胡小玲，于周源，錢驍偉，彭木根

（北京郵電大學(xué)網(wǎng)絡(luò)與交換技術(shù)國家重點實驗室，北京 100876）

0 引言

6G有望同時提供高質(zhì)量的無線連接服務(wù)和高精度的無線感知服務(wù)，成為智慧城市、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、車聯(lián)網(wǎng)、遠程醫(yī)療、沉浸式業(yè)務(wù)等許多新興應(yīng)用的關(guān)鍵推動力[1-2]。6G將以智能的方式連接大量的智能體，同時結(jié)合人工智能（artificial intelligence，AI）技術(shù)與其強大的感知能力，將物理世界和生物世界與網(wǎng)絡(luò)世界融合在一起，使網(wǎng)絡(luò)具有類似人類的認知能力，助力萬物互聯(lián)到萬物智聯(lián)的轉(zhuǎn)變[3-4]。

隨著連接設(shè)備和移動服務(wù)的快速增長，頻譜也變得越來越擁擠。傳統(tǒng)上，大多數(shù)商業(yè)通信系統(tǒng)都工作在 sub-6 GHz 頻段，可與現(xiàn)有的用于空中交通管制、氣象觀測等領(lǐng)域的雷達感知系統(tǒng)和諧共存。然而，日益增長的無線連接需求驅(qū)動著無線通信頻段向毫米波、太赫茲和可見光等更高頻段擴展，與傳統(tǒng)的雷達感知頻段產(chǎn)生越來越多的重疊，沿用通信系統(tǒng)和雷達感知系統(tǒng)獨立設(shè)計的模式將帶來嚴重的通感干擾問題[5]。因此，需要聯(lián)合設(shè)計通信和感知系統(tǒng)，通過頻譜共享和兼容性設(shè)計，減輕二者干擾，提升頻譜利用率。而且，隨著數(shù)字通信、超大規(guī)模天線、毫米波、太赫茲等技術(shù)的發(fā)展，通信系統(tǒng)和雷達感知系統(tǒng)之間的差異逐漸縮小，為二者的聯(lián)合設(shè)計和硬件共享提供了可能。

· 雷達和通信在硬件結(jié)構(gòu)和系統(tǒng)組成方面具有很強的相似性和可實現(xiàn)性，傳統(tǒng)上由模擬硬件設(shè)備實現(xiàn)的雷達信號處理模塊正在被廣泛應(yīng)用于通信系統(tǒng)的數(shù)字設(shè)備所取代。

· 雷達和通信在天線結(jié)構(gòu)上越來越相似，相控陣是雷達系統(tǒng)發(fā)展過程中的關(guān)鍵技術(shù)之一，其大量的發(fā)送單元和接收單元規(guī)則排布，形成了大規(guī)模天線陣列，而多輸入多輸出（multiple-input multiple-output，MIMO）技術(shù)同樣是通信大規(guī)模天線系統(tǒng)的一項關(guān)鍵技術(shù)。

· 毫米波、太赫茲等高頻段帶來的大帶寬，可同時支持高精度的感知和高速率的 通信。

另外，通信與雷達感知在信號處理與數(shù)據(jù)處理等方面呈現(xiàn)越來越多的相似之處，通過信息采集與信息傳遞流程融合處理，減少不必要的感知和通信行為，可降低處理時延，提升信息處理效率。

因此，將通信與感知融合共生，實現(xiàn)通信感知一體化（integrate2 sensing an2 communication，ISAC）已成為主流趨勢，也是當前6G空口技術(shù)研究的熱點。ISAC是指基于軟硬件資源共享或信息共享實現(xiàn)感知與通信協(xié)同的新型信息處理技術(shù)，可有效提升系統(tǒng)頻譜效率、硬件效率和信息處理效率[6]。通過時頻空資源復(fù)用、硬件設(shè)備共享、空口及協(xié)議聯(lián)合設(shè)計等方式，實現(xiàn)通信功能與感知功能的統(tǒng)一管理，賦予無線網(wǎng)絡(luò)高質(zhì)量的信息傳遞和信息采集能力，從而提升網(wǎng)絡(luò)整體性能和業(yè)務(wù)水平。ISAC的核心設(shè)計理念是在同一個系統(tǒng)中支持通信和感知兩個獨立的功能且實現(xiàn)二者相互促進。感知將和通信一樣，成為6G網(wǎng)絡(luò)的原生能力。一方面，通信系統(tǒng)作為一個巨大的傳感器網(wǎng)絡(luò)，通過無線電波的傳輸、反射和散射，感知物理世界，提供廣泛的感知服務(wù)；另一方面，通過感知獲得的高精度定位、成像和環(huán)境重建等結(jié)果也有助于提高通信服務(wù)的質(zhì)量和效率，例如將感知結(jié)果用于實現(xiàn)更準確的波束成形、更快的波束故障恢復(fù)以及更低的信道估計開銷等。

毫米波等高頻段是實現(xiàn)ISAC的主流頻段。一方面，其提供的大帶寬可同時實現(xiàn)高速率通信和高精度感知，并可為兩個模塊提供低時延的信息交換和共享；另一方面，小型天線也有利于將通信和感知兩個功能進行模塊化集成。然而，ISAC在實際應(yīng)用中面臨著環(huán)境依賴度高、覆蓋范圍有限、成本功耗高的挑戰(zhàn)。高頻信號傳輸路徑損耗高，非視距（non-line-of-sight，NLOS）路徑非常弱，而視距（line-of-sight，LOS）路徑容易被環(huán)境物體遮擋，使得ISAC系統(tǒng)的性能高度依賴于傳播環(huán)境，覆蓋范圍受限，存在較多的覆蓋盲區(qū)。為了彌補高頻信號的高路徑損耗，通常采用大規(guī)模MIMO技術(shù)，這帶來了高硬件成本和功耗的問題。

