面向6G的智能通信感知一體化

高宏偉,劉向南,張海君,隆克平

（北京科技大學(xué)，北京 100083）

1 引言

移動通信網(wǎng)絡(luò)從1G不斷演進(jìn)到6G的過程中，生活方式的變化驅(qū)動著移動通信方式的變革，同時移動通信技術(shù)的革新不斷促進(jìn)著社會需求的發(fā)展。全息通信、萬物智聯(lián)、觸覺和視覺互聯(lián)網(wǎng)等6G相關(guān)應(yīng)用場景不僅需要傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)的通信能力，更需要賦予網(wǎng)絡(luò)原生感知［1］。同時，6G采用更高的無線電頻段以及更加密集的大規(guī)模天線陣列將無線信號的通信和感知集成在一個系統(tǒng)中并相互增強(qiáng)。通信感知一體化（ISAC）作為提升6G網(wǎng)絡(luò)通信性能以及滿足6G眾多新型沉浸式應(yīng)用和數(shù)字孿生業(yè)務(wù)需求的關(guān)鍵技術(shù)已經(jīng)受到業(yè)界的廣泛關(guān)注。為了支持具有超低延遲和超高算力的相關(guān)應(yīng)用，6G網(wǎng)絡(luò)結(jié)合邊緣計算提高網(wǎng)絡(luò)的計算能力從而滿足終端設(shè)備上各種應(yīng)用的計算需求指標(biāo)［2］，并最終形成云-邊-端的分布式網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，在AI輔助下實(shí)現(xiàn)邊緣計算。當(dāng)大量智能終端集成了通信和感知功能，ISAC賦能的星地協(xié)同網(wǎng)絡(luò)、無人機(jī)網(wǎng)絡(luò)、移動蜂窩網(wǎng)絡(luò)等將逐步形成。在ISAC場景下，集成通信和感知的終端設(shè)備將產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)，包括通信數(shù)據(jù)和感知數(shù)據(jù)等信息，并將數(shù)據(jù)發(fā)送到分布式云基站上實(shí)現(xiàn)大規(guī)模高算力的數(shù)據(jù)分析，最終還可以通過數(shù)字孿生技術(shù)構(gòu)建基于物理世界的數(shù)字空間，實(shí)現(xiàn)對物理世界的仿真和操作，并隨著虛實(shí)重塑技術(shù)的大幅度提升最終構(gòu)建元宇宙。一方面由于6G將實(shí)現(xiàn)萬物智聯(lián)，意味著物理世界所有的東西都將成為智能終端，其數(shù)量將是非常巨大的；另一方面外部感知和內(nèi)部感知產(chǎn)生的各種信息不僅需要進(jìn)行簡單的數(shù)據(jù)分析，還需要對一些數(shù)據(jù)進(jìn)行語義轉(zhuǎn)換。上述兩方面將與有限多維的資源產(chǎn)生矛盾，包括頻譜資源、時間資源、空間資源以及計算資源等。傳統(tǒng)的靜態(tài)資源分配以及小規(guī)模資源管控已經(jīng)無法滿足多種分布式架構(gòu)的需求，隨著AI的發(fā)展并應(yīng)用到移動通信網(wǎng)絡(luò)中［3］，采用AI技術(shù)最終將實(shí)現(xiàn)面向6G的智能分布式ISAC。

2 通信感知一體化發(fā)展歷程

雖然ISAC這個新概念作為6G的潛在關(guān)鍵技術(shù)近期才被業(yè)界廣泛關(guān)注并加以研究，但在早期的雷達(dá)系統(tǒng)中融入通信功能理論研究卻早已展開［4］。由于ISAC系統(tǒng)最初是圍繞著雷達(dá)系統(tǒng)展開研究，因此其名稱大都包含著“雷達(dá)”，如：雷達(dá)通信［5］、聯(lián)合雷達(dá)通信［6］以及雙功能雷達(dá)通信［7］，同時作為感知功能主流的雷達(dá)系統(tǒng)逐漸和通信系統(tǒng)互相影響，從而逐步發(fā)展為新型的ISAC。

