种反/

散射体关联的多径信道传播的全部接收信号功率之和。对于感知系统，SNR（或SINR）中

的信号功率指经过与感知目标关联的多径信道传播后的接收信号功率，即经过感知目标反射

的接收信号功率。对于不同的感知业务，信号功率的计算存在差异，例如对于车辆、行人或

无人机检测，信号功率指经过环境中的动态目标反射的接收信号功率，而经过静态目标反射

的接收信号被视为静态杂波，对于静态环境重构或障碍物检测，信号功率则包含经过静态目

标反射的接收信号功率。

对于感知SNR（或SINR），首先要定义感知目标相关的信号功率（分子部分）。以上报

点云信息为例，可以是以散射点为单位定义SNR或SINR。分子部分为每个散射点的功率，

同一目标各散射点的信号功率可能不一样。其次要定义噪声、干扰和杂波（分母部分）。其

中包含热噪声、干扰（通信或其它感知信号）以及动态杂波，它们是通过感知算法无法消除

的部分，可以假设在一定时延、多普勒和角度域范围内（如感知信号所能观测的范围内）分

布相同。由于SNR和SINR主要用于表征统计意义的信号质量，所以噪声和干扰等可以通

过对无目标、无可消除杂波和干扰区域的功率取平均来计算。需要特别指出的是，对于LOS

径（双基地感知中发送节点和接收节点之间的直射径）和静态杂波等，通常可以通过感知处

理消除，并不会对感知结果有太大影响（在某种意义上可以看作是“目标”），可以不包含在

分母内。所以在估计SINR时，需要先对LOS径、干扰和杂波等实行一些消除算法，再统

计平均噪声和干扰的功率。

图2-12中给出了感知性能评估结果以及相应的通信SNR和感知SNR的统计结果，仿

真中采用TRP-UE双基地感知模式，由于UE位置不同，其观测到的感知目标RCS大小不

同，且经过感知目标反射的传播路径损耗不同，因此不同UE的感知性能存在差异。可以看

出，相比于传统的通信SNR，感知SNR更能够有效反映出感知性能的好坏。因此，在感知

系统的设计中，建议引入感知SNR、感知SINR等新的信号质量指标，其能够更加准确地表

征感知信号传输质量，可以用于判断感知测量结果的好坏，还可以作为感知设备选择/切换，

感知波束管理，或感知资源配置调整等方面的参考指标。

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图2-12感知精度与SNR统计：定位精度（左），通信SNR（中），感知SNR（右）