智能超表面（reconfigurable intelligent surface，RIS）的出現(xiàn)為解決ISAC技術(shù)面臨的難題提供了全新的途徑。智能超表面以可編程的方式對空間電磁波進行主動的智能調(diào)控，有望突破傳統(tǒng)無線傳播環(huán)境的不可控性，定制傳播環(huán)境以滿足特定的系統(tǒng)要求[7]。結(jié)合RIS和ISAC技術(shù)具有以下三大優(yōu)勢。

· 擴展系統(tǒng)覆蓋范圍。當LOS路徑被遮擋時，RIS通過構(gòu)建虛擬視距（virtual line-of-sight，VLOS）路徑解決信號盲區(qū)覆蓋問題，提供盲區(qū)通信和感知服務(wù)；而當存在VLOS路徑時，RIS通過提供額外的路徑，實現(xiàn)信號增強，擴大系統(tǒng)覆蓋半徑。

· 提升通信和感知性能。傳統(tǒng)的通信或者雷達系統(tǒng)通過收發(fā)端的設(shè)計被動地適應(yīng)無線傳播環(huán)境，RIS的引入將無線傳播環(huán)境也納入了ISAC系統(tǒng)的設(shè)計中，提供了額外的空間自由度，通過收發(fā)端和無線傳播環(huán)境的聯(lián)合設(shè)計，可有效提升通信和感知的整體性能。

· 降低系統(tǒng)成本和功耗。RIS的應(yīng)用使得毫米波ISAC系統(tǒng)的設(shè)計從傳統(tǒng)大規(guī)模MIMO系統(tǒng)轉(zhuǎn)變至新型RIS輔助的中型MIMO系統(tǒng)，通過挖掘無源RIS的孔徑增益和波束成形增益，能夠以較低的硬件成本和功耗實現(xiàn)較好的通感性能。鑒于上述優(yōu)勢，目前在RIS系統(tǒng)中，已經(jīng)出現(xiàn)了一些關(guān)于ISAC的研究。

1 RIS系統(tǒng)ISAC研究現(xiàn)狀

ISAC根據(jù)感知目標是合作式目標還是非合作式目標可分為無設(shè)備的（2evice-free，DF）ISAC和基于設(shè)備的（2evice-base2，DB）ISAC兩大類。DF ISAC涉及對非合作目標的感知，感知目標不參與感知的過程，例如對無人機等非合作目標的探測，通過發(fā)送電磁波并接收目標反射回波進行測距、測速等。DB ISAC涉及對合作目標進行感知，感知目標具有信息交互能力，主動參與感知的過程，例如蜂窩移動網(wǎng)絡(luò)中對移動終端的定位，基站發(fā)送定位參考信號給移動終端，終端接收定位參考信號并上報測量值，協(xié)助完成定位。RIS系統(tǒng)ISAC研究分類如圖1所示，在對RIS系統(tǒng)ISAC的研究中沿用此分類概念[8]，分為DF ISAC和DB ISAC兩大類，其中DF ISAC根據(jù)通信和感知是否采用一體化波形又可分為雷達通信共存（ra2ar-communication coexistence，RCC）和雷達通信一體（2ual-functional ra2ar-communication，DFRC）兩種情況，而DB ISAC根據(jù)通信感知是否占用正交的時頻資源，分為正交ISAC和非正交ISAC兩種情況。

圖1 RIS系統(tǒng)ISAC研究分類

1.1 RIS系統(tǒng)DF ISAC研究

RIS系統(tǒng)RCC示意圖如圖2所示，通信和雷達感知共享頻譜資源，但采用不同的波形，利用RIS減輕通信和感知之間的干擾。例如，文獻[9]研究了利用RIS降低基站通信對MIMO雷達的干擾，通過聯(lián)合優(yōu)化基站主動發(fā)射波束成形和RIS相移矩陣以最大化雷達檢測概率，同時滿足用戶的信干噪比（signal to interference an2 noise ratio，SINR）和功耗限制。研究結(jié)果表明，RIS可以有效抑制通信和雷達系統(tǒng)間的干擾以提高雷達檢測概率。更進一步，文獻[10]研究了雙RIS系統(tǒng)RCC，通過部署兩個接近通信收發(fā)機的RIS以增強通信信號并抑制雷達和通信之間的干擾，在滿足雷達回波SINR約束條件下，最大化通信SINR。由此可見，RIS能夠通過其被動波束成形，降低頻譜共享情況下通信和雷達間的干擾，進而提升通信和感知性能。

圖2 RIS系統(tǒng)RCC示意圖

RIS系統(tǒng)DFRC示意圖如圖3所示，通信和感知采用一體化波形，二者不存在干擾，利用RIS實現(xiàn)盲區(qū)覆蓋[11]、通感信號增強[12-13]以及多用戶干擾抑制[14-15]。針對正交頻分復(fù)用（orthogonal frequency 2ivision multiplexing，OFDM）—ISAC

