太赫兹感知协同移动通信方法及性能评估范式.pdf

第48 卷总第52 3期太赫兹感知协同移动通信方法及性能评估范式刘子乐，杨闯*，彭木根（北京邮电大学网络与交换技术国家重点实验室，北京10 0 8 7 6）【摘要】作为下一代移动通信网络的关键使能技术之一，太赫兹通信以其大带宽特性，可以满足虚拟现实、车联网、无人机通信、星间通信等多种场景的大容量传输需求。然而，移动场景下的太赫兹通信需要高精感知信息用于波束对准，现有感知协同通信方法在太赫兹系统中面临波束追不上、反射回波弱、性能评估难的技术难题，使得太赫兹通信感知一体化的系统设计悬而未决。针对上述问题，提出太赫兹感知协同移动通信方法与性能评估范式。首先利用回波信号中的相位与幅度信息分别对目标用户的方位角与切向角速度进行参数估计，之后基于克拉美罗界对感知回波和通信回波的参数信息进行融合得到目标用户角域参数信息，然后校正波束角以实现太赫兹移动通信实时波束对准。为了更好地评估所提方案性能，面向资源共享体制提出了等效对准方差与等效信道容量新指标。蒙特卡洛仿真与数值结论表明，所提方案在高用户机动、低感知资源下可以显著提升太赫兹通信感知一体化系统的感知精度与通信速率，且仍具有进一步提升性能的潜力。【关键词】太赫兹感知协同移动通信；切向角速度估计；回波融合doi:10.3969/j.issn.1006-1010.20240301-0001中图分类号：TN915.41文献标志码：A文章编号：10 0 6-10 10(2 0 2 4)0 3-0 10 7-0 7引用格式：刘子乐,杨闯,彭木根太赫兹感知协同移动通信方法及性能评估范式J.移动通信,2 0 2 4,48(3):10 7-113.LIU Zile,YANG Chuang,PENG Mugen.Performance Evaluation of Terahertz Sensing-Assisted Mobile Communication MethodJJ.MobileCommunications,2024,48(3):107-113.Performance Evaluation of Terahertz Sensing-Assisted Mobile Communication Method(State Key Laboratory of Networking and Switching Technology,Beijing University of Posts and Telecommunications,Beijing 100876,China)AbstractKeywordsOSID:LIU Zile,YANG Chuang,PENG MugenAs a key enabling technology for the next generation of mobile communication networks,terahertz communication,with itslarge bandwidth characteristics,can meet the high-capacity transmission requirements of various scenarios such as virtualreality,vehicular networks,UAV communications,and inter-satellite communications.However,terahertz communication inmobile scenarios requires high-precision sensing information for beam alignment.Existing sensing-assisted communicationmethods face challenges in terahertz systems,such as beam tracking lag,weak reflection echoes,and difficult performanceevaluation,leaving the system design of integrated terahertz sensing and communication unresolved.To address these issues,a terahertz sensing-assisted mobile communication method and performance evaluation paradigm are proposed.Initially,theazimuth angle and tangential angular velocity of the target user are estimated using the phase and