張若愚，袁偉杰，崔原豪，劉凡，吳文

（1.南京理工大學(xué)近程高速目標(biāo)探測技術(shù)國防重點(diǎn)學(xué)科實(shí)驗(yàn)室，江蘇 南京 210094；2.南方科技大學(xué)電子與電氣工程系，廣東 深圳 518055；3.北京郵電大學(xué)可信分布式計(jì)算與服務(wù)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京 100876）

0 引言

第六代移動通信系統(tǒng)（6G）通過人-機(jī)-物的智能互聯(lián)，將實(shí)現(xiàn)由移動互聯(lián)到萬物互聯(lián)，乃至萬物智聯(lián)的躍遷。根據(jù)《6G 總體愿景與潛在關(guān)鍵技術(shù)》白皮書，6G 預(yù)期通過通信、感知、計(jì)算的交互，支撐全息通信、數(shù)字孿生、擴(kuò)展現(xiàn)實(shí)等全新業(yè)務(wù)，拓展智慧城市、智慧交通和智能制造等垂直應(yīng)用場景，推動真實(shí)物理世界與虛擬數(shù)字世界的深度融合[1]。上述新興業(yè)務(wù)迫切需要通信設(shè)備和終端具備物理世界的感知能力，驅(qū)動6G 空口核心功能從無線傳輸向無線感知擴(kuò)展。

通信感知一體化（ISAC,Integrated Sensing and Communications）通常是指集成設(shè)計(jì)（無線電）感知和通信系統(tǒng)，從而更有效地利用擁擠的無線/ 硬件資源，甚至實(shí)現(xiàn)兩種功能之間協(xié)同增效的一種電子系統(tǒng)設(shè)計(jì)方法，以及實(shí)現(xiàn)該方法的使能技術(shù)[2]。相比于傳統(tǒng)獨(dú)立的通信與感知系統(tǒng)，ISAC 將二者有機(jī)結(jié)合以實(shí)現(xiàn)優(yōu)勢互補(bǔ)，不僅有效提升系統(tǒng)的頻譜效率和硬件效率，獲取集成增益，還可以通過二者的互相輔助獲取額外的協(xié)作增益，被廣泛認(rèn)為是下一代移動通信網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵技術(shù)之一[3]。

大規(guī)模多輸入多輸出（MIMO,Multiple-Input Multiple-Output）通過深度挖掘空間維度資源，能顯著提升通信網(wǎng)絡(luò)容量，是當(dāng)前5G 以及未來6G 物理層關(guān)鍵技術(shù)之一[4]。而隨著移動通信系統(tǒng)向多天線、高頻段的不斷演進(jìn)，通信與感知在硬件架構(gòu)、信道特性以及信號處理方法正逐漸趨同。大規(guī)模MIMO 與ISAC 的結(jié)合，一方面得益于大規(guī)模的天線陣列，能夠提供極高的空間分辨能力，在提升感知性能方面具有巨大的潛力；另一方面通過賦予通信系統(tǒng)內(nèi)生的感知能力，輔助信道狀態(tài)信息獲取和波束成形設(shè)計(jì)，提高通信服務(wù)質(zhì)量和效率[5]。因此，大規(guī)模MIMO-ISAC 有望同時(shí)實(shí)現(xiàn)高速率通信和高精度感知，極大推動未來6G 時(shí)代智能家居、智能工廠、車聯(lián)網(wǎng)等應(yīng)用的發(fā)展。其應(yīng)用場景如圖1 所示。

圖1 大規(guī)模MIMO通信感知一體化應(yīng)用場景

本文首先介紹了通信感知一體化與大規(guī)模MIMO 結(jié)合的背景和意義，然后根據(jù)通信和感知的功能側(cè)重及優(yōu)先級，從通信為中心、感知為中心和聯(lián)合設(shè)計(jì)三個方面對大規(guī)模MIMO-ISAC 的研究進(jìn)行分析，最后對大規(guī)模MIMO-ISAC 未來的研究方向進(jìn)行了展望。