更加一般化地，考虑引入SINR-P（Signal-to-Interference-plus-NoiseRatioperPath）的概

念，作为感知系统中重要的性能指标。SINR-P表示任意路径的信号干扰噪声比，它能够通

过综合考虑真实路径损耗与干扰情况，反映每条回波路径的信号质量。在感知任务中，

SINR-P可用于选择协作节点，从而提升感知精度。例如，在多节点协作感知过程中，节点

A通过宽波束探测目标，目标反射的回波信号被其相邻节点B、C、D等接收。相邻节点可

上报第一条远于直达径或第一条远于直达径且速度非零路径的SINR-P，供节点A进行比较

分析。最终，节点A选择SINR-P最高的协作节点（如节点D），以提升目标感知的鲁棒性

与准确性。图2-13展示了这一过程，强调了节点间协作的重要性及SINR-P在实际场景中的

价值。

图2-13协作节点选择示意图

2.3.2感知信息传输协议栈

关于感知信息传输，其所使用的协议栈，根据不同的感知信息收发节点或者传输的感知

信息内容的大小，协议栈有所不同。可以使用基于控制面的协议栈、基于用户面的协议栈，

或者基于数据面的协议栈。感知信息传输的协议栈可能包括多种可能，但是，为了简化设计，

可以在标准制定过程中明确给出感知信息传输的所使用的协议栈，而不需要通过配置或协商

的方式确定协议栈。下面以前述方式1基于控制面传输感知信息的方式为例，分别给出UE

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和SF、基站和SF之间可能的协议栈设计。

如果是UE和SF之间传输感知信息，其可能的协议栈如图2-14所示，其中XX代表6G，

7G等版本号。需要说明的是，图中包含了UE和基站之间的协议栈。对于UE和基站之间

的感知信息传递，方式1基于控制面传输感知信息时可以使用无线资源控制（RadioResource

Control，RRC）信令传递，或者通过数据信道传递。

图2-14UE和SF之间感知信息传输协议栈示例

基站和SF之间感知信息传输可能采用的协议栈设计如图2-15所示。

图2-15基站和SF之间感知信息传输协议栈示例

基站之间感知信息传输可能采用的协议栈设计如图2-16所示。

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图2-16基站之间感知信息传输协议栈示例

2.3.3测量结果上报

网络化通感一体是面向6G的关键技术。利用通信/感知信号进行感知可支持目标检测、

高精度定位、环境重构、成像等新业务，可广泛应用于室内定位、无人机、智慧车辆、物联

网等应用场景中，助力于万物互联。在现有协议中，存在一些定位方法，即定位管理功能

（LocationManagementFunction，LMF）根据RSRP、时延（差）、角度等测量量确定目标

的位置。但是对于更广泛的感知业务/感知需求来说，需要更多的测量量，这对测量量上报

顺序提出了更高的要求。无论进行独立感知还是协作感知，在进行目标感知时，都可以获取

很多感知测量量，如何高效地进行测量量上报是需要关注的问题。

在移动网络中，SF需要根据网络需求进行感知。为了解决协作高精度感知中测量量频

繁交互和资源利用率不高的问题，考虑设计新的感知测量量上报机制。该机制通过定义测量

量优先级排序方案，以及数据压缩方案，确保收发双方无歧义理解，保留更重要的交互内容，

并提升资源利用率。

在感知任务中，有多个径/测量量信息需要上报，SF根据感知节点能力，配置多个径/

测量量的上报顺序，其中上报顺序包括配置径的优先级和测量量的优先级，测量量的优先级

顺序和径的优先级顺序可通过网络配置获得。由此得到，感知节点需要上报多条径的多个测

量量。

径1：测量量1，2，...，P

...

径M：测量量1，2，...，P

首先讨论多个径多个测量量的排序问题，提出两种测量量的排序方式。

1）排序方式1：先径后测量量，即按照每条径对所有测量量进行依次排序，示意图如

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图2-17所示，其中resourceinfo表示一些固定量，Am、Bm、Cm分别表示第m条径不同的