起初，隨著雷達(dá)、相控雷達(dá)以及多輸入多輸出雷達(dá)系統(tǒng)的產(chǎn)生與發(fā)展，研究思路主要圍繞著雷達(dá)系統(tǒng)進(jìn)行展開，通常是將通信信號融入到雷達(dá)系統(tǒng)中，設(shè)計聯(lián)合調(diào)制的波形進(jìn)行探測和通信，并最終出現(xiàn)了第一種新的射頻體系結(jié)構(gòu)，構(gòu)建了雷達(dá)感知和數(shù)字通信的雙功能調(diào)制波［8］。此后，調(diào)制雷達(dá)和通信雙功能波形也成為了ISAC的重要研究方向，眾多研究也與聯(lián)合調(diào)制波形密切相關(guān)［9-11］。

隨著雷達(dá)和通信系統(tǒng)集成度的不斷提升，以及毫米波和大規(guī)模多輸入多輸出技術(shù)在雷達(dá)和通信中發(fā)展應(yīng)用，使得雷達(dá)和通信產(chǎn)生緊密聯(lián)系，并朝著共同的方向發(fā)展，即高頻帶和大規(guī)模天線陣列。雙功能雷達(dá)通信不再局限于雷達(dá)系統(tǒng)中，而是可以應(yīng)用到移動通信系統(tǒng)中［12］，從而逐步演進(jìn)為多種網(wǎng)絡(luò)融合以及泛在感知的ISAC。

通信和感知進(jìn)行融合的過程中其一體化技術(shù)也分階段進(jìn)行著發(fā)展。ISAC逐步從功能共存、能力互助、成熟一體化三個階段進(jìn)行發(fā)展［13］。在功能共存階段通過信號處理和天線技術(shù)利用共同資源實(shí)現(xiàn)通信和感知功能共存，完成初步通信和感知的整合。在能力互助階段則可以實(shí)現(xiàn)感知輔助通信和通信輔助感知兩種架構(gòu)，使得通信和感知相互影響和促進(jìn)，并聯(lián)合提升其感知和通信性能。最終成熟一體化階段是從物理硬件、一體化協(xié)議、網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)、AI賦能等方面全方位的融合，從而實(shí)現(xiàn)提升網(wǎng)絡(luò)性能，真正實(shí)現(xiàn)6G的原生感知和萬物智聯(lián)。

ISAC首先就將傳統(tǒng)物聯(lián)網(wǎng)中的通信功能在通信層，傳感功能在傳感層這種分離的思想打破［14］，將物聯(lián)網(wǎng)中的通信和傳感由分離轉(zhuǎn)變?yōu)榧?，并在車?lián)網(wǎng)中得到廣泛應(yīng)用。自動駕駛需要高精度的定位和識別以及超低延遲的通信和控制［15］，因此ISAC將融入到自動駕駛中，在實(shí)現(xiàn)感知周圍環(huán)境和與車輛通信的同時，也是元宇宙重要的數(shù)據(jù)來源之一。另外ISAC在構(gòu)建智慧生活、智慧城市以及產(chǎn)業(yè)升級等方面都將發(fā)揮重要作用。

ISAC逐步與不同類型的終端和分布式邊緣計算結(jié)合形成大規(guī)模分布式的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)。龐大數(shù)量的終端需要進(jìn)行通信和感知，因此對于ISAC中涉及的資源進(jìn)行分配和優(yōu)化是巨大的挑戰(zhàn)。隨著AI在通信領(lǐng)域的發(fā)展，AI已經(jīng)廣泛應(yīng)用于通信中的功率分配［16］、智能反射表面的無源波束賦形［17］以及頻譜共享［18］，以此來提升網(wǎng)絡(luò)的整體性能。AI可以在較高算力的云基站上完成AI算法的高效運(yùn)行從而動態(tài)實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的調(diào)整和資源優(yōu)化。不僅如此，鑒于ISAC可提供豐富數(shù)據(jù)這一天然優(yōu)勢，可以基于物理世界構(gòu)建虛擬世界，在虛擬世界中由于靈的存在不需要人為制定各種靜態(tài)策略［19］，最終AI將充分集成到6G網(wǎng)絡(luò)中［20］。6G要實(shí)現(xiàn)沉浸化、智能化、分布化離不開ISAC與邊緣計算和AI技術(shù)的結(jié)合，并最終將集成到6G網(wǎng)絡(luò)中，形成通-感-算-控一體化全方位的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)。

3 通信感知一體化分布式架構(gòu)

3.1 智能分布式架構(gòu)