1 通信為中心的大規(guī)模MIMO-ISAC

在通信為中心的大規(guī)模MIMO-ISAC 中，系統(tǒng)設(shè)計(jì)優(yōu)先級是在依賴保障現(xiàn)有通信系統(tǒng)性能的情況下向網(wǎng)絡(luò)賦予感知能力，性能衡量指標(biāo)以頻譜效率、信道容量和誤碼率等通信性能指標(biāo)為主，主要包括三個方面的研究：通信功能為主的波形設(shè)計(jì)、基于通信波形的目標(biāo)參數(shù)估計(jì)和感知輔助通信。

1.1 通信功能為主的波形設(shè)計(jì)

通信功能為主的波形設(shè)計(jì)直接利用通信波形或?qū)ζ溥M(jìn)行一定的改動以實(shí)現(xiàn)感知功能，包括單載波和多載波兩個分類。單載波波形具有更低的峰值平均功率比，而多載波波形能更好地抵抗信道的頻率選擇性衰落。下面主要以多載波一體化波形為例進(jìn)行闡述。

正交頻分復(fù)用（OFDM,Orthogonal Frequency-Division Multiplexing）波形具有較高的頻譜效率和良好的抗多徑能力，被廣泛應(yīng)用于當(dāng)前的通信標(biāo)準(zhǔn)，如5G NR 和IEEE 802.11ad 等[6]。利用OFDM 信號進(jìn)行無線感知的優(yōu)勢至少包括：多個子載波相互正交、帶寬資源的靈活分配、時(shí)間帶寬積大、理想情況下可以得到“圖釘形”的模糊函數(shù)等[7]。結(jié)合大規(guī)模MIMO 在頻譜效率、陣列增益和空間分集等方面的優(yōu)勢，OFDM 波形能夠滿足高速數(shù)據(jù)通信需求，并盡可能提升感知性能。

正交時(shí)頻空（OTFS,Orthogonal Time Frequency Space）是近年來一種新興的多載波調(diào)制技術(shù)，為時(shí)間-頻率雙選擇性信道下的可靠傳輸提供了新的解決方案[8]。OTFS 波形對多普勒頻移具有較強(qiáng)的魯棒性，還能實(shí)現(xiàn)與調(diào)頻連續(xù)波幾乎相同的距離和速度估計(jì)精度，可以廣泛應(yīng)用于車聯(lián)網(wǎng)、無人機(jī)等高移動性通信感知一體化場景。此外，OTFS 在時(shí)延和多普勒維度建立了通信與感知模型之間的聯(lián)系，這對大規(guī)模MIMO-ISAC 的波形設(shè)計(jì)具有重要意義。

通信功能為主的一體化波形能夠保證通信傳輸性能，但通信信息的隨機(jī)性與感知所需的恒包絡(luò)、低副瓣和強(qiáng)自相關(guān)等指標(biāo)存在矛盾，需要考慮二者的權(quán)衡。此外，通信功能為主的一體化波形設(shè)計(jì)還需要考慮幀結(jié)構(gòu)、能量效率等因素，從而對頻譜、時(shí)隙、功率等資源進(jìn)行高效靈活地分配和優(yōu)化。

1.2 基于通信波形的目標(biāo)參數(shù)估計(jì)

在通信感知一體化場景中，感知的核心功能是對目標(biāo)的方位、距離和速度等參數(shù)進(jìn)行估計(jì)，從而支撐面向不同應(yīng)用的目標(biāo)檢測、識別和分類等任務(wù)。相比于傳統(tǒng)基于感知波形，基于通信波形的目標(biāo)參數(shù)估計(jì)具有以下特點(diǎn)[9]：

（1）信號形式不同：發(fā)射信號基于固定的幀結(jié)構(gòu)和通信協(xié)議，攜帶通信信息的數(shù)據(jù)包隨機(jī)性強(qiáng)；5G NR 中的參考信號如解調(diào)參考信號和信道狀態(tài)信息參考信號等，具有與傳統(tǒng)感知信號類似的強(qiáng)自相關(guān)性，便于更好地進(jìn)行信道估計(jì)，但同樣受限于一定的重復(fù)周期。

