中国移动研究院中低频通感论文被SCI期刊Chinese Journal of Electronics录用

近日，中国移动研究院论文《Challenges and Opportunities of Sub-6 GHz Integrated Sensing and Communications for 5G-Advanced and Beyond》被SCI期刊Chinese Journal of Electronics录用。论文为中国电子学会旗舰英文学术期刊Chinese Journal of Electronics建刊以来录用的首篇观点类论文，体现了中国移动在通感一体化研究领域的引领地位。

低空经济作为一种以低空飞行活动促进产业融合发展的综合性经济形态，具有高科技主导、高效能运营和高质量发展等新质生产力的核心特征。低空经济的规模化、安全发展离不开通信和感知网络的支撑，通感一体技术则是低空经济的基础“底座”。论文为中低频通感的发展提供了深刻洞察，通过深入分析其在智慧低空场景中的应用，指出了其在低空经济发展中的潜力，尤其是在无人机监管和物流等领域，对于低空经济的蓬勃发展至关重要。论文同时呼吁产业界以及学术界聚焦中低频通感一体产业应用，解决中低频通感痛点和难点，加速5G-A通感产业进程，进一步释放5G-A技术在低空经济等新质生产力中的潜力，为社会经济的持续发展注入新动力。

中国移动持续引领通感一体化领域技术与产业发展，自主构建通感融合新架构丰富行业新场景，自主设计通感融合新空口拓展网络新能力，自主搭建通感融合新平台达到最高性价比，率先完成了低空、海洋、交通等感知场景的测试验证。

内容简介

在5G已有的三大场景用例——移动带宽增强、超高可靠低时延、海量机器类通信——基础上，5G-A及6G将更深入地拓展垂直行业、融合人工智能，从支撑万物互联到使能万物智联。感知将是提升5G-A价值的重要手段，通信与感知融合将成为5G-A及未来网络的重要演进方向。

文章聚焦通感一体最具前景的两大场景需求——智慧交通和智慧低空场景需求，介绍了5G-A原型样机测试验证进展，测试结果表明中低频通感具备满足无人机监管等用例感知需求的能力。但相对于高频感知，中低频通感将面临距离和角度分辨率低、杂波干扰严重等巨大挑战。针对上述挑战，文章介绍了后续研究和探索方向。文章旨在呼吁产业界以及学术界聚焦中低频通感一体产业应用，解决中低频通感痛点和难点，加速5G-A通感产业进程。

5G-A通感一体技术应用场景非常广泛，如智慧交通、智慧低空、智慧生活、智慧网络等，其涵盖了大部分广域和局域场景，满足通信和感知的双重需求。文章聚焦业界关注的通感一体智慧交通（场景1：高速公路入侵检测；场景2：十字路口入侵检测）和智慧低空场景（场景3：无人机入侵检测）需求。对于智慧交通场景，利用通感一体技术可以为道路环境提供低成本、低开销的全方位感知，定位并检测行人入侵，弥补驾驶员的视线盲区和车载传感器等传统技术在恶劣环境下的感知缺陷，保障自动驾驶汽车安全运行。对于智慧低空场景，利用通感一体技术可以识别无人机的飞行状态、检测障碍物等，提供监管类和辅助飞行类服务。

Requirement Indicator Item

Parameter Value

Scenario 1

Scenario 2

Scenario 3

Confidence level

95%

95%

95%

Accuracy of positioning estimate

≤ 1 m

≤ 1 m

≤ 5 m horizontally

≤ 5 m vertically

Maximum sensing service latency

≤ 5000 ms

≤ 100 ms

≤ 1000 ms

Refreshing rate

≤ 100 ms

≤ 100 ms

≤ 1000 ms

Missed detection rate

≤ 5%

≤ 5%

≤ 5%

False alarm rate

≤ 5%

≤ 5%

≤ 5%

 为了验证通感一体技术的感知能力，中国移动在北京、深圳、杭州等地开展了一系列5G-A通感一体样机在智慧交通和智慧低空场景下的测试验证工作。样机测试了“低小慢”无人机轨迹追踪、非法无人机入侵探测、重点区域电子围栏等感知功能。测试结果表明，5G-A通感一体基站可实现探测面小至0.01平方米的目标感知，检测准确率高达99%，单站探测距离超2km，其验证了中低频通感具备满足低空无人机监管等场景感知需求的能力。

尽管中低频通感具备满足低空无人机监管等场景感知需求的能力，其相对于毫米波频段将面临更多挑战。首先，受限于中低频段的带宽和基站天线阵子数，其所能提供的距离和角度分辨率受限。其次，中低频段信道将经历更严重的杂波干扰，导致更高的误检率和虚警率。此外，中低频通感还需要面对非规则网络部署带来的小区间干扰以及感知资源开销优化等问题。针对上述挑战，文章进一步介绍了后续研究和探索的方向，包括基于信道状态信息幅度-相位联合估计的多目标检测以及利用深度学习和强化学习的多目标检测性能增强方案，场景自适应的干扰消除技术等。