amplitude information in theecho signal.Subsequently,the parameter information of the sensing echo and communication echo is integrated based on theCramer-Rao bound to obtain the angular domain parameter information of the target user,followed by beam angle correctionto achieve real-time beam alignment in terahertz mobile communication.To better evaluate the performance of the proposedscheme,new metrics for equivalent alignment variance and equivalent channel capacity are introduced for the resource-sharingregime.Monte Carlo simulations and numerical results demonstrate that the proposed scheme can significantly enhance thesensing accuracy and communication rate of the integrated terahertz sensing and communication system in scenarios with highuser mobility and low sensing resources,with potential for further performance improvement.terahertz sensing-assisted mobile communications;tangential angular velocity estimation;echo integration扫描二维码与作者交流收稿日期：2 0 2 4-0 2-15*基金项目：国家重点研发计划“6 G通信一感知一计算融合一体化网络架构与关键技术”（2 0 2 1YFB2900200）；国家自然科学基金“室内环境太赫兹介电特性机动测量关键理论与技术”（6 2 10 10 59）；北京市自然科学基金“面向6 G应用的太赫兹短距离移动通信关键技术研究”（L223007）；中国电子协会青年人才托举工程（2 0 2 2 QNRC001）；北京邮电大学博士生创新基金“太赫兹通信感知一体化性能分析与优化方法研究”（CX2022111）*通信作者移动通信2024年3月第3期107第48 卷1“6G通感算融合”专题总第52 3期0引言为了适配高数据速率场景的应用需求，第六代移动通信系统（6 G,The Sixth Generation Mobile CommunicationSystem）被普遍认为需要具有Tbps级的大容量传输能力。为此，具有广阔带宽资源的太赫兹（THz,Terahertz）频段（0.1-10 T H z）成为了学术界和工业界所广泛认可的6 G候选频段。然而，THz通信需要采用窄波束传输以弥补严重的路径损耗与分子吸收造成的信号衰减，使得其在移动场景面临严峻的波束对准难题3。新近蓬勃发展的通信感知一体化（JCAS,Joint Communication And Sensing）技术使得基站可以在通信的同时，对目标进行高精的状态感知，从而辅助实现THz通信窄波束对准，达成THz感知协同移动通信(TSAMC,THz Sensing-Assisted Mobile Communication)4。作为6 G通信的主要特征之一，TSAMC技术近年来发展迅速。一些早期研究采用Sub-6GHz波段信号5或视觉的可见光信号6 来实现目标参数的感知，但不同频段的信道差异使得波束对准后的通信性能受限。近期更多的研究着眼于直接采用THz频段感知用于辅助THz通信，并探索其在元宇宙7 、车联网【8 、无人机通信9、星间通信10 的多样化场景下的应用。但上述研究感知方式、协同机理、通信体制均存在较大差异，TSAMC技术尚缺少统一的普适理论框架及性能评估范式。本文首先总结了TSAMC太赫兹感知协同移动通信研究现状，提炼其在切向角速度估计、回波感知精度、性能指标三个方面存在的挑战。然后针对以上挑战，提出一种基于幅度估计与回波融合的TSAMC方法，详细阐述了模型、原理与步骤。之后面向TSAMC 特性提出等效对准方差与等效信道容量的新指标，并通过蒙特卡洛仿真对所提方法进行验证。最后对未来TSAMC理论演化与技术发展进行了展望。