（2）傳輸環(huán)境復(fù)雜：部署在蜂窩網(wǎng)絡(luò)的大規(guī)模MIMO-ISAC 面臨復(fù)雜的傳輸環(huán)境，密集的散射體和多徑效應(yīng)會引入大量的地雜波，這會造成感興趣的目標(biāo)信息淹沒在包含大量雜波的接收回波中，因此亟需在目標(biāo)參數(shù)估計(jì)之前進(jìn)行一定的雜波抑制措施。

（3）目標(biāo)形式不同：傳統(tǒng)的目標(biāo)感知通常依賴于遠(yuǎn)場條件和點(diǎn)目標(biāo)假設(shè)，而在蜂窩網(wǎng)、車聯(lián)網(wǎng)和智慧家庭等場景中，如車輛識別、障礙物檢測和人體行為識別等應(yīng)用，需要進(jìn)一步考慮在擴(kuò)展目標(biāo)和近場條件下進(jìn)行參數(shù)估計(jì)。

（4）時(shí)鐘同步困難：由于發(fā)射機(jī)和接收機(jī)本地振蕩器之間不完全同步，這會引入隨時(shí)間變化的符號定時(shí)偏差和載波頻率偏移，不僅會導(dǎo)致碼間串?dāng)_或載波間干擾，還會對目標(biāo)的距離和速度的估計(jì)引入較大誤差。

上述特點(diǎn)導(dǎo)致大規(guī)模MIMO-ISAC 的目標(biāo)參數(shù)估計(jì)面臨挑戰(zhàn)，因此如何針對標(biāo)準(zhǔn)化通信波形設(shè)計(jì)相應(yīng)的目標(biāo)參數(shù)估計(jì)算法，是以通信為中心的大規(guī)模MIMO-ISAC的突破重點(diǎn)。

1.3 感知輔助通信

感知輔助通信是指利用通信網(wǎng)絡(luò)內(nèi)生的感知能力對信道和環(huán)境進(jìn)行感知、識別與預(yù)測等，從而進(jìn)一步提升通信系統(tǒng)的性能[3]。相比于傳統(tǒng)僅基于通信協(xié)議的系統(tǒng)，大規(guī)模MIMO-ISAC 有望利用感知輔助通信獲得以下性能增益[10]：

（1）輔助信道獲?。捍笠?guī)模MIMO-ISAC 通過感知目標(biāo)的信號回波獲取信道的角度先驗(yàn)信息，可以有效降低信道估計(jì)所需的導(dǎo)頻開銷；利用信號回波代替頻繁的信道反饋，可以降低信道量化誤差和反復(fù)開銷，提升信道獲取精度。

（2）輔助波束成形：通過大規(guī)模天線陣列形成的窄波束對環(huán)境和目標(biāo)狀態(tài)進(jìn)行感知，獲取角度信息調(diào)整波束搜索范圍，降低波束搜索和鏈路建立時(shí)間，有助于移動場景下的實(shí)時(shí)波束跟蹤，增強(qiáng)數(shù)據(jù)傳輸?shù)目煽啃浴?/p>

（3）輔助資源分配：大規(guī)模MIMO-ISAC 利用感知信息和結(jié)果，如用戶屬性、終端狀態(tài)等，輔助通信網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行更加高效靈活的小區(qū)切換、帶寬/ 功率分配和計(jì)算資源調(diào)度等，從而提升自動駕駛、軌道交通等場景的網(wǎng)絡(luò)性能。

需要注意的是，由于信號回波與下行信號處于同一頻段，大規(guī)模MIMO-ISAC 基站需要采取一定的自干擾抑制和消除措施，如收發(fā)天線隔離、全雙工等。

2 感知為中心的大規(guī)模MIMO-ISAC

在感知為中心的大規(guī)模MIMO-ISAC 中，設(shè)計(jì)思路主要是在保證感知性能的前提下引入通信功能，性能衡量指標(biāo)以感知指標(biāo)為主，包括參數(shù)估計(jì)精度、檢測和定位性能等。

2.1 感知功能為主的波形設(shè)計(jì)

感知功能為主的波形設(shè)計(jì)主要目標(biāo)是最小化通信信息對感知性能的影響，通常在感知波形的基礎(chǔ)上，對其進(jìn)行某些改變來攜帶通信信息。典型的波形設(shè)計(jì)方法包括波形分集、相位調(diào)制、空域嵌入和索引調(diào)制等[11]，下面以空域嵌入和索引調(diào)制為例進(jìn)行介紹。

