注1：本文系“简要介绍”系列之一，仅从概念上对通信感知一体化技术进行非常简要的介绍，不适合用于深入和详细的了解。

通信感知一体化：探索信息与通信技术的新边界

通信感知一体化（ISAC）：从入门到入坑- 知乎

背景介绍

在现代社会，通信技术 和 感知技术 是两个至关重要的领域，分别支持着广泛的应用，如移动通信、自动驾驶、智能城市等。然而，随着这些应用场景的复杂性不断提高，传统的通信和感知技术已经无法满足需求。因此，**通信感知一体化技术**应运而生，它将通信和感知技术相结合，为现代信息和通信系统的发展提供了新的契机。

原理介绍和推导

通信感知一体化技术的核心思想是将通信和感知功能整合在一个平台上，共享硬件资源和信号处理能力。下面我们将详细介绍这一技术的基本原理。

信号模型

假设我们有一个通信感知一体化系统，其中包含一个发射机和一个接收机。发射机向接收机发送信号 $s(t)$，信号传播过程中受到多径传播和噪声的影响，接收信号可以表示为：

$$r(t)=\sum _{i=0}^{N-1}{h}_{i}s(t-{\tau }_i)+n(t)$$

其中，$h_i$ 和 ${\tau }_i$ 分别表示第 $i$ 个径传播信号的增益和时延，$n(t)$ 是加性噪声，$N$ 是多径传播的路径数量。

信号处理

通信感知一体化系统的信号处理分为两个阶段：通信信号处理和感知信号处理。

1. 通信信号处理：在这个阶段，系统需要从接收信号 $r(t)$ 中提取有用的通信信息。为了实现这一目标，可以使用**信号检测** 和 信道估计 等技术。例如，在无线通信中，可以使用最大似然估计（MLE）或最小均方误差（MMSE）等方法对信道进行估计。

2. 感知信号处理：在这个阶段，系统需要利用接收信号 $r(t)$ 中的感知信息，例如目标距离、速度和角度等。为了实现这一目标，可以使用 雷达信号处理 或 无线电定位 等技术。例如，在雷达系统中，可以使用匹配滤波器（MF）或扩展卡尔曼滤波器（EKF）等方法对目标参数进行估计。

通感一体化-icspec

研究现状

通信感知一体化技术是一个跨学科的研究领域，涉及通信、感知、信号处理、优化等多个方面。目前，研究者们在以下几个方面取得了重要进展：

1. 共享频谱资源：为了提高频谱利用率，研究者们提出了许多共享频谱资源的方法，如动态频谱接入、认知无线电等。这些方法可以使通信和感知系统在同一频谱范围内共存，从而提高系统性能。

2. 联合信号处理：研究者们提出了许多联合信号处理方法，以充分利用通信和感知数据。例如，可以使用卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等深度学习技术对通信和感知数据进行联合分析。

3. 硬件平台设计：为了实现通信感知一体化，研究者们设计了专门的硬件平台，如基于软件定义无线电（SDR）和网络功能虚拟化（NFV）的通信感知一体化系统。

挑战

尽管通信感知一体化技术取得了许多进展，但仍然面临着以下挑战：

1. 复杂度与能耗：通信感知一体化系统需要在有限的硬件资源和功耗约束下实现高性能的通信和感知功能，这是一个非常具有挑战性的问题。

2. 实时性与鲁棒性：通信感知一体化系统需要在复杂的环境中实时处理大量的通信和感知数据，并具有较高的鲁棒性。这需要开发新的算法和架构，以满足这些要求。

3. 安全与隐私：通信感知一体化系统涉及大量的数据传输和处理，可能存在安全和隐私风险。因此，需要研究新的安全和隐私保护技术，以防止数据泄露和攻击。

未来展望

通信感知一体化技术具有巨大的发展潜力，有望在以下几个方面取得重要突破：

1. 新型应用场景：通信感知一体化技术可以支持无人机群、自动驾驶、智能城市等新型应用场景，为现代信息和通信技术的发展提供新的契机。

2. 人工智能与大数据：借助人工智能与大数据技术，通信感知一体化系统可以实现更智能、高效和自适应的通信和感知功能。例如，可以利用机器学习和深度学习技术对通信和感知数据进行联合分析，从而提高系统性能。

3. 绿色和低能耗技术：为了降低通信感知一体化系统的能耗，研究者们可以利用绿色和低能耗技术，如节能调制和编码、硬件加速器等。这些技术将有助于实现可持续发展的通信感知一体化系统。

4. 安全和隐私保护：随着通信感知一体化技术的发展，安全和隐私保护将成为一个越来越重要的问题。研究者们需要开发新的加密、认证和隐私保护技术，以确保通信感知一体化系统的安全和隐私。

总之，通信感知一体化技术将为现代信息和通信技术的发展提供新的契机，有望在各种应用场景中发挥重要作用。