ISAC從早期的雷達(dá)系統(tǒng)延展到了泛在接入的通信網(wǎng)絡(luò)中［21］，并將在車聯(lián)網(wǎng)、智能建筑、無人機(jī)網(wǎng)絡(luò)和智慧生活等方面逐步展開應(yīng)用。這些應(yīng)用需要強(qiáng)大的算力支撐其相關(guān)垂直應(yīng)用的發(fā)展，因此要結(jié)合分布式邊緣計算和AI構(gòu)建面向6G的智能ISAC分布式架構(gòu)，如圖1所示。

在圖1中，分布式架構(gòu)主要分為三層。第一層為終端層，第二層為服務(wù)器與基站層，第三層為云與AI層，并且每一層中都獨(dú)立包含著資源層、控制層和應(yīng)用層。分層的模式有利于其功能解耦，從而為ISAC高度融合服務(wù)化提供基礎(chǔ)。終端層是由各種不同設(shè)備組成的不同應(yīng)用場景，包括車聯(lián)網(wǎng)、智能建筑、無人機(jī)網(wǎng)絡(luò)以及智慧生活等。終端層是大規(guī)模數(shù)據(jù)最直接的產(chǎn)生方式，也是AI管控的主要內(nèi)容。在終端層的網(wǎng)絡(luò)中，汽車、機(jī)器人、智能建筑、智能眼鏡、智能手環(huán)以及智能手機(jī)等設(shè)備都會隨著硬件的發(fā)展將終端層級的ISAC集成其中，使得這些設(shè)備具有通信和感知功能的同時不斷促進(jìn)和發(fā)展ISAC的相關(guān)應(yīng)用。在車聯(lián)網(wǎng)中，特別是自動駕駛場景下，汽車可以通過ISAC技術(shù)實(shí)現(xiàn)對周圍環(huán)境的高精度定位、識別和成像，并與其他車輛和路側(cè)設(shè)備進(jìn)行低延遲的通信，從而為自動駕駛提供可靠的數(shù)據(jù)支持和精準(zhǔn)控制。安裝集成ISAC硬件的無人機(jī)在環(huán)境監(jiān)測、應(yīng)急救援以及軍事應(yīng)用等方面也具有重要作用。在智慧生活中主要包含智能眼鏡、智能手環(huán)以及虛擬現(xiàn)實(shí)等垂直應(yīng)用相關(guān)聯(lián)的可穿戴設(shè)備，這些設(shè)備通過ISAC終端完成個人健康、運(yùn)動以及狀態(tài)的監(jiān)測，并收集大量數(shù)據(jù)。在終端層完成數(shù)據(jù)收集之后，會將數(shù)據(jù)上傳到邊緣服務(wù)器與基站所在的第二層即服務(wù)器與基站層，完成各自數(shù)據(jù)的分析以及基礎(chǔ)計算。通過其邊緣AI完成對底層的數(shù)據(jù)分析和管控，再借助服務(wù)器的整合將數(shù)據(jù)進(jìn)一步上傳到云與AI層，完成大規(guī)模的數(shù)據(jù)分析和建模，最終可以構(gòu)建一個虛擬的智慧云端城市或元宇宙?？梢岳脴?gòu)建的虛擬智慧云端城市來解決物理世界的相關(guān)難題，例如交通堵塞、新型網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)適應(yīng)性以及大規(guī)模AI算法試運(yùn)行等，以此來降低問題解決過程中所花費(fèi)的高額成本費(fèi)用。通過構(gòu)建的元宇宙為人們的生活帶來全新的沉浸式體驗(yàn)，并在元宇宙中實(shí)現(xiàn)物理世界的操作，提升互動的豐富性、多樣性以及智能化。該架構(gòu)也將為元宇宙這種新型沉浸式現(xiàn)象級的應(yīng)用及其垂直應(yīng)用提供架構(gòu)層面的解決方案。

圖1 面向6G的智能ISAC分布式架構(gòu)

3.2 關(guān)鍵技術(shù)

在面向6G的智能ISAC分布式架構(gòu)中仍有很多關(guān)鍵技術(shù)需要進(jìn)行研究，包括ISAC一體化理論研究、空口設(shè)計以及硬件系統(tǒng)研發(fā)等。其中空口設(shè)計中的物理層至關(guān)重要，是實(shí)現(xiàn)ISAC邁入成熟階段的重要內(nèi)容。本節(jié)主要闡述ISAC中物理層的干擾消除、波束賦形、幀結(jié)構(gòu)設(shè)計以及信息超材料的應(yīng)用。