（1）空域嵌入：利用發(fā)射波束圖樣副瓣來嵌入通信信息。在單個脈沖內(nèi)，對發(fā)射波形中的多個信息比特和波束向量進(jìn)行加權(quán)，使合成波形擁有相同的主瓣和不同的旁瓣。該方法本質(zhì)上是在副瓣進(jìn)行幅度或相位調(diào)制來實(shí)現(xiàn)通信功能，可有效控制副瓣電平的高低變化，幾乎不會影響主瓣方向的目標(biāo)感知。

（2）索引調(diào)制：是一種新型調(diào)制技術(shù)，具有較高的頻譜效率[12]。與直接改變信號波形不同，索引調(diào)制是通過控制感知波形參數(shù)的變化來攜帶通信信息，可用的索引資源包括天線序號、載波頻率、發(fā)射時(shí)隙和擴(kuò)頻碼等。這類方法將比特信息嵌入到特定的感知波形參數(shù)組合之中，在提供通信服務(wù)的同時(shí)盡可能減少了對感知功能的影響。

此外，將通信信息嵌入既有的感知波形如線性調(diào)頻信號等，并在時(shí)/ 頻/ 碼等維度構(gòu)造正交波形，有望進(jìn)一步發(fā)揮大規(guī)模MIMO 多天線的優(yōu)勢以提升感知性能，但此類方法的通信速率較為有限。

2.2 通信信號處理

感知為中心的大規(guī)模MIMO-ISAC 具有優(yōu)良的目標(biāo)感知性能，但如何實(shí)現(xiàn)信號解調(diào)和信道估計(jì)等通信信號處理面臨著以下挑戰(zhàn)[13]：

（1）信道估計(jì)：以感知為中心的大規(guī)模MIMOISAC 通信速率較低，限制了用于信號同步、信道估計(jì)等模塊的時(shí)頻資源，增加了導(dǎo)頻序列設(shè)計(jì)的難度。此外，大規(guī)模天線陣元數(shù)目眾多，信道矩陣維度高，而且受諸如車輛、無人機(jī)等感知目標(biāo)運(yùn)動的影響，信道沖激響應(yīng)隨時(shí)間快速變化，未知信道系數(shù)進(jìn)一步增加。

（2）信號解調(diào)：感知目標(biāo)不可避免地引入多普勒頻移和同步誤差等非理想因素，信號解調(diào)必須考慮如何降低頻偏和時(shí)延等造成的影響。此外，以索引調(diào)制為例，數(shù)據(jù)解碼需要在空間、頻率等維度進(jìn)行窮舉搜索，復(fù)雜度高。

2.3 通信輔助感知

通信輔助感知是指利用通信網(wǎng)絡(luò)中的無線基礎(chǔ)設(shè)施，對感知信息進(jìn)行傳遞和匯聚，有助于提升感知服務(wù)的深度、廣度和性能[3]。

在大規(guī)模MIMO-ISAC 中，大規(guī)模天線陣列極大地拓展了陣列孔徑，為感知提供了更高的空間分辨力和更強(qiáng)的抗干擾能力。類比于MIMO 雷達(dá)收發(fā)基地是否分置以及上/ 下行通信，大規(guī)模MIMO-ISAC 可劃分為如表1所示的工作模式[14]。在現(xiàn)有無線蜂窩網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上，文獻(xiàn)[14] 提出了感知移動網(wǎng)絡(luò)（PMN,Perceptive Mobile Network），討論了系統(tǒng)架構(gòu)、網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)等問題，為通信輔助感知提供了豐富且靈活的配置模式。在PMN 中，可用于感知的信號包括導(dǎo)頻信號、數(shù)據(jù)負(fù)載信號等，基站可以在不同的地理位置進(jìn)行信號的發(fā)射與接收，通過一定程度的協(xié)作獲得空間分集增益。