系統(tǒng)的盲區(qū)目標檢測問題，文獻[11]提出利用多個RIS構(gòu)建VLOS路徑，輔助ISAC基站進行盲區(qū)目標的感知，并通過聯(lián)合設(shè)計與頻率相關(guān)的主被動波束成形，最大化雷達SINR和所有用戶中的最小通信SINR。與單個RIS場景相比，采用多個RIS可以實現(xiàn) 3.3 2B 的雷達SINR增強和 0.9 2B的最小通信SINR增強。文獻[12-13]研究了通過聯(lián)合設(shè)計基站和RIS主被動波束成形設(shè)計，在通信信噪比（signal-to-noise ratio，SNR）約束下最大化感知SNR，實現(xiàn)提升通信性能的同時增強反射路徑回波能量。此外，為緩解一體化波形設(shè)計約束所帶來的多用戶干擾（multi-user interference，MUI）問題，文獻[14-15]研究一體化波形和RIS波束成形的聯(lián)合設(shè)計問題。具體而言，文獻[14]提出了一體化波形和RIS相移矩陣聯(lián)合優(yōu)化方法，在滿足波束方向圖約束下最小化MUI，基于此研究了雷達和通信性能之間的權(quán)衡關(guān)系。結(jié)果表明，采用RIS可在保障感知性能的前提下，顯著提升系統(tǒng)的通信吞吐量。更進一步，文獻[15]考慮更為實際的RIS反射模型，提出了恒模波形和離散RIS相移的聯(lián)合設(shè)計算法，在信號到達方向（2irection of arrival，DOA）估計的克拉美羅下界（Cramer-Rao lower boun2，CRLB）約束下最小化MUI。結(jié)果表明，所提算法可以顯著提高通信速率，并可在RIS離散相移的情況下，達到接近連續(xù)相移的性能。此外，文獻[15]還證明了當感知目標到一體化基站的距離遠大于RIS到一體化基站的距離時，RIS的部署對感知影響較小，但可顯著提升通信的性能。

圖3 RIS系統(tǒng)DFRC示意圖

1.2 RIS系統(tǒng)DB ISAC研究

RIS系統(tǒng)DB ISAC示意圖如圖4所示。DB ISAC系統(tǒng)通常以具有信號收發(fā)功能的終端作為感知目標（如圖4（a）所示）。將RIS部署于基站與終端之間，一方面，構(gòu)建基站與終端之間的VLOS路徑，實現(xiàn)盲區(qū)終端的通信與位置感知；另一方面，通過RIS波束成形設(shè)計增強通感信號，提升通信和感知性能。當前對RIS系統(tǒng)DB ISAC研究中，通信功能與位置感知功能通常占用正交的時頻資源（如圖4（b）所示），通信階段與位置感知階段的設(shè)計也往往獨立進行。

圖4 RIS系統(tǒng)DB ISAC示意圖

在對通信階段的研究中，通過聯(lián)合設(shè)計收發(fā)端的主動波束成形與RIS的被動波束成形，提高系統(tǒng)信噪比[16]、頻譜效率[17]、能量效率[18]以及可達速率[19]等性能指標。在通信性能研究方面，文獻[16]證明了引入RIS可獲得正比于RIS陣元數(shù)平方的信噪比增益。在通信波束成形算法研究方面，文獻[17]研究了一種基于定點迭代與陣列流形優(yōu)化的波束成形算法，有效解決了RIS相位優(yōu)化中單位模限制問題，并大幅提升了系統(tǒng)的頻譜效率。文獻[18]考慮RIS輔助的下行多用戶通信場景，利用交替優(yōu)化技術(shù)與梯度下降搜索技術(shù)進行波束成形設(shè)計，實現(xiàn)了傳統(tǒng)中繼輔助系統(tǒng)3倍的能量效率。此外，為了降低算法開銷，文獻[19]提出了一種基于角度的波束成形算法，通過聯(lián)合優(yōu)化基站發(fā)射波束與RIS反射系數(shù)以最大化系統(tǒng)可達速率。

在針對位置感知階段的研究中，將RIS作為位置已知的定位參考點，通過估計接收信號強度（receive2 signal strength，RSS）、到達角（angle of arrival，AOA）、離開角（angle of 2eparture，AOD）以及到達時間（time of arrival，TOA）等參數(shù)輔助終端定位，并利用RIS波束成形設(shè)計進一步提升定位精度。在位置感知性能研究方面，文獻[20]推導(dǎo)了RIS輔助的位置感知系統(tǒng)的CRLB，證明了在系統(tǒng)中引入RIS可獲得正比于RIS面積平方的定位精度增益。在位置感知算法研究方面，文獻[21]研究了一種基于RSS的多用戶定位算法，可實現(xiàn)傳統(tǒng)基于RSS定位方法3倍的定位精度。針對盲區(qū)定位的場景，文獻[22]研究了一種基于AOA與AOD估計的定位算法，可在RIS的輔助下實現(xiàn)對盲區(qū)用戶的厘米級定位精度。

在同一個系統(tǒng)中對通信和感知功能進行聯(lián)合設(shè)計，可實現(xiàn)對通感時頻資源的靈活高效利用。鑒于此，文獻[23]針對RIS系統(tǒng)，提出了一種時分正交ISAC方法，其通信和位置感知占用不同的時間資源，通信和感知的性能可以通過調(diào)整時間分配比例進行權(quán)衡。文獻[24]基于時分正交ISAC的概念，提出了一種基于拉格朗日乘數(shù)與卡羅需-庫恩-塔克（Karush-Kuhn-Tucker，KKT）條件的算法，對RIS波束成形及通感時間資源分配比例進行聯(lián)合優(yōu)化，實現(xiàn)聯(lián)合最優(yōu)的定位誤差界與有效通信速率。為了進一步提升無線資源利用率，文獻[25-26]針對半無源RIS系統(tǒng)，提出了一種非正交ISAC方法，支持盲區(qū)用戶在非正交/相同的時頻資源上同時實現(xiàn)通信與位置感知功能。