（1）空間映射與干擾消除

在6G的ISAC中通信和感知是同步進(jìn)行的，在有限的頻譜資源下，為了提高頻譜利用率，其可能工作在同一頻段，因此在系統(tǒng)中可能會存在感知回波信號和通信信號間的干擾問題。在圖1中終端層的車輛之間、智能建筑之間以及可穿戴智能設(shè)備之間都會存在通信和感知回波信號相互干擾的問題。同一設(shè)備的通信和感知信號的干擾會降低感知的精確性以及通信信號的穩(wěn)定性。在不影響通信和感知系統(tǒng)的同時，采用互干擾對齊方法可以有效解決雷達(dá)和通信系統(tǒng)之間的干擾問題，因此將該方法應(yīng)用在終端層面的ISAC系統(tǒng)中具有優(yōu)勢［22］。但是信號干擾不僅是雙天線的收發(fā)互干擾問題，還存在上下行通信狀態(tài)切換的復(fù)雜性。隨著深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)引入到強(qiáng)化學(xué)習(xí)中，強(qiáng)化學(xué)習(xí)解決各種非凸問題的能力進(jìn)一步提升。各種強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法也廣泛應(yīng)用在通信系統(tǒng)中，可以引入?yún)f(xié)作頻譜感知結(jié)合局部頻譜感知，并采用深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法提高頻譜共享效能同時降低ISAC系統(tǒng)中感知和通信的相互干擾［23］。信號處理的本質(zhì)是對信號線性和非線性的變換，利用高維度的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)代替這種變換，甚至可以學(xué)習(xí)到無法用公式表征的ISAC一體化干擾特征。從而利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以將有用信號和干擾信號分別映射到各自的子空間，實(shí)現(xiàn)基于深度學(xué)習(xí)的抗干擾ISAC信號處理技術(shù)。更高頻段的太赫茲通信由于其在通信系統(tǒng)中具有更大的通信帶寬以及感知系統(tǒng)中具有更高的分辨率成為ISAC重要研究方向之一。并且太赫茲由于其極短的波長，使得可以在極狹小的空間集成超大規(guī)模天線陣列，雖然高方向性極窄的波束可以采用空分復(fù)用降低一定的干擾，但是未來面對超大規(guī)模數(shù)量的智能終端，太赫茲的智能干擾消除技術(shù)研究仍極為關(guān)鍵。

（2）智能預(yù)判與波束賦形

波束賦形技術(shù)在ISAC中具有很大的發(fā)揮潛力，它逐步成為很多新型平臺的技術(shù)要求。對于通信和感知兩個不同的功能，在不同場景下其波束賦形的要求也不同，因此在聯(lián)合的系統(tǒng)下進(jìn)行波束賦形具有一定的難度。新型多天線波束賦形架構(gòu)可以實(shí)現(xiàn)可操作性的模擬天線陣列和高度集成的通信和感知［24］。除了在波束賦形模型上的設(shè)計之外，還可以考慮在滿足通信性能指標(biāo)的情況下，以多天線雷達(dá)的波束賦形性能為指標(biāo)，將波束賦形結(jié)果以加權(quán)的方式發(fā)送給感知目標(biāo)和通信接收機(jī)［25］，從而動態(tài)調(diào)整通信和感知的權(quán)重。但是由于傳統(tǒng)的波束賦形方式無法滿足動態(tài)環(huán)境下的自適應(yīng)性，因此在車聯(lián)網(wǎng)這種高速移動的終端組成的網(wǎng)絡(luò)中難以實(shí)現(xiàn)其預(yù)估的目標(biāo)性能。毫米波可以提供高分辨率的感知精度和高速率的數(shù)據(jù)通信，自適應(yīng)毫米波相控快速波束賦形設(shè)計提升了通信和感知的性能［26］。太赫茲通信下的自適應(yīng)波束賦形算法也需要逐步跟進(jìn)。隨著AI的逐步發(fā)展并應(yīng)用到多天線的波束賦形中從而去提升整個通信和感知的性能，在不同網(wǎng)絡(luò)中通信和感知的需求指標(biāo)有差異，同時隨著周圍環(huán)境的變化，同一場景下的波束賦形也需要進(jìn)行相應(yīng)的參數(shù)調(diào)整以此來適應(yīng)環(huán)境的變化，因此采用高級的AI算法動態(tài)實(shí)現(xiàn)波束賦形調(diào)整對于各種異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)性能的提升和魯棒性的改善也至關(guān)重要。只利用已知的感知信息去進(jìn)行波束賦形，即使采用AI賦能訓(xùn)練，巨大的訓(xùn)練開銷也可能會導(dǎo)致系統(tǒng)性能的降低。從某種角度上看波束賦形最重要的是對“變化”的預(yù)判。通過面向6G的智能ISAC分布式架構(gòu)中云與AI層上構(gòu)建的元宇宙，對所需的變化在虛擬空間中進(jìn)行仿真和預(yù)判，從而大幅度降低波束賦形中的訓(xùn)練開銷，從控制層完成智能化的波束賦形將成為新型的解決方案。