表1 大規(guī)模MIMO-ISAC的工作模式

面向6G 網(wǎng)絡(luò)，利用通信網(wǎng)絡(luò)中的無線基礎(chǔ)設(shè)施將進(jìn)一步提升目標(biāo)的定位性能。例如，大量基站可作為地面錨點(diǎn)，為道路車輛、工廠機(jī)器人等提供全天時(shí)、精細(xì)化、高精度的定位感知服務(wù)。此外，隨著通信系統(tǒng)向高頻段、大帶寬的不斷發(fā)展，結(jié)合大規(guī)模多天線技術(shù)，移動通信網(wǎng)絡(luò)和終端設(shè)備進(jìn)一步發(fā)展通信感知一體化定位技術(shù)，為實(shí)現(xiàn)厘米級定位精度奠定基礎(chǔ)[15]。

3 大規(guī)模MIMO-ISAC的聯(lián)合設(shè)計(jì)

大規(guī)模MIMO-ISAC 的聯(lián)合設(shè)計(jì)通過共享系統(tǒng)硬件、軟件和頻譜資源，在共同優(yōu)先級下兼顧通信與感知需求，助力于二者的深度融合。聯(lián)合設(shè)計(jì)具有更高的設(shè)計(jì)自由度，可以實(shí)現(xiàn)通信功能與感知功能之間性能的靈活折中。

3.1 聯(lián)合波形設(shè)計(jì)

大規(guī)模多天線提供了更高的空間自由度和分集增益，可以有效提升通信和感知性能。為了實(shí)現(xiàn)通信和感知之間性能的平衡以及空域資源的靈活分配，一個重要的問題是大規(guī)模MIMO-ISAC 的聯(lián)合波形設(shè)計(jì)。由于感知和通信可能有不同的性能需求，聯(lián)合波形設(shè)計(jì)包括以下幾個方面的研究：

（1）基于波形相似性：目標(biāo)感知通常要求發(fā)射波形具有良好的相關(guān)性能、高峰值旁瓣比、低峰值旁瓣比等，從而獲得更好的抵抗雜波干擾能力，但大規(guī)模MIMO-ISAC 中通信數(shù)據(jù)和無線信道的隨機(jī)性導(dǎo)致難以在單個波形中同時(shí)滿足上述指標(biāo)。一種可行的方式是在通信性能約束下，如信干噪比、多用戶干擾等[16]，通過逼近滿足性能要求的發(fā)射波束圖樣來設(shè)計(jì)一體化發(fā)射波形。

（2）基于參數(shù)估計(jì)性能：參數(shù)估計(jì)精度是衡量感知性能的重要指標(biāo)，但由于接收信號和待估參數(shù)之間通常是非線性關(guān)系，很難直接得到最小均方誤差的閉合表達(dá)式，進(jìn)而無法對波形進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì)。由于克拉美羅界（CRB,Cramér-Rao Bound）是任意無偏估計(jì)量的方差的下限，因此一種可行的方式將CRB 作為優(yōu)化目標(biāo)，基于CRB的最小準(zhǔn)則來進(jìn)行通信感知一體化的波形設(shè)計(jì)[17]。

（3）模擬陣列的多波束優(yōu)化：模擬陣列能夠生成定向的窄波束，但由于模擬陣列的限制，目標(biāo)感知僅局限于通信傳輸方向。針對這一問題，文獻(xiàn)[18] 提出了一種可行的多波束方案，即在一個方向固定的子波束指向通信用戶，其余子波束每個數(shù)據(jù)包改變一次方向用作感知掃描。因此，需要對波束成形的加權(quán)系數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，從而滿足同時(shí)支持不同方向的通信傳輸和目標(biāo)感知的需求。

（4）基于混合模數(shù)結(jié)構(gòu)的波束成形：大規(guī)模MIMOISAC 的大量天線導(dǎo)致射頻鏈數(shù)目劇增，系統(tǒng)能耗和硬件成本過高，這一問題在毫米波/太赫茲等高頻段更為嚴(yán)重?；旌夏?shù)結(jié)構(gòu)是一種實(shí)現(xiàn)射頻鏈數(shù)目降低、性能與能耗平衡的有效解決方案[19]，但受限于混合模數(shù)結(jié)構(gòu)實(shí)際的硬件約束，如何設(shè)計(jì)同時(shí)滿足多目標(biāo)感知和多用戶傳輸需求的混合波束成形是大規(guī)模MIMO-ISAC 實(shí)際應(yīng)用的關(guān)鍵。

