网络级ISAC设计：分布式协同感知通信融合的6G前沿技术综述

《IEEE Journal of Selected Topics in Electromagnetics, Antennas and Propagation》：Network-Level ISAC Design: State-of-the-Art, Challenges, and Opportunities

本文针对6G无线网络中集成感知与通信(ISAC)的大规模部署需求，系统阐述了网络级ISAC系统的架构设计、性能分析与关键技术。研究团队深入探讨了分布式协同波束成形(CBF)、联合传输(CoMP)等协作方案，通过随机几何(SG)理论分析了系统覆盖概率与频谱效率的权衡关系，并提出了基于指纹谱的空中同步等创新方案。该研究为构建可扩展、高性能的分布式ISAC系统提供了理论支撑和技术路径，对推动B5G/6G网络实现毫米波频段的高精度感知与高速通信深度融合具有重要指导意义。

　　

随着第五代移动通信技术(5G)的规模化商用，全球科研界已将目光聚焦于第六代移动通信系统(6G)的演进方向。集成感知与通信(Integrated Sensing and Communication, ISAC)作为6G的关键使能技术，旨在通过共享频谱资源和硬件设备，实现通信与感知功能的深度融合。早期的ISAC研究主要集中于链路级系统设计，虽验证了技术可行性，却暴露出严重的小区间干扰、毫米波频段覆盖受限、感知分辨率与检测概率不足等固有缺陷。为突破这些瓶颈，学术界提出网络级ISAC新范式，通过分布式节点协同操作，将系统能力从单节点扩展至多节点协作网络。

发表于《IEEE Journal of Selected Topics in Electromagnetics, Antennas and Propagation》的这篇综述性论文，系统阐述了网络级ISAC系统的架构设计、性能分析与关键技术挑战。研究团队由伦敦大学学院、曼彻斯特大学及中国移动研究院的学者组成，针对分布式ISAC系统中干扰管理、协同信号设计和同步需求等核心问题展开了深入探讨。

关键技术方法主要包括：1)基于随机几何理论的网络性能分析框架，建模基站空间分布为泊松点过程(PPP)；2)多节点协同信号处理方案，涵盖协调波束成形(CBF)与联合传输(CoMP)；3)混合定位算法，融合到达时间(TOF)与到达角(AOA)测量值；4)基于指纹谱的空中同步技术，利用环境静态物体反射特性实现时间/频率偏移估计。

架构与系统模型

研究团队首先对比了集中式与分布式ISAC架构的优劣。分布式多输入多输出(MIMO)配置可进一步分为收发分离的半双工(HD)架构和收发共址的全双工(FD)架构。

全双工架构虽能组合单站与双站感知链路，但需应对发射机自干扰(SI)的挑战。在信号建模方面，论文推导了协同波束成形与联合传输两种模式下的通信接收信号模型，并建立了包含目标反射、节点间干扰(INI)和自干扰的感知接收信号表达式。

干扰管理与协同ISAC性能

通过随机几何分析发现，网络级ISAC的性能增益高度依赖于协同层级。研究团队定义了感知与通信(S&C)的ASE区域这一关键指标，揭示了空间自由度约束下性能权衡的内在规律。

分析表明，当基站天线数M_t=64时，协同波束成形可将通信覆盖率提升至90%以上，而非协同基准方案仅能达到70%。此外，研究还发现分布式ISAC的定位精度随协同节点数N增加呈ln²N尺度律提升，显著优于单节点系统。

协同信号设计

在信号设计层面，论文对比了非相干与相干联合传输的策略差异。非相干方案通过功率合并实现稳健性能，而相干方案在理想同步条件下可获得最优性能上界。研究团队提出了基于克拉美罗界(CRLB)最小化的波束成形优化模型，在满足用户信干噪比(SINR)阈值Γ_c约束下，实现目标定位误差最小化。数值仿真表明，在4节点协同场景下，混合TOF-AOA定位方案可将定位误差降低至纯AOA方案的1.3%。

空中同步技术

同步精度是制约分布式ISAC性能的关键因素。

论文重点分析了基于指纹谱的同步方案，该方法利用环境静态物体的延迟-多普勒谱作为特征指纹，通过二维互相关运算估计时间偏移(TO)和载波频率偏移(CFO)。实验数据显示，在子载波数N_c=1024的OFDM系统中，该方案可将同步精度提升至10皮秒量级，显著优于传统交叉天线互相关(CACC)方法的250皮秒精度。

研究结论表明，网络级ISAC通过分布式节点协同，可有效突破单节点系统的性能边界。在通信方面，协同波束成形与联合传输能显著提升区域频谱效率；在感知方面，分布式MIMO雷达架构通过空间分集效应增强目标检测与定位能力。然而，系统实现仍面临相位同步、信号处理复杂度、安全机制等挑战。未来研究方向应聚焦于低复杂度分布式信号处理、人工智能驱动的资源分配、物理层安全增强等领域。该研究为6G网络实现厘米级感知与吉比特通信的深度融合奠定了理论基础，对智能交通、低空经济、工业互联网等垂直应用具有重要推动意义。