（3）全場景與幀結(jié)構(gòu)設(shè)計

面對ISAC不同場景，對于通信和感知的需求指標(biāo)不同，在通信標(biāo)準(zhǔn)高于感知標(biāo)準(zhǔn)、通信標(biāo)準(zhǔn)均衡感知標(biāo)準(zhǔn)以及通信標(biāo)準(zhǔn)低于感知標(biāo)準(zhǔn)的不同場景下，需要設(shè)計新的傳輸協(xié)議來保證不同場景下ISAC技術(shù)的實(shí)現(xiàn)。時分雙工的通信協(xié)議模式相較于頻分雙工模式可以更加有效地利用有限的頻譜資源。在同一時間幀下，分時對通信和感知信號進(jìn)行傳送，通過有效分配通信和感知的時隙，進(jìn)一步提升系統(tǒng)的性能。在幀結(jié)構(gòu)設(shè)計中，主要是對時間資源的有效分配。利用長短期記憶網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、生成式對抗網(wǎng)絡(luò)等都可以對時間資源進(jìn)行動態(tài)分配和優(yōu)化。利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)去探索全新的幀結(jié)構(gòu)設(shè)計和適配環(huán)境動態(tài)變化可以在減小鏈路開銷和降低干擾的同時，顯著提升系統(tǒng)性能。

（4）信息超材料

在ISAC系統(tǒng)中需要對電磁波進(jìn)行靈活而有效的調(diào)控，而傳統(tǒng)的射頻體系結(jié)構(gòu)無法滿足高動態(tài)性的要求。對不同環(huán)境和要求進(jìn)行動態(tài)變化和調(diào)整的能力主要表現(xiàn)在可編碼或者可編程的能力上，編碼超材料和現(xiàn)場可編程超材料可以基于物理空間中的電磁波構(gòu)筑其相應(yīng)的數(shù)字空間，進(jìn)一步構(gòu)建集射頻與數(shù)字處理統(tǒng)一的新型通信體系架構(gòu)?；诼阊鄣娜⑼ㄐ艠I(yè)務(wù)由于具有高沉浸式的多樣化交互方式成為ISAC系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)目標(biāo)之一。相控陣體制、合成孔徑體制以及新體制微波成像系統(tǒng)通過編碼的方式實(shí)現(xiàn)波束數(shù)量和角度的動態(tài)調(diào)整并構(gòu)建全息成像系統(tǒng)促進(jìn)未來新型全息通信業(yè)務(wù)和其相關(guān)垂直產(chǎn)業(yè)的發(fā)展［27］。在ISAC中需要雙天線進(jìn)行通信和感知，將信息超材料應(yīng)用于天線陣列輻射單元可以通過降低天線耦合度來提升通信和感知的空間復(fù)用效率?；谛畔⒊牧系闹悄芊瓷浔砻娼陙碓跓o人機(jī)網(wǎng)絡(luò)、海洋網(wǎng)絡(luò)以及移動網(wǎng)絡(luò)中受到廣泛研究并成為6G的關(guān)鍵技術(shù)。ISAC網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)可以借助智能反射表面并采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)完成計算成像［28］，智能反射表面不能僅局限于ISAC場景化下的應(yīng)用，更需要關(guān)注的是其對于無線信道的可操控變化。通過智能反射表面對于無線信道的改變，以解決ISAC中信號干擾，一方面可以采取改變通信和感知信道狀態(tài)方式，另一方面也可以采用AI完成通信和感知不同功能下信道的自適應(yīng)性。超材料在陣列輻射天線的波束合成以及目標(biāo)探測方法廣泛研究也進(jìn)一步促進(jìn)了信息超材料在ISAC的應(yīng)用和發(fā)展。

ISAC物理層涉及的關(guān)鍵技術(shù)如圖2所示。

圖2 ISAC物理層關(guān)鍵技術(shù)