1.3 小結(jié)

RIS系統(tǒng)ISAC研究現(xiàn)狀總結(jié)見表1，可分為DF ISAC和DB ISAC兩大類。DF ISAC又分為RCC和DFRC兩種情況：對于RCC，主要研究通過RIS波束成形降低通感之間的干擾；對于DFRC，主要研究利用RIS構(gòu)建VLOS路徑支持盲區(qū)通感，設(shè)計主被動波束成形增強通感信號，通過一體化波形和RIS波束成形的聯(lián)合設(shè)計抑制多用戶干擾。對DB ISAC的研究可分為正交ISAC和非正交ISAC兩種情況，主要利用RIS提升終端通信速率和位置感知精度。

然而，當前RIS系統(tǒng)ISAC研究中，對波束成形的設(shè)計指標大多沿用原來通信系統(tǒng)和雷達系統(tǒng)的性能評價指標，例如通信速率、雷達感知CRLB等，或者采用間接的設(shè)計指標，例如通信SINR、雷達回波SINR、波束方向圖及MUI等，在對通信和感知其中一者性能約束下，優(yōu)化另一者的性能，難以實現(xiàn)最優(yōu)的通感性能。因此，尚需研究RIS系統(tǒng)ISAC聯(lián)合性能界，指導(dǎo)設(shè)計能夠逼近通感性能界的最優(yōu)波束成形。而且，當前研究中，波束成形設(shè)計大多依賴于完美信道狀態(tài)信息（channel state information，CSI）的假設(shè)，而RIS級聯(lián)信道的估計往往涉及較高的導(dǎo)頻開銷，亟須研究基于部分低維CSI的一體化波束成形設(shè)計。此外，當前對RIS系統(tǒng)ISAC的研究，基本還處在通感競爭的初期階段，還需進一步探索如何實現(xiàn)通感相互促進。

表1 RIS系統(tǒng)ISAC研究現(xiàn)狀總結(jié)

2 RIS系統(tǒng)的非正交ISAC設(shè)計

針對當前RIS系統(tǒng)ISAC研究中，通感聯(lián)合性能界不明晰、波束成形依賴完美CSI的問題，提出了兩種非正交ISAC設(shè)計方法，利用分布式RIS構(gòu)建多條VLOS路徑，協(xié)助盲區(qū)用戶在非正交時頻資源上的通信和位置感知。首先提出了通感CRLB輔助的非正交ISAC設(shè)計方法，從估計誤差的角度出發(fā)，提出了通感聯(lián)合性能評價指標，即通感CRLB，基于此聯(lián)合設(shè)計主被動一體化波束成形，并證明了所提出的非正交ISAC方案在通信和感知性能方面均優(yōu)于傳統(tǒng)正交時分ISAC方案。然后，提出了感知輔助的非正交ISAC設(shè)計方案，利用感知信息進行主被動一體化波束成形設(shè)計，由此實現(xiàn)通感從單純競爭關(guān)系到既競爭又合作關(guān)系的轉(zhuǎn)變，而且規(guī)避了RIS級聯(lián)信道估計的高導(dǎo)頻開銷問題。

2.1 通感CRLB輔助非正交ISAC設(shè)計

通感CRLB輔助非正交ISAC示意圖如圖5所示，基站發(fā)送ISAC信號，在分布式RIS的協(xié)助下為盲區(qū)用戶同時提供通信和位置感知服務(wù)，其中分布式RIS由兩個子反射面組成。通感CRLB輔助非正交ISAC傳輸協(xié)議如圖6所示，整個ISAC過程包含N個相干時間塊，每個相干時間塊被進一步等分為包含T個時隙（符號長度）的兩個子塊/相干處理間隔。在第 {1,2}k∈ 個子塊內(nèi)，第k個子反射面處于激活模式并按照預(yù)設(shè)波束成形參數(shù)工作，而另一個RIS處于非激活模式，用戶根據(jù)接收信號解調(diào)該子塊內(nèi)的T個信息符號并估計子反射面k到用戶的一對到達角?；谝粋€相干時間塊內(nèi)估計的兩對到達角，用戶可通過雙站交叉定位算法估計自身的位置。

圖5 通感CRLB輔助非正交ISAC示意圖

圖6 通感CRLB輔助非正交ISAC傳輸協(xié)議

對于所提出的非正交ISAC，其通信性能由每個子塊內(nèi)通信符號x (t ),t ∈{1,… , T}的傳輸性能所決定，而位置感知性能則由到達角的估計精度所決定。當前對RIS系統(tǒng)ISAC的研究，大多沿用原通感分立系統(tǒng)的評價指標，包括信道容量、SNR、頻譜效率等通信性能，以及CRLB、最小均方誤差、雷達檢測概率等感知性能指標。然而，通信和感知采用分立的評價指標，難以指導(dǎo)系統(tǒng)設(shè)計逼近通感聯(lián)合性能界。因此，為了統(tǒng)一系統(tǒng)的通信性能與位置感知性能的評價指標，類比感知CRLB，將通信CRLB定義為通信符號()x t的無偏估計量的CRLB，由此可將ISAC過程等價為對到 達角以及通信符號x (t)的聯(lián)合估計過程?；诖吮碚飨到y(tǒng)的通信與位置感知聯(lián)合性能，并提出非正交ISAC的聯(lián)合性能評價指標，即通感CRLB：