测量量。

图2-17排序方式1

2）排序方式2：先测量量后径，即按照每个测量量对所有径进行依次排序，示意图如

图2-18所示。Am、Bm、...Xm分别表示第m条径不同的测量量。

图2-18排序方式2

在实际网络环境中，可能存在感知上报资源不充足的问题，则需要考虑径的优先级和或

测量量的优先级。考虑优先级情况，将测量量上报内容分为Sensing-1和Sensing-2。其中

Sensing-1大小固定，包含resourceinfo和重要测量量，如果没有占满则对应比特置为0。

Sensing-2包括其他优先级较低的测量量。

1）将优先级较高的前m个径的所有测量量排在前面，即Sensing-1；

2）将M个径的优先级较高的前p个测量量排在前面，即Sensing-1；

3）将优先级较高的前m个径且优先级较高的前p个测量量排在前面，即Sensing-1；

此外，对于感知测量量的上报问题，提出一种数据压缩方案，如图2-19所示。第一条

径进行所有测量量的上报，后面对于任意一条径的测量量，都与前一条径的测量量做差，若

当前需求下需要的测量量差值都在某个范围内，则上报当前径的测量量时只需上报与前一条

径的测量量差值。

图2-19数据压缩示意图

通过配置感知测量量上报规则，实现了在协作高精度感知中高效、准确地传输感知数据，

不仅确保双方对测量量组合无歧义的理解，还能够优先传输更重要的感知数据。

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3双基地感知关键技术

3.1信号设计

3.1.1序列设计

现有通信系统所采用的正交频分复用（OrthogonalFrequencyDivisionMultiplexing，

OFDM）波形的峰值平均功率比（PeaktoAveragePowerRatio，PAPR）较高，需要对功率放

大器进行功率回退才能使功率放大器工作于线性区域，导致发送功率降低，直接影响感知回

波信号强度，不易被检测。因此，若基于OFDM波形进行通信感知一体化系统设计，需尽

可能采取低峰均比序列作为感知序列，减少功率回退，增大发射功率，提升回波信号强度。

现有通信系统中的参考信号所使用的基础序列主要有Zadoff-Chu（ZC）序列、最长线

性反馈移位寄存器（m）序列以及Gold序列。其中，ZC序列具有恒幅特性，且ZC序列的

离散傅里叶变换仍然是一种ZC序列，因此，ZC序列的峰均功率比PAPR较低。ZC序列具

有良好的自相关特性和互相关特性，ZC序列与其循环移位后的序列的相关值为零，不同根

序列之间的循环互相关很低。而且，ZC序列具有较高的多普勒容忍能力，即具有较好的抗

频偏特性，对于高速目标反射的高多普勒频移回波信号也有较好的检测性能。例如，5GNR

通信系统中的上行探测参考信号（SRS）使用的基础序列为ZC序列。

另一种常用的序列是Gold序列，它是一种伪随机序列，是5GNR通信系统中使用最多

的一种参考信号序列。通过对两个m序列进行模2加得到Gold序列，然后再对Gold序列

进行2-bit的QPSK调制，变成复数信号序列。例如，CSI-RS（ChannelState

Information-ReferenceSignal），DMRS（DemodulationReferenceSignal）和PRS（Positioning

ReferenceSignal）等参考信号的基础序列都是Gold序列。Gold序列也具有良好的自相关特

性和互相关特性，以及较好的抗频偏特性，并且支持的序列个数多，但其峰均功率比PAPR

相对较高。Gold序列和ZC序列均可作为感知信号候选序列。

通信系统中通常逐个OFDM符号去生成和映射序列，很少考虑不同符号之间序列的关

联性，因此存在时域维度序列随机性不足的问题，对于采用时、频域二维联合处理的感知系

统，不同符号时域维度序列相关特性较差。考虑对不同符号序列进行时域维度加扰或随机化

的方式，可以优化其时域维度序列特性，降低互相关峰值[11]。假设每个感知相干处理时间

内包含M个OFDM符号，每个符号承载长度为N的参考信号序列

，通过随机生成的系数��=

�

对�不�0同,符��号1承,⋯载,的��参�考−信1号序,0列≤进�行≤随�机−化1处理得到��,0≤�≤�−1

。新的信号由于是对不同符号承载的�参�,考�信=号�序�列�进∙行��整体,随0机≤化�处≤

�理，−其1,频0域≤维�度≤序�列−特1性没有改变，但时域维度序列特性得到了改善。以5GNR中CSI-RS

信号Gold序列和SRS信号ZC序列（开启组跳）的生成方式为基线，与进行时域随机化处

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理后的序列的互相关特性对比如图3-1所示。可以看出，优化后的信号时域互关特性得到了

明显改善。

图3-1序列优化前后互相关性能对比

进一步通过系统仿真对优化前后序列的感知性能进行对比评估，仿真中建模了来自邻区

的干扰。其中ZC序列进一步考虑不进行组跳和序列跳，进行组跳或序列跳的不同配置，仿

真结果如图3-2所示。可以看出，不论是Gold序列还是ZC序列，相比于5GNR现有的序

列生成方式，对序列进行时域维度优化后目标定位性能得到了显著提升。

图3-2序列优化前后定位性能对比

不同于通信系统，感知系统中，感知发送节点发送信号经目标物体反射后到达接收节点

处的回波信号非常弱，时域功率不均衡容易导致微弱信号的失真，从而影响感知性能。因此，

针对感知参考信号，更希望能使用具有恒幅特性，时域功率均衡的序列。虽然ZC序列具有

恒幅特性，但以ZC序列为基序列生成的实际使用的参考信号序列可能不再具有恒幅特性。

以SRS为例，使实际使用的SRS序列长度会大于ZC根序列长度，且存在相位循环

移位项，使得实际的SRS序列不再�具𝑍有恒幅特性，如图3-3�所�示�。

−𝑗�

�𝑍�

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图3-3SRS序列无恒幅特性示意图

一种处理方法是对不再具有恒幅特性的序列做DFT变换后再使用，使得实际使用的参

考信号序列又具有恒幅特性，如图3-4所示。

图3-4增加DFT变换后具有恒幅特性示意图

目前5G通信系统使用的ZC序列生成方式为，

�+1

�

，对于SRS，根序列号的计算方式为��=exp−j�𝑍，�=

2�

0,1,2,⋯,�。𝑍其−中1，是组号，�是=组�内+序1列2号+。�虽∙然−1SRS的生�=成�支�持�∙

组�+跳1和序31列跳的机制�，∈但0是,1最,…大,2分9组个数以及�组∈内0序,1列数有限，因此可用的ZC序列个数有

限。

未来感知系统需要支持多目标感知以及多设备感知功能，因此存在需要支持更多序列个

数的需求。为保证较高的距离分辨率，感知系统通常使用较大的带宽资源，对应的序列长度

较长。因此，若采用ZC序列作为生成感知信号的基本序列，可以通过改变组跳或序列跳的

设计，例如支持更多的分组个数和组内序列个数，扩展可用的ZC序列个数，从而有利于实

际应用场景中各个小区或感知设备之间的干扰随机化，提升感知性能。

3.1.2资源映射方案

感知信号资源映射规则需要考虑满足感知分辨率和感知测量范围等性能。更大的信号带

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宽、更长的信号持续时间能够提供更高的距离分辨率和速度（多普勒）分辨率，增加信号频

域密度和时域密度能够提供更大的无模糊距离范围和无模糊速度（多普勒）范围。传统的雷

达感知中通常发送资源连续且时宽、带宽较大的信号，但通感一体化系统中还需要考虑对通

信速率的影响，因此对感知资源开销有一定限制，需要根据感知业务中对上述几项感知性能

的需求不同来设计信号资源映射图样。

均匀感知信号的信号配置和对应的信号处理均相对简单，并且具有较好的感知性能。然

而，在通感一体化的场景下，均匀感知信号存在如下挑战[12]：

均匀感知信号的时频资源开销较大：为了满足时延和多普勒的分辨率和最大不模糊测量

范围的要求，均匀感知信号所占用的子载波数和OFDM符号数较多。在多端口感知的

情况下，感知信号的资源开销问题则会更加严重。

均匀感知信号的配置灵活性差：为了实现高分辨率性能的感知，感知信号的时频资源的

跨度较大，并且均匀采样的感知信号需要占用周期性的信号资源