4 智能通信感知一體化分層管控

隨著AI技術(shù)的發(fā)展，6G不再只把AI作為一種輔助工具更需要原生AI。AI成熟化的趨勢已逐步明晰，廣泛應(yīng)用在計算機(jī)視覺、工業(yè)控制以及數(shù)據(jù)分析等行業(yè)。面向2030，“數(shù)字孿生”和“智能泛在”將成為未來社會發(fā)展的趨勢和目標(biāo)［29］。ISAC生成的大量數(shù)據(jù)為數(shù)字孿生提供數(shù)據(jù)支撐，并通過原生AI實(shí)現(xiàn)“智能泛在”和“元宇宙”。針對圖1中面向6G的智能ISAC分布式架構(gòu)，本文將AI管控的ISAC資源分配主要分為邊緣側(cè)的資源優(yōu)化以及整個分布式系統(tǒng)層級的資源調(diào)度與管理兩部分。

4.1 邊緣側(cè)智能優(yōu)化

終端設(shè)備基于AI的資源優(yōu)化主要受限于AI加速芯片性能以及終端設(shè)備的體積，致使終端層的資源優(yōu)化是初級和小范圍內(nèi)自身的優(yōu)化。圖1終端層的設(shè)備中可穿戴智能設(shè)備由于體積的小型化以及向微型化的轉(zhuǎn)變，導(dǎo)致其搭載高算力應(yīng)用具有一定的限制，無法滿足其高算力及其垂直應(yīng)用的需求。在智慧城市和車聯(lián)網(wǎng)中雖然可以裝備高算力的硬件實(shí)現(xiàn)本地AI，但是仍無法滿足在未來場景下更高算力的應(yīng)用需求。在未來場景下，自動駕駛不僅需要對當(dāng)前收集的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析從而做出控制，還需要對收集的信息以及其他車輛信息進(jìn)行結(jié)合構(gòu)建具有超前時間的虛擬路況，從而提前對未知的危險情況進(jìn)行判斷和預(yù)警。并且虛擬現(xiàn)實(shí)以及擴(kuò)展現(xiàn)實(shí)都需要更高的算力支撐，所以本地的AI是無法進(jìn)行快速且強(qiáng)有力的管控。對于終端設(shè)備的資源優(yōu)化一方面通過設(shè)備自身攜帶了智能硬件進(jìn)行實(shí)現(xiàn)，例如ISAC中通信硬件的波束賦形、功率優(yōu)化以及時間資源的調(diào)度［30］。在通信和計算輔助感知、通信和感知輔助計算以及感知和計算輔助通信不同的邊緣側(cè)的環(huán)境下，資源優(yōu)化存在動態(tài)自適應(yīng)性。另一方面，在完成終端層級設(shè)備自身資源優(yōu)化的同時，需要將數(shù)據(jù)上傳到本區(qū)域的基站和高性能服務(wù)器上，完成本區(qū)域的數(shù)據(jù)分析以及AI管控。在數(shù)據(jù)傳輸?shù)倪^程中與基站的通信會和ISAC中的通信和感知信號相互干擾，因此如何解決任務(wù)卸載過程中的干擾問題也至關(guān)重要。任務(wù)計算卸載的優(yōu)化也可以進(jìn)一步改善系統(tǒng)的性能，基于通信和感知的流量任務(wù)卸載機(jī)制可以降低系統(tǒng)整體的響應(yīng)時間［31］。在考慮響應(yīng)時間的同時還需要考慮到干擾和吞吐量等各方面因素，傳統(tǒng)的數(shù)學(xué)工具解決這種多目標(biāo)多約束問題可能會遇到目標(biāo)函數(shù)是非凸的情況，無法利用傳統(tǒng)方法解決較為復(fù)雜的約束目標(biāo)函數(shù)。因此利用AI來構(gòu)建高維度的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，通過梯度下降的方式來解決優(yōu)化問題具有更大的優(yōu)勢，但是AI中的深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)在訓(xùn)練過程中也會存在梯度爆炸導(dǎo)致無法正確有效學(xué)習(xí)，因此對于通信方面專用的AI算法研究也需要進(jìn)行著重關(guān)注和研究。