其中，ζ表示權(quán)重系數(shù)，用于調(diào)節(jié)系統(tǒng)的通信性能與位置感知性能。C RLBx與 CRLBangle分別表示一個子塊內(nèi)的平均通信CRLB與感知CRLB，定義為：

基于所提出的通感CRLB，可通過聯(lián)合優(yōu)化基站主動波束成形與RIS被動波束成形調(diào)節(jié)系統(tǒng)的通感性能。具體而言，可將通感聯(lián)合性能的優(yōu)化問題構(gòu)建為對通感CRLB的最小化問題，并進一步將問題分解為對基站波束成形向量與對RIS相位偏移向量優(yōu)化的子問題。對于通感CRLB最小化問題，通感CRLB同時涉及通信和感知性能，形式比較復(fù)雜，傳統(tǒng)僅考慮通信和感知一者性能的優(yōu)化方法不再適用。因此，提出基于分布估計算法（estimation of 2istribution algorithm，EDA）的優(yōu)化方法迭代優(yōu)化基站主動波束成形與RIS被動波束成形，以最小化通感CRLB，最終實現(xiàn)對系統(tǒng)通信性能與感知性能的有效調(diào)節(jié)與權(quán)衡。

2.2 感知輔助非正交ISAC設(shè)計

針對RIS陣元數(shù)量龐大所導(dǎo)致的級聯(lián)信道估計高導(dǎo)頻開銷難題，提出感知輔助非正交ISAC方法，利用感知信息進行RIS一體化波束成形設(shè)計以兼顧通感性能，實現(xiàn)通感性能從單純競爭關(guān)系到既競爭又合作關(guān)系的轉(zhuǎn)變。

感知輔助非正交ISAC示意圖如圖7所示，用戶發(fā)送ISAC信號，系統(tǒng)在分布式RIS的協(xié)助下為盲區(qū)用戶同時提供上行數(shù)據(jù)傳輸和位置感知服務(wù)。該系統(tǒng)由基站、分布式RIS和位于盲區(qū)的用戶組成，其中分布式RIS由一個具有較多反射陣元的反射子面和兩個具有少量感知陣元的感知子面構(gòu)成。RIS的反射子面為用戶和基站間建立VLOS路徑，并通過被動波束成形提升通信性能，而RIS的分布式感知子面則通過接收來自用戶的信號，估計信號到達角，進而感知用戶的位置信息。

圖7 感知輔助非正交ISAC示意圖

感知輔助非正交ISAC傳輸協(xié)議如圖8所示，系統(tǒng)ISAC的基本單元為長度為T個時隙的ISAC相干塊（同一相干塊內(nèi)的信道保持不變），傳輸協(xié)議規(guī)定ISAC相干塊包含兩個階段。第一階段直接利用用戶和基站之間的低維度信道估計結(jié)果進行主動波束成形，第二階段基于感知到的用戶位置進行聯(lián)合波束成形設(shè)計。

傳輸協(xié)議的第一階段包含 Δτ1+τ1個時隙（符號時隙），在此階段，RIS反射子面的被動波束成形向量(1)Θ隨機生成且保持不變（反射子面被視為信道中的普通反射體）。在第一階段的前 1Δτ個時隙，系統(tǒng)基于傳統(tǒng)的上行導(dǎo)頻訓(xùn)練方法，估計基站和用戶之間的低維有效信道信息（effective channel state information，ECSI）；在第一階段的后1τ個時隙，用戶發(fā)送ISAC信號，系統(tǒng)基于ECSI進行波束成形，具體而言，用戶和基站分別采用最大比率傳輸（maximum ratio transmission，MRT）和最大比合并（maximum ratio combining，MRC）的方法確定主動波束成形設(shè)計以最大化系統(tǒng)的通信性能，反射子面將信號由用戶反射至基站，與此同時，兩個感知子面將用戶直射信號和由反射子面反射而來的信號進行處理，利用基于旋轉(zhuǎn)不變技術(shù)的信號參數(shù)估計（estimating signal parameter via rotational invariance techniques，ESPRIT）和多信號分類（multiple signal classification，MUSIC）算法，獲取用戶信號的到達角，由此計算用戶位置信息。

傳輸協(xié)議的第二階段包含 Δτ2+τ2個時隙，在此階段，聯(lián)合設(shè)計RIS反射子面的被動波束成形向量ξ（n）、基站和用戶的主動波束成形向量和第二階段的前 Δτ2個時隙，系統(tǒng)基于感知的位置信息設(shè)計主動、被動聯(lián)合波束成形以同時增強系統(tǒng)的感知和通信性能，考慮用戶對通信和感知性能的不同需求，通過引入通信感知權(quán)重因子λ構(gòu)建優(yōu)化問題并采用基于半正定松弛（semi-2efinite relaxation，SDR）和粒子群優(yōu)化（particle-swarm optimization，PSO）的方法分別求解相應(yīng)優(yōu)化問題，得到基于感知信息的聯(lián)合主動被動波束成形向量，最后系統(tǒng)將優(yōu)化后的波束成形配置信息告知基站和用戶；在第二階段的后2τ個時隙，用戶發(fā)送ISAC信號，系統(tǒng)采用優(yōu)化后的波束成形同時完成感知與通信任務(wù)。