1太赫兹感知协同移动通信研究现状现有TSAMC方案按照感知类型可分为基于反馈与基于回波两类。在基于导频的TSAMC方案下，一体化基站可以通过用户的上行传输信号中携带的反馈信息（导频或信道状态信息等）对链路进行信道估计，从而实现波束训练以实现窄波束通信，属于主动感知协同通信!，而对于基于回波的TSAMC方案，一体化基站可以通过接收感知信号经目标用户的表面反射的回波信号以实现对用户或目标的状态估计，并利用其中的方位角信息实现波束对准，属于被动感知协同通信12 。然而，上述方案仅考虑目标用户方位角估计，而忽视了切向角速度的影响。在高机动场景下，目标用户的切向角速度导致的波束对准偏差最高可达0.5radl13，远大于THz天线普遍的波束宽度即0.1rad以下4，使得传统108移动通信2024年3月第3期TSAMC难以实现波束对准。为了适配高机动场景的应用需求，TSAMC的感知应考量切向角速度的参数估计。最常见的多基地感知方法是通过在空间多个地点设置一体化基站，从不同方向感知目标的径向速度，进而矢量合成目标在空间内的速度矢量115，但是硬件成本限制了其在THz频段的应用。相对应地，卡尔曼滤波方法允许单个一体化基站通过多个时隙之间的方位角变化间接估计目标用户的切向角速度10 ，其估计参数的时效性相对受限。基于多天线阵子干涉的感知方法则可以通过明暗条纹切换频率直接估计目标的切向角速度17 ，但其在THz宽带系统下性能仍有待商榷。为应对上述问题，可以考虑采用基于幅度估计的切向角速度估计方法，从理论上更为适配TSAMC系统18 ，但其应用仍需解决接收回波信噪比（SNR，Si g n a l-t o-No i s eRatio）较低导致THz感知估计精度不足的难题。受限于功率放大器等硬件模块的性能，太赫兹接收信号信噪比通常较低。为了同时兼顾感知精度和通信容量，相关研究往往采用优化算法以实现空口资源分配或信号波形设计的最优19。然而由于系统中感知与通信共享空口资源，上述方法无法打破二者之间的性能的基本约束2 0 1,亦难以达到TSAMC的应用需求。文献2 1 另辟蹊径地利用通信回波与感知回波对目标进行参数估计，并给出了这种融合回波参数估计的克拉美罗界（CRB，C r a m e r-Ra oBound），但并未给出可实现回波融合的具体算法。除此以外，如何恰当评估TSAMC的性能也是一大挑战。性能界理论可以描述通信感知有效性性能的上界2 ,但未能实现联合通信与感知性能的表征。文献2 3 创新性地利用CRB与信道容量构建了通感效率与通感效用新指标，然而其物理意义仍尚未明确。为了更好地表征TSAMC在实际场景中的性能，性能指标不仅应联合考量通信感知间的性能折中与增强，同时应综合评估系统的有效性与可靠性，因此目前仍有待进一步研究。2太赫兹感知协同移动通信方法针对高机动场景的窄波束对准需求，TSAMC需要应对切向角速度估计及信噪比提升两方面挑战，具体包括角域参数估计、基于CRB的参数融合感知、融合感知协同通信波束对准三个步骤，流程如图1所示。2.1太赫兹感知的角域参数估计系统模型考虑点对点传输场景，由固定的太赫兹一体化基站与高机动的目标用户构成，目标用户状态参数包括距离d、方位角、径向速度与切向角速度。考虑被动感知与下行链路情形，一体化基站指向目标用户发送一体化信号，第48 卷总第52 3期刘子乐，杨闯，彭木根：太赫兹感知协同移动通信方法及性能评估范式角域参数估计感知方位角估计及CRB感知回波接收通信方位角估计及CRB感知切向角速度估计及CRB通信回波接收回波信息融合融合方位角估计及CRB融合切向角速度估计及CRB通信切向角速度估计及CRB降低波束对准方差通信SNR期望通信信号机动导致波束对准偏差图1太赫兹感知协同移动通信方法流程示意图目标用户接收一体化信号中的下行通信信号，而一体化基站再通过接受由目标用户表面反射的一体化信号回波对目标角域参数9,进行估计，基站天线数为N、用户天线数为Nu、波束宽度为、中心频率f、系统带宽为B、感知间隔为Tpri、感知信号发送功率为Ps、通信信号发送功率为P，采样间隔由奈奎斯特定理确定即4=0.5Bl，采样数为M=Tpr/4。一体化信号由感知信号与通信信号时分相加得到，设时分系数为，则感知时隙为M、通信时隙为M，从而一体化信号可表达为：1 s.(0),01M,4s(t)=)s.(t),M,AtTpri感知信号采用调频连续波（FMCW,FrequencyModulatedContinuousWave）波形，即：k=0u(t-kT.)-u(t-(k+1)T.)其中，T。为脉冲间隔、K=Tpri/T。为感知间隔内的脉冲数、P.为感知功率。通信信号采用正交频分复用（OFDM,Orthogonal Frequency Division Multiplexing）波形，即:s.(t)=/P2expjr(2f.at+q=14其中，Q为子载波数、1为比特符号数值、P。为通信功率。