4.2 系統(tǒng)級智能管控

對于通-感-算-控和云-邊-端形成的分布式系統(tǒng)的管控難度非常大。一方面需要對系統(tǒng)中存在的頻譜資源、時間資源、計算資源以及功率進(jìn)行管控，另一方面還需要對系統(tǒng)中不同類型的任務(wù)進(jìn)行編排和調(diào)度。系統(tǒng)級智能管控需要達(dá)到局部決策和執(zhí)行以及全局系統(tǒng)最優(yōu)解。系統(tǒng)級智能管控不再將重心單獨(dú)放到某一區(qū)域或者場景下，而是結(jié)合分布式邊緣計算實(shí)現(xiàn)全方位的AI管控。在分布式的云基站側(cè)，可以通過有效的任務(wù)調(diào)度顯著降低網(wǎng)絡(luò)擁塞率，以此來避免較高的網(wǎng)絡(luò)延遲和嚴(yán)重的網(wǎng)絡(luò)故障。在基本調(diào)度器的基礎(chǔ)上，考慮時間消耗和任務(wù)吞吐量，構(gòu)建新型的調(diào)度器也是提升網(wǎng)絡(luò)性能的方式之一［32］，但在不同場景下其調(diào)度器自適應(yīng)性差。因此將AI引入到分布式云系統(tǒng)中使得在多任務(wù)場景中探索數(shù)據(jù)驅(qū)動成為有效解決方案［33］。在系統(tǒng)層級的資源調(diào)度和管理中，不僅需要考慮邊緣層上的優(yōu)化，更需要對所涉及到的所有AI組件進(jìn)行任務(wù)的卸載調(diào)度，從而使得AI和邊緣計算的結(jié)合有更多實(shí)際的應(yīng)用［34］。在系統(tǒng)層級的資源優(yōu)化由于云架構(gòu)的分布式特點(diǎn)，聯(lián)邦學(xué)習(xí)可以得以發(fā)揮其巨大的優(yōu)勢［35］。聯(lián)邦學(xué)習(xí)通過局部學(xué)習(xí)模型與全局模型不斷交互迭代和優(yōu)化，局部學(xué)習(xí)通過學(xué)習(xí)完成本地的數(shù)據(jù)模型建立，然后將數(shù)據(jù)模型的參數(shù)上傳到中心服務(wù)器，該服務(wù)器將眾多局部數(shù)據(jù)模型進(jìn)行整合和優(yōu)化并更新全局模型。本地服務(wù)器再從中心服務(wù)器進(jìn)行全局模型參數(shù)的下載，不斷迭代更新使得其最終的訓(xùn)練模型具有良好的性能。隨著AI的發(fā)展，會涌現(xiàn)出更多性能比聯(lián)邦學(xué)習(xí)更好的AI算法和架構(gòu)，進(jìn)而促進(jìn)AI賦能下的ISAC各項性能指標(biāo)以及分布式ISAC的系統(tǒng)級智能管控。

5 深度融合服務(wù)化

未來為了滿足ISAC結(jié)合邊緣計算和AI形成的通-感-算-控一體化智能ISAC分布式架構(gòu)下多樣化的業(yè)務(wù)及其垂直應(yīng)用對網(wǎng)絡(luò)靈活擴(kuò)展的需求，網(wǎng)絡(luò)向虛擬化和云化的轉(zhuǎn)變是必然的趨勢。全息通信、多感官互聯(lián)網(wǎng)和元宇宙作為ISAC典型的應(yīng)用范例需要不同級別的端對端時延，而對于傳統(tǒng)的無線接入網(wǎng)需要單獨(dú)并大量調(diào)整網(wǎng)絡(luò)單元來改變網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，從而完成不同業(yè)務(wù)對于網(wǎng)絡(luò)需求的指標(biāo)。未來的ISAC一定是動態(tài)化的，隨著通用硬件設(shè)備的開發(fā)，網(wǎng)絡(luò)中的單元承載的功能不是固定的，而是要根據(jù)周圍環(huán)境變化及時做出調(diào)整。因此ISAC深度融合服務(wù)化則顯得非常必要。

為了提高基站側(cè)的資源利用率以及降低蜂窩網(wǎng)絡(luò)的干擾，一種云無線接入網(wǎng)（cloud radio access network，C-RAN）架構(gòu)被提出并進(jìn)行研究［36］。主要將基站分為兩部分，即基帶處理單元和射頻拉遠(yuǎn)單元。一個或多個射頻拉遠(yuǎn)單元由一個基帶處理單元進(jìn)行管理，而基帶處理單元可以依據(jù)需求進(jìn)行集中放置或者分布式放置。集成的基帶處理單元將形成基帶處理單元池，該池中的資源可以進(jìn)行共享，并且可以結(jié)合AI進(jìn)行高級的資源分配和調(diào)控。云無線接入網(wǎng)采用通用計算平臺搭載無線接入網(wǎng)絡(luò)的功能軟件方式實(shí)現(xiàn)資源池化共享和功能的按需部署，通過這種方式可以降低無線接入網(wǎng)的運(yùn)營成本以及提高其靈活性。