圖8 感知輔助非正交ISAC傳輸協(xié)議

3 數(shù)值仿真結(jié)果

通過數(shù)值仿真，驗證所提出的RIS系統(tǒng)非正交ISAC設(shè)計方法的有效性。

3.1 通感CRLB輔助非正交ISAC設(shè)計

本節(jié)給出通感CRLB輔助非正交ISAC設(shè)計方案的數(shù)值仿真結(jié)果與性能分析。通感CRLB輔助非正交ISAC仿真示意圖（俯視圖）如圖9所示，基站高度為10 m，RIS高度為5 m，用戶位于水平面，基站與RIS距離為30 m，RIS與用戶距離為10 m。如無特別說明，基站天線數(shù) t 8N=，RIS陣元數(shù)L=16，用戶配置天線數(shù)為 Nr=4 ×4的均勻矩形陣列，每個子塊內(nèi)包含時隙 2T=，權(quán)重系數(shù) 0.5ζ= 。

圖9 通感CRLB輔助非正交ISAC仿真示意圖（俯視圖）

為了以更為直觀的評價指標衡量系統(tǒng)的通信性能，基于所提出的通信與位置感知聯(lián)合性能評價模型，根據(jù)通信CRLB與互信息的關(guān)系，將系統(tǒng)的通信互信息定義為發(fā)送信號()x t的熵與給定估計信號?()x t后發(fā)送信號()x t的條件熵之差：

其中，2

xσ表示發(fā)送信號()x t的分布方差。基于此，本節(jié)采用平均通信互信息作為通信性能的評價指標，采用感知CRLB作為位置感知誤差的評價指標。

基于通感CRLB的一體化波束成形與基于SNR的一體化波束成形的通感性能對比如圖10所示，在基于通感CRLB聯(lián)合性能界的波束成形方案中，通信互信息隨著感知CRLB的增加（即感知誤差的增加）而提升，證明通信和感知性能之間存在置換關(guān)系，可犧牲一者的性能換取另一者性能的提升，通過調(diào)整通感權(quán)重系數(shù)，可靈活權(quán)衡通信和位置感知性能，實現(xiàn)圖10中聯(lián)合性能界上的任意通感性能組合。相比之下，基于SNR的波束成形方案不僅無法達到最優(yōu)聯(lián)合性能界，而且只能實現(xiàn)固定的通信和感知性能（圖10中表現(xiàn)為一個點）。在感知性能方面，基于通感CRLB的波束成形方案遠優(yōu)于基于SNR的波束成形方案，在通信性能方面，前者略優(yōu)于后者。此外，二者在通感性能方面均遠優(yōu)于隨機相位波束成形方案。

圖10 基于通感CRLB的一體化波束成形與基于SNR的 一體化波束成形的通感性能對比

非正交ISAC與時分正交ISAC性能對比如圖11所示，相比于正交時分ISAC方案，所提出的非正交ISAC方案能夠同時實現(xiàn)更優(yōu)的通信性能與位置感知性能。此外，隨著RIS陣元數(shù)的增加，兩者之間的性能差距變得更加明顯。證明所提出的非正交ISAC方案能夠在相同的時頻資源下實現(xiàn)更好的通感性能，頻譜效率得到了顯著的提升。

圖11 非正交ISAC與時分正交ISAC性能對比

3.2 感知輔助非正交ISAC設(shè)計

本節(jié)提供數(shù)值仿真以驗證本文所提的感知輔助非正交ISAC設(shè)計方案的通感性能。感知輔助非正交ISAC仿真示意圖（俯視圖）如圖12所示，RIS反射子面和兩塊感知子面坐標分別為（0 m，0 m，3 m）、（0 m，-5 m，3 m）和（0 m，5 m，3 m），基站高度為20 m且與RIS反射子面的距離為50 m，用戶高度為0 m且與RIS感知子面的距離為5 m。如無特別說明，RIS反射子面陣元規(guī)模為20×20（即反射子面陣元數(shù) cM=400），兩個感知子面規(guī)模為6×6（即感知子面陣元數(shù) sM=36），基站天線數(shù) B 16N=，用戶天線數(shù) U 16N=，相干塊時隙長度T=100，第一階段時隙長度1τ=5。

感知輔助非正交ISAC方案與基于完美CSI的純通信方案對比如圖13所示，其中通信性能指標采用整個相干塊內(nèi)的平均通信速率表征，感知性能指標采用用戶位置的定位誤差的均方根誤差（root mean square error，RMSE）表征。所提方案采用了基于感知信息的SDR波束成形方法，純通信方案采用了文獻[13]提出的基于完美CSI的交替優(yōu)化（alternating optimization，AO）波束成形算法。仿真結(jié)果表明，首先，所提感知輔助的波束成形策略能夠根據(jù)不同的通信和感知需求靈活地調(diào)整并兼顧通信和感知性能；而且，相比于基于完美CSI的純通信設(shè)計方案，所提感知輔助非正交ISAC設(shè)計方案可通過犧牲少量通信性能，換來厘米級精度的位置感知功能，并規(guī)避完美CSI估計帶來的高導(dǎo)頻開銷問題；此外，隨著感知陣元數(shù)的增加，所提感知輔助的非正交ISAC方案的通感性能均有明顯提升，且在通信性能方面與基于完美CSI的純通信方案的差距逐漸減小。