3.2 一體化信號處理

在大規(guī)模MIMO-ISAC 中，一體化信號處理的基本任務(wù)是同時(shí)完成通信符號的檢測與感知目標(biāo)的估計(jì)。但在一體化接收機(jī)中，目標(biāo)的信號回波以及接收的通信信號相互疊加，引起的互干擾嚴(yán)重制約了傳統(tǒng)信號處理方法的性能。針對該問題，可行的解決方法包括如下：

（1）聯(lián)合設(shè)計(jì)與處理：從疊加信號中提取通信信息和目標(biāo)參數(shù)可以建模為聯(lián)合檢測與估計(jì)問題，因此可以考慮結(jié)合感知信號的恒模特性對星座圖進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì)[20]；結(jié)合串行干擾消除思想設(shè)計(jì)參數(shù)估計(jì)算法，提升目標(biāo)跟蹤性能[21]。

（2）挖掘結(jié)構(gòu)化信息：對于接收的疊加信號，如可以考慮將感知目標(biāo)的回波視為異常值，并利用感知波形非連續(xù)發(fā)射所引入的稀疏性，研究一體化處理方法來提升通信符號的檢測性能[22]。

此外，面向6G 網(wǎng)絡(luò)中繁多的感知場景以及復(fù)雜的無線信道環(huán)境，一體化信號處理將面臨更大的挑戰(zhàn)，潛在的研究方向包括：一體化干擾消除技術(shù)、非連續(xù)數(shù)據(jù)信號的目標(biāo)感知、信道與目標(biāo)參數(shù)的聯(lián)合估計(jì)等。

3.3 性能權(quán)衡

雖然大規(guī)模MIMO-ISAC 能夠同時(shí)實(shí)現(xiàn)信息傳輸和目標(biāo)感知，但受限于共享的平臺資源，需探討大規(guī)模MIMO-ISAC 中通信與感知的性能極限，并分析兩者的權(quán)衡關(guān)系，為后續(xù)實(shí)際部署提供參考。

（1）資源約束下的性能邊界

由于通信和感知兩者的優(yōu)化與設(shè)計(jì)目標(biāo)不同，在陣列規(guī)模、發(fā)射功率、信號帶寬、相干時(shí)間、波形形式等資源有限的條件下，通信和感知的性能指標(biāo)如信道容量和參數(shù)估計(jì)性能等，通常呈現(xiàn)此消彼長的關(guān)系[23]。因此，面向6G 通感一體化的場景和需求，需要結(jié)合具體的性能指標(biāo)，在資源約束下探明大規(guī)模MIMO-ISAC 的理論性能邊界，從而指導(dǎo)有限資源的合理配置，設(shè)計(jì)出最優(yōu)的權(quán)衡方案。

（2）基于互信息的性能權(quán)衡

從信息論的視角出發(fā)，基于互信息的模型可以在統(tǒng)一的理論框架下對通信和感知系統(tǒng)的性能進(jìn)行度量及分析。對于感知來說，互信息表征了從回波信號中獲取到關(guān)于目標(biāo)的信息量大小，并發(fā)展出了雷達(dá)估計(jì)速率、等效均方誤差等度量指標(biāo)。在此基礎(chǔ)上，文獻(xiàn)[24] 采用容量-失真函數(shù)，分析了點(diǎn)對點(diǎn)高斯信道下通信容量和感知失真之間的權(quán)衡，但如何利用互信息揭示大規(guī)模MIMOISAC 通信和感知性能的折中還需要進(jìn)一步研究。

（3）空間自由度的性能權(quán)衡

雖然大規(guī)模MIMO-ISAC 提供了豐富的空間自由度，但通信和感知對空間資源有著不同的處理方式。例如，通信可以同時(shí)利用信道的視距和非視距路徑，從而獲得分集增益和復(fù)用增益；而感知通常僅關(guān)注包含目標(biāo)信息的信號路徑，而將其他路徑的傳輸信號視為雜波并抑制[25]。因此，需要結(jié)合實(shí)際的信道傳輸環(huán)境，分析大規(guī)模MIMO-ISAC通信和感知在空間自由度方面的性能折中。