隨著通用硬件平臺的發(fā)展以及云原生技術(shù)的發(fā)展，云無線接入網(wǎng)已經(jīng)無法滿足6G智能ISAC的需求，全方位深度融合服務(wù)化是未來的發(fā)展趨勢之一。本文提出的面向6G的智能ISAC分布式架構(gòu)從技術(shù)層面來講涉及ISAC、邊緣計算以及AI。這三類技術(shù)涉及的應(yīng)用和內(nèi)容若將其按照傳統(tǒng)方式進(jìn)行部署，那么隨著網(wǎng)絡(luò)復(fù)雜度的提升其網(wǎng)絡(luò)維護(hù)的成本是相當(dāng)巨大的。元宇宙動態(tài)發(fā)展和變化，承載著元宇宙的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)也會進(jìn)行逐步演進(jìn)和變化，該變化對于傳統(tǒng)部署方式將帶來無法想象的壓力。因此將高內(nèi)聚、低耦合服務(wù)的定義完成之后，采用通用硬件設(shè)備平臺搭載不同功能的軟件實(shí)現(xiàn)ISAC分布式架構(gòu)的搭建可以實(shí)現(xiàn)控制層面與用戶層面的分離，在響應(yīng)外部變化的同時可以快速做到靈活調(diào)整和部署，更重要的是將進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)從網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)層面原生AI。AI通過大量學(xué)習(xí)以及模擬仿真可以實(shí)現(xiàn)某種不可解釋性的系統(tǒng)性能提升，但是由于傳統(tǒng)的硬件部署集成度較高，對于其改變網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)架構(gòu)是非常困難的。隨著分布式ISAC高度融合服務(wù)化，將各種網(wǎng)絡(luò)功能和應(yīng)用功能轉(zhuǎn)化為各種服務(wù)軟件，并部署到通用硬件設(shè)備上，AI不僅可以完成現(xiàn)在大量研究所涉及的資源分配，更重要的是可以真正提供網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)動態(tài)調(diào)整的方案。

在圖3中，ISAC場景下終端設(shè)備、服務(wù)器與基站、云端超級計算機(jī)以及網(wǎng)絡(luò)中的各種設(shè)備都可以直接抽象成為節(jié)點(diǎn)，每個節(jié)點(diǎn)都是由通用硬件設(shè)備平臺搭載的應(yīng)用軟件來完成各種服務(wù)的運(yùn)行。每個應(yīng)用軟件就是獨(dú)立的容器，采用容器技術(shù)，將各個功能進(jìn)行解耦創(chuàng)建為容器，可以進(jìn)行獨(dú)立部署、獨(dú)立擴(kuò)容以及獨(dú)立自修復(fù)。在服務(wù)的另一側(cè)AI全方位管控服務(wù)化，從服務(wù)化的定義到控制容器編排集群進(jìn)行容器的創(chuàng)建和分發(fā)，最終將容器部署到所需要的通用硬件平臺完成ISAC深度融合服務(wù)化，最終形成靈活可擴(kuò)展和維護(hù)的通-感-算-控和云-邊-端一體化的全方位ISAC。

圖3 ISAC深度融合服務(wù)化架構(gòu)

6 結(jié)論

未來，ISAC將結(jié)合邊緣計算和AI，構(gòu)建面向6G的智能ISAC分布式網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，形成通-感-算-控和云-邊-端的模式。在提出智能分布式架構(gòu)中，物理層中的干擾消除、波束賦形、幀結(jié)構(gòu)的設(shè)計以及信息超材料方面探索都將是實(shí)現(xiàn)ISAC走向成熟的關(guān)鍵部分，同時持續(xù)挖掘AI在邊緣側(cè)和系統(tǒng)級的資源分配和網(wǎng)絡(luò)智能管控能力，從而充分利用有限資源和合理的任務(wù)調(diào)度實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)高效可靠的運(yùn)行。為了實(shí)現(xiàn)原生AI對于網(wǎng)絡(luò)的調(diào)控，提出ISAC深度融合服務(wù)化的解決方案，全方位實(shí)現(xiàn)6G網(wǎng)絡(luò)下分布式ISAC網(wǎng)絡(luò)的動態(tài)調(diào)控。