圖12 感知輔助非正交ISAC仿真示意圖（俯視圖）

圖13 感知輔助非正交ISAC方案與基于完美 CSI的純通信方案對比

感知對通感性能的影響如圖14所示，說明在相同的ECSI導(dǎo)頻開銷下，感知輔助的波束成形方案相比于基于ECSI的波束成形在通信和感知性能方面均具有顯著的優(yōu)勢，且能夠?qū)崿F(xiàn)對通感性能的靈活調(diào)整，滿足差異化的通感性能需求。不僅如此，在基于ECSI的波束成形方案中，通信和感知相互競爭空域資源。而在感知輔助的波束成形方案中，通信和感知不再是單純的競爭關(guān)系，第一階段獲取的粗感知結(jié)果可用于同時提升第二階段的通信和感知性能。具體而言，第一階段由于獲取的CSI有限無法進行有效的波束成形設(shè)計，只能支持粗感知和低速通信，而第二個階段利用第一階段獲取的粗感知信息聯(lián)合設(shè)計基站、RIS和用戶的波束成形，可同時支持高精度感知和高速率通信，在實現(xiàn)感知的同時增強通信和感知性能。另外，相比于基于完美CSI的波束成形方案，感知輔助的波束成形方案隨著感知陣元數(shù)量 sM的增加可達到與基于完美CSI的波束成形（RIS輔助純通信系統(tǒng)）相近的可達速率，且具有更低的導(dǎo)頻開銷?；谕昝繡SI的波束成形，采用基于級聯(lián)信道的信道估計方法獲取高維CSI，導(dǎo)頻開銷為RIS陣元數(shù)和用戶天線數(shù)量的乘積（即 McNU）[27]且隨RIS陣元數(shù)的增加呈線性增長，而所提出的感知輔助波束成形，僅需估計低維度的等效信道，導(dǎo)頻開銷僅為用戶天線數(shù) UN且與RIS陣元數(shù)量無關(guān)，從而規(guī)避了高維度RIS級聯(lián)信道估計導(dǎo)致的高導(dǎo)頻開銷。

圖14 感知對通感性能的影響

4 技術(shù)挑戰(zhàn)與展望

對RIS系統(tǒng)ISAC的研究表明RIS在抑制通感干擾、服務(wù)盲區(qū)通感、提升通感性能方面具有顯著優(yōu)勢，然而當前RIS系統(tǒng)ISAC研究尚處在初期階段，在通感聯(lián)合性能評估、一體化波形設(shè)計、一體化波束成形設(shè)計以及一體化參數(shù)估計等方面仍面臨著諸多挑戰(zhàn)。

4.1 RIS系統(tǒng)通感聯(lián)合性能評估模型

對通感聯(lián)合性能進行表征，形成統(tǒng)一的評價指標，是權(quán)衡和提升通感性能的理論基礎(chǔ)。在RIS系統(tǒng)ISAC研究中，通信和感知共享硬件系統(tǒng)和時頻資源，二者性能相互耦合，傳統(tǒng)單一評價通信性能或者感知性能的指標不再適用，RIS的引入也會同時影響通信和感知的性能，使得對通感聯(lián)合性能的量化和評價變得更加的復(fù)雜?，F(xiàn)有通感聯(lián)合性能評價指標主要包括以下3類。

（1）基于等效均方誤差的聯(lián)合性能評估模型，將通信的過程等效為隨機變量參數(shù)估計的過程，采用等效均方估計誤差對通信性能進行表征，從而建立起統(tǒng)一通信性能和感知性能的聯(lián)合性能評估模型。

（2）基于等效速率的聯(lián)合性能評估模型，類比通信速率，根據(jù)感知參數(shù)和觀測信號間的互信息，為感知性能定義一個等效估計速率，從而統(tǒng)一感知和通信評價指標。

（3）基于容量-失真函數(shù)的聯(lián)合性能評估模型，采用容量-失真函數(shù)表示在感知失真度限制下的最大通信容量，從而建立起體現(xiàn)通信容量和感知精度折中關(guān)系的另外一種聯(lián)合性能評估模型。

然而，上述通感聯(lián)合性能評估模型考慮的信道模型和場景比較簡單，針對RIS系統(tǒng)中復(fù)雜ISAC場景和級聯(lián)信道模型，需要建立更加實際和準確的聯(lián)合性能評價模型。

4.2 RIS系統(tǒng)一體化波形設(shè)計

一體化波形設(shè)計是實現(xiàn)ISAC的里程碑式的技術(shù)，是ISAC設(shè)計中至關(guān)重要的技術(shù)，由于通信和感知在需求上存在差異，現(xiàn)有的波形無法滿足實際的應(yīng)用。目前主要的研究方向為基于通信或感知波形的一體化波形研究和新型ISAC波形研究。前者由于不是專有波形，無法很好地兼顧通信和感知需求，而對新型ISAC波形的研究目前尚處于初期，波形設(shè)計往往是針對特定的場景，從求解優(yōu)化問題的角度出發(fā)，所設(shè)計的一體化波形依賴于特定的場景，普適性較差。而RIS系統(tǒng)一體化波形研究中，一體化波形設(shè)計和RIS配置相互耦合，進一步增加了波形設(shè)計的難度。

因此，需要研究兼顧通感性能的RIS一體化波形設(shè)計方法，基于所構(gòu)建的RIS系統(tǒng)ISAC聯(lián)合性能評估模型，分析RIS配置和一體化波形設(shè)計對通信性能和感知性能的影響，綜合考慮波形的通信保障特性、感知保障特性以及對RIS等不同系統(tǒng)配置的普適性，明確一體化波形的設(shè)計指標，包括可攜帶數(shù)據(jù)能力、最大用戶數(shù)、感知精度、能耗、實現(xiàn)復(fù)雜度、靈活性和普適性等，進而確定一體化波形的設(shè)計框架。在此框架下，通過設(shè)計一體化波形的可調(diào)參數(shù)，最優(yōu)化RIS系統(tǒng)通感聯(lián)合性能指標，例如最小化等效均方誤差或最大化等效速率/容量失真函數(shù)，實現(xiàn)通感性能兼顧。