一体化信号经目标用户表面反射，回波被一体化基站接收。将时间离散化为t=m4,则回波接收信号可表达为：rlk(0)=ghkm(0)oskm(c)0alm()空域采样=hm(0)st(t)st(t)Oal(f)al.(0)+nlMN.这里，为矩阵Hadamard积、为矩阵Kronecker积，280-2282信道响应g可视为常数，幅度衰落h()=1,e,e由高斯波束模型的对准偏差s=w确定，响应信号3(0)(-),(4-)(M-1)-)为由传输时延-2 4C决定，相位偏移(T)-1,ei214,eax-1)由多普勒频遍历容量感知协同通信偏=_J导致，天线转向失量a(0)-1,e,e.-则受方位角影响，nw为方差为的高斯白噪声，0=o,t,f,q 为估计参数。不难看出，接收端通过不同时隙和不同天线阵元分别对回波信号进行时域与空域采样，采样得到接收信号包括实部的幅度信息与虚部的相位信息，根据信息随时域与空域是否恒定可分为常量特征（时不变空不变）时域特征（时变空不变）与空域特征（时不变空变），如表1所示。其中，响应信号被认为是常量特征是因为假设感知间隔内目标用户径向速度导致的位移远远小于(1)距离即vTpri0的平均信息摘。2）等效信道容量：定义为全部取值下信道容量的平均值，表达式为：Re.=I R(B)d等效信道容量在时分系数信道容量的线性线性图像上可以表征为曲线与x轴的闭包面积。相比最优信道容量，等效信道容量考察了随机性导致的可靠性影响；相比特定时间范围内的平均信道容量仅能考虑特定下的性能，等效信道容量更全面地考量了资源共享的影响，更能整体评估TSAMC方案通信性能。3.2可达性能评估可达性能评估可以充分证明所提方案的性能优越性。TSAMC系统感知与通信的可达性能分别通过可达对准方差与可达信道容量表征。图3显示了可达对准方差随时分系数变化的图像。IA方案的最低可达对准方差为2.8 910 rad，在=0.55处取得，可达等效对准方差为7.18 10 rad；D A 方案的最低可达对准方差为5.48 10 rad，在=1处取得，可达等效对准方差为1.17 10 rad；K A 方案的最低可S.g,P.(15)(16)(17)达对准方差为7.8 6 10 rad，在=1处取得，可达等效对准方差为1.58 10 rad；A A 方案的最低可达对准方差为1.36 10*rad，在=1处取得，可达等效对准方差为2.0 110 rad；NA 方案的最低可达对准方差为1.08104rad，对于所有近似恒定不变，可达等效对准方差为1.0 8 10 rad。仿真表明，所提IA方案可达感知性能明显优于其它方案，性能提升随增加而降低；可达等效对准方差相比DA、K A、A A、NA 方案降低0.2 1、0.34、0.45、1.18 个数量级；DA方案可达对准方差恒小于KA方案，表明基于幅度的切向角速度估计方案实际感知性能优于卡尔曼滤波方案。10310-41010-60图3TSAMC可达对准方差与时分系数关系仿真图图4展示了可达信道容量随时分系数变化的图像。IA方案的最高可达信道容量为10.6 3Gbps，在=0处取得，可达等效信道容量为5.39Gbps；D A 方案的最高可达信道容量为9.6 9Gbps，在=0.09处取得，可达等效信道容量为4.6 2 Gbps；K A 方案的最高可达信道容量为8.9 6 Gbps，在=0.09处取得，可达等效信道容量为4.20Gbps；A A 方案的最高可达信道容量为2.0 1Gbps，在=0.09处取得，可达等效信道容量为3.8 3Gbps；NA方案的最高可达信道容量为2.7 4Gbps，在=0处取得，可达等效信道容量为1.37 GbpS。仿真表明，所提IA方案可达通信性能明显优于其它方案，性能提升在趋于O时极为显著；可达等效信道容量相比DA、K A、A A、NA方案提升16.8%、2 8.5%、40.7%、2 9 2.9%；DA方案可达信道容量恒大于KA方案，表明基于幅度的切向角速度估计方案实际通信性能优于卡尔曼滤波方案。移动通信2024年3月第3期111*一融合感知协同(IA)一角速感知协同(DA)18一卡尔曼协同(KA)168一角感知协同(AA)12无感知协同（NA)250.20.4时分系数0.60.81第48 卷“6G通感算融合”专题！1总第52 3期IA方案的最高信道容量上界为13.33Gbps，在=0处取14(sdq)wo1210864200图4TSAMC可达信道容量与时分系数关系仿真图3.3性能界限评估性能界限评估可以揭示所提方案可提升的性能潜力。TSAMC系统感知与通信的性能界限分别通过对准方差下界与信道容量上界表征。图5显示了对准方差下界随时分系数变化的图像。