5G-Advanced通感融合空口技术方案增强研究报告

报告概述

本报告在《5G-Advanced通感融合空口技术方案研究报告》基础上进行增强研究，聚焦RAN通感架构、无线感知功能、通感无线流程三大方向，并新增感知与定位及AI融合技术研究。报告系统分析了感知移动性管理、感知测量数据分层、多点协作感知收发与复用、六种感知模式的无线流程，以及参考信号融合、AI感知架构等关键技术。旨在为5G-A和6G通感融合无线标准化提供重要参考，助力智慧低空、智慧交通等应用场景落地。

报告的核心结论

报告回答的关键问题

完整报告包含什么

• RAN通感架构增强：详细阐述分布式架构下gNB集成部分感知功能单元（Sensing Unit）的设计，支持感知控制、数据预处理和跨节点资源协调，以及集中式与分布式架构的对比分析。
• 感知移动性管理：包含集中式与分布式架构下的感知切换流程、相邻节点选择算法（基于位置、信号质量等）、切换条件设计（信号门限、UE状态），以及终端感知节点选择的五大影响因素（静止性、能力、SINR、LoS、位置精度）。
• 感知测量数据分层与上报：定义原始信号、初步数据（RD/RV/RVA谱）、中间数据（点云）和结果四层，详述UE/基站/SF三种计算主体的测量方法，以及差分上报、多路径上报等机制。
• 协作感知技术：涵盖多频段协作（低中高频段分工）、多节点协作（发送/接收/干扰协调），重点介绍时频资源正交复用（TDM/FDM/CDM）和非正交复用（类型1/2）的实现方案、多节点数据融合（部分信道信息联合代价函数搜索）。
• 通感无线流程：六种感知模式（gNB自发自收、A发B收、UE发gNB收、gNB发UE收、UE自发自收、UE A发B收）与SF-gNB、gNB-gNB、SF-UE、gNB-UE、UE-UE交互的完整流程，包括能力上报、测量配置、测量上报的信令设计。
• 感知与定位融合：参考信号融合（串联PRS、PTRS、CSI-RS等实现联合测距测速）、测量上报融合（MU上报合并定位与感知测量量）、参考UE辅助感知节点选择、定位辅助感知节点选择（LMF位置查询）等技术方案。
• 感知与AI融合：AI感知流程（辅助数据交互、感知数据上报）、AI感知架构（UE侧、基站侧、网络侧三种架构），以及L1-L4感知数据作为AI模型输入/输出的分类与处理方式。
• 其他关键技术：互质感知信号设计（基于中国剩余定理扩大无模糊范围）、感知辅助通信（信息上报核心网或直接上报基站，用于波束管理、信道估计增强和资源调度优化）。
• 总结与展望：当前基于基站自发自收和自发他收的组网试验进展与面临问题（干扰、盲区、同步），以及未来3GPP标准化研究方向（波形、多天线参数、感知信号设计、接口信令）。