4 未來展望

面向未來的6G 網(wǎng)絡(luò)，通信感知一體化還可以與其他6G 物理層關(guān)鍵技術(shù)有機(jī)結(jié)合、共同演進(jìn)。

4.1 超大規(guī)模MIMO

超大規(guī)模MIMO 是大規(guī)模MIMO 的演進(jìn)升級，具有更高的頻譜效率和能量效率[26]，并有望進(jìn)一步提升ISAC性能。由于其極高的空間分辨能力，可以獲取更多的多徑信息，有助于感知對視距/ 非視距傳播的識別；具備更強(qiáng)的波束調(diào)整能力，提供非地面覆蓋，具備無人機(jī)等低空目標(biāo)的監(jiān)控能力；在高移動性場景中，通過感知信息實(shí)現(xiàn)快速波束對準(zhǔn)與實(shí)時(shí)跟蹤，從而有助于提升城市復(fù)雜環(huán)境中位置服務(wù)的可靠性。

4.2 無蜂窩大規(guī)模MIMO

無蜂窩大規(guī)模MIMO 通過引入基站間的協(xié)作充分消除小區(qū)間干擾，大幅提升6G 網(wǎng)絡(luò)容量[27]，還有提升ISAC 感知性能的潛力。在更廣域地理范圍內(nèi)部署大量分布式小型基站，遠(yuǎn)端無線單元從多個接入點(diǎn)獲取目標(biāo)回波信息，增強(qiáng)信號接收質(zhì)量；分布式射頻和天線將大量感知數(shù)據(jù)傳回中央處理單元，利用多節(jié)點(diǎn)的協(xié)作和多基站之間的協(xié)同計(jì)算，滿足跟蹤、定位、成像等功能的精度要求，支撐分布式、網(wǎng)絡(luò)化感知。

4.3 智能超表面

智能超表面（RIS,Reconfigurable Intelligent Surface）具有低成本、低能耗、易部署等獨(dú)特優(yōu)勢，被認(rèn)為是6G 關(guān)鍵技術(shù)之一[28]。RIS 可以作為無線中繼靈活操控信道環(huán)境，為ISAC 提供額外的非視距感知路徑，提升感知覆蓋范圍并增強(qiáng)感知穩(wěn)健性；RIS 與大規(guī)模MIMO 技術(shù)結(jié)合，進(jìn)一步發(fā)展為全息MIMO（Holographic MIMO），在降低成本的同時(shí)帶來更大的天線孔徑，易于在基站或空中平臺部署，通過靈活的波束指向和聚焦波束發(fā)射，提升感知精度。

4.4 太赫茲技術(shù)

太赫茲是頻譜范圍在0.1～10 THz 的電磁波，被視作6G 的潛在頻段[29]。太赫茲擁有超大帶寬的可用頻率資源，具備超高速通信和超高精感知的潛力，其極短波長的特點(diǎn)有助于器件微小型化，降低感知設(shè)備的體積和功耗，催生可穿戴健康監(jiān)測、微系統(tǒng)傳感器等新型物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用；太赫茲與超大規(guī)模天線技術(shù)結(jié)合，可以克服嚴(yán)重的路徑傳輸衰減，通過ISAC 感知信息輔助的波束訓(xùn)練，有望進(jìn)一步提升通信傳輸性能。

5 結(jié)束語

本文從場景需求、功能側(cè)重與未來展望等角度對面向6G 的大規(guī)模MIMO-ISAC 研究進(jìn)行總結(jié)。首先概括了大規(guī)模MIMO-ISAC 所面臨的場景與需求；然后從通信為中心、感知為中心以及聯(lián)合設(shè)計(jì)三個方面，分析了大規(guī)模MIMO-ISAC 的研究現(xiàn)狀，包括波形設(shè)計(jì)、目標(biāo)參數(shù)估計(jì)、感知輔助通信、通信信號處理、通信輔助感知、一體化信號處理和性能權(quán)衡等；最后對大規(guī)模MIMO-ISAC未來的研究方向進(jìn)行了展望，包括超大規(guī)模MIMO、無蜂窩大規(guī)模MIMO、智能超表面和太赫茲技術(shù)。