IA方案的最低对准方差下界为1.42 10-13rad，在=0或1处取得，等效对准方差下界为2.2 310-13rad；D A 方案的最低对准方差下界为1.42 10-13rad，在=1处取得，等效对准方差下界为1.42 10-12 rad；K A 方案的最低对准方差下界为2.36 10-13rad，在-1处取得，等效对准方差下界为1.1410-13rad；A A 方案的最低对准方差下界为8.3310rad，在0.025处取得，等效对准方差下界为8.4410rad；NA 方案的最低对准方差下界为1.0 8 10 4rad，对于所有近似恒定不变，等效对准方差下界为1.0 8 10rad。仿真表明，DA方案可大幅提升高下的感知性能界限，而所提IA方案则可以有效优化低下的感知性能界限；等效对准方差下界相比DA、K A、A A、NA 方案降低0.8 0、0.71、7.58、8.6 8 个数量级；KA方案等效对准方差下界小于DA方案，说明卡尔曼滤波方案感知性能潜力整体优于基于幅度的切向角速度估计方案。(2pel)u10510-1010-150图5TSAMC对准方差下界与时分系数关系仿真图112移动通信2024年3月第3期图6 揭示了信道容量上界随时分系数变化的图像。一融合感知协同(IA)一角速感知协同(DA)18一卡尔曼协同(KA)16一角感知协同(AA)12无感知协同(NA)25WWM0.20.4时分系数阝*一融合感知协同（IA)一角速感知协同(DA)18一卡尔曼协同(KA)16一角感知协同(AA)12一无感知协同(NA)250.20.4时分系数得，等效信道容量上界为6.6 6 Gbps；D A 方案的最高信道容量上界为12.8 8 Gbps，在=0.03处取得，等效信道容量上界为6.57 Gbps；K A 方案的最高信道容量上界为13.26Gbps，在=0.005处取得，等效信道容量上界为6.61Gbps；A A 方案的最高信道容量上界为10.2 2 Gbps，在=0.005处取得，等效信道容量上界为5.10 Gbps；NA 方案的最高信道容量上界为2.7 4Gbps，在=0处取得，等效0.60.80.60.811信道容量上界为1.37 Gbps。仿真表明，DA方案可以在较高下使通信性能界限趋近理想对准，而所提IA可以在全部取值下使通信性能界限趋近理想对准；等效信道容量上界相比DA、K A、A A、NA 方案提升1.42%、0.8 0%、30.69%、38 5.57%；K A 方案等效信道容量上界大于DA方案，说明卡尔曼滤波方案通信性能潜力整体优于基于幅度的切向角速度估计方案。14(sda)uy210864200图6 TSAMC信道容量上界与时分系数关系仿真图4结束语针对太赫兹感知在高机动场景存在追不上与回波弱的技术缺陷，难以协同太赫兹移动通信实现波束对准的技术挑战，本文提出了基于切向角速度感知与回波融合的太赫兹感知协同移动通信方法，一方面通过回波中包含的幅度信息进行切向角速度参数估计，另一方面通过融合感知回波与通信回波以提升感知精度，进而提升太赫兹感知的可靠性与有效性，进而实现高机动场景的太赫兹窄波束通信。为了更全面地评估所提方案的性能优势，构建了等效对准方差与等效信道容量的感知与通信新指标。仿真结果表明，所提方案相比传统卡尔曼滤波方案可更充分提取回波信号中包含的目标状态信息，从而更有效提升高机动场景下太赫兹感知精度与通信容量，且性能仍有进一步挖掘的潜力。未来工作可从信号处理的角度进行深人探索，使得太赫兹感知协同移动通信系统的可达性能进一步趋近性能界限。一*一融合感知协同(IA)一角速感知协同(DA)18一卡尔曼协同(KA)16一角感知协同(AA)12一无感知协同(NA)250.20.4时分系数0.60.81第48 卷总第52 3期刘子乐，杨闯，彭木根：太赫兹感知协同移动通信方法及性能评估范式移动通信参考文献：1 Chaccour C,Soorki M N,Saad W et al.Seven Defining Features ofTerahertz(THz)Wireless Systems:A Fellowship of Communicationand SensingJ.IEEE Communications Surveys&Tutorials,2021,24(2):967-993.2石涵琛，杨闯，彭木根.6 G太赫兹通信：架构、技术与挑战J/OL.电波科学学报：1-2 0 2 0 2 4-0 3-2 0 .3 谢莎，李浩然，李玲香，等：面向6 G网络的太赫兹通信技术研究综述.移动通信，2 0 2 0,44(6):36-43.4彭木根,刘喜庆,刘子乐,等.6 G通信感知一体化理论与技术控制与决策,2 0 2 3,38(1):2 2-38.5Alrabeiah M,Alkhateeb A.Deep Learning for mmWave Beamand Blockage Prediction Using Sub-6GHz ChannelsJ.IEEETransactions 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