4.3 RIS系統(tǒng)一體化波束成形設(shè)計

通過收發(fā)端有源波束和RIS無源波束的聯(lián)合設(shè)計，可有效提升通信速率和感知精度。按照優(yōu)化的目標，現(xiàn)有RIS一體化波束成形研究主要分通信性能主導(dǎo)和感知性能主導(dǎo)兩種。第一種通信性能主導(dǎo)的情況，波束成形設(shè)計目標為在感知性能滿足一定約束條件下，最大化通信性能，例如在感知失真度限制下最大化通信用戶和速率。第二種感知性能主導(dǎo)的情況，波束成形設(shè)計目標為通信性能滿足一定約束條件下，最大化感知性能，例如在通信SINR約束條件下最大化雷達效用或在通信誤碼率約束條件下最大化雷達回波SINR。然而，由于現(xiàn)有的RIS一體化波束成形大多基于原有的通信性能指標和感知性能指標，難以實現(xiàn)逼近通感聯(lián)合性能界的最優(yōu)效果，因此需要基于統(tǒng)一的通感性能評價指標，探索逼近通感性能界的最優(yōu)波束成形。

現(xiàn)有的RIS一體化波束成形依賴于完美的信道狀態(tài)信息，然而實際中由于噪聲、用戶的移動性、干擾等不利因素，信道估計總會存在誤差。而且有時為了降低RIS級聯(lián)信道估計的導(dǎo)頻開銷，僅通過少量的導(dǎo)頻訓(xùn)練獲取部分CSI（例如統(tǒng)計CSI、角度信息等）。因此，針對不完美CSI，或者在僅有部分低維CSI的實際情況下，如何設(shè)計有效的RIS一體化波束成形尚需研究。

此外，由于RIS大規(guī)模的天線陣列，RIS一體化波束成形涉及高維參數(shù)優(yōu)化問題，存在波束成形復(fù)雜度高的問題，需要探索低復(fù)雜度的波束成形方法?？煽紤]從以下幾方面降低聯(lián)合波束成形設(shè)計的復(fù)雜度：利用信道稀疏性和角度域特性降低優(yōu)化參數(shù)的維度；利用感知的信息簡化波束成形設(shè)計；采用機器學(xué)習(xí)、交替優(yōu)化等手段降低算法復(fù)雜度。

4.4 RIS系統(tǒng)一體化參數(shù)估計

一體化參數(shù)估計算法性能與RIS系統(tǒng)ISAC性能緊密相關(guān)，直接關(guān)系到通感服務(wù)質(zhì)量的好壞，現(xiàn)有研究對通信參數(shù)（信道估計、信號解調(diào)等）與感知參數(shù)（角度、速度、距離等）的估計通常是分開進行的。通信參數(shù)的估計包括對信道的估計以及對信息符號的解調(diào)。由于RIS的無源特性，一般通過對RIS反射模式（例如ON/OFF模式）的設(shè)計，在收發(fā)端估計RIS級聯(lián)信道，并通過陣元分組、壓縮感知等方法降低級聯(lián)信道的估計復(fù)雜度。對信息符號的解調(diào)方法包括最小二乘、最小均方誤差以及最大似然估計等算法。感知參數(shù)的估計主要包括估計目標的角度、距離、速度等信息，常用的感知參數(shù)估計方法包括：易于實現(xiàn)但分辨率低的周期圖方法，例如二維傅里葉變換；適用于低維度信號場景下的最大似然估計；適用于非連續(xù)樣本的子空間算法，例如MUSIC；適用于待估參數(shù)較少情況下的壓縮感知技術(shù)；適用于高維度信號參數(shù)估計的張量算法技術(shù)。

然而，對于RIS系統(tǒng)一體化參數(shù)估計，通信性能與感知性能相互耦合，分開估計通信參數(shù)和感知參數(shù)將導(dǎo)致較高的通信系統(tǒng)資源開銷、較低的通信與感知效率，亟須研究通信和感知參數(shù)聯(lián)合估計方法，而一體化系統(tǒng)中通信參數(shù)和感知參數(shù)相互耦合又極大增加了聯(lián)合估計的難度。此外，RIS一方面有助于提升參數(shù)估計的準確度，另一方面也帶來了更多的待估參數(shù)，這進一步增加了參數(shù)估計的復(fù)雜度。因此，尚需研究低復(fù)雜度、高準確度的RIS一體化參數(shù)聯(lián)合估計方法，以提升系統(tǒng)通信與感知效率，降低系統(tǒng)的資源開銷。

5 結(jié)束語

本文在梳理RIS系統(tǒng)ISAC研究進展的基礎(chǔ)上，提出了兩種非正交ISAC方法，利用分布式RIS構(gòu)建虛擬視距路徑，支持盲區(qū)用戶在非正交時頻資源上的通信和感知。首先，提出了一種通感CRLB輔助非正交ISAC設(shè)計方法，基于通感CRLB統(tǒng)一了通信和感知性能評價指標，指導(dǎo)了RIS一體化波束成形設(shè)計，并證明了非正交ISAC在通信和感知性能方面均優(yōu)于時分正交ISAC。之后，提出了一種感知輔助非正交ISAC設(shè)計方法，利用感知信息設(shè)計RIS一體化波束成形以兼顧通感性能，實現(xiàn)通信和感知從單純的競爭關(guān)系到既競爭又合作關(guān)系的轉(zhuǎn)變，并且規(guī)避了RIS級聯(lián)信道估計帶來的高導(dǎo)頻開銷問題。最后，對RIS系統(tǒng)ISAC的技術(shù)挑戰(zhàn)和未來發(fā)展進行了展望。