隨著5G向5G-A演進、6G愿景逐步落地，無線網(wǎng)絡(luò)的定位正從“信息傳輸通道”向“物理世界感官系統(tǒng)”升級。智能交通、無人駕駛、智慧城市等場景的爆發(fā)，不僅要求網(wǎng)絡(luò)具備超高速率、低時延的通信能力，更需要其擁有環(huán)境感知、精準(zhǔn)定位、動態(tài)跟蹤等核心能力。

在此背景下，通感一體化技術(shù)(Integrated Sensing and Communication, ISAC)應(yīng)運而生，成為連接5G-A與6G的核心技術(shù)橋梁，更是未來網(wǎng)絡(luò)演進的關(guān)鍵方向。

ISAC核心概述：

打破通信與感知的“壁壘”

在傳統(tǒng)無線系統(tǒng)中，通信與感知長期處于“各自為戰(zhàn)”的狀態(tài)：通信系統(tǒng)專注于高效、可靠地傳輸信息，感知系統(tǒng)(如雷達、激光雷達、聲吶等)則聚焦于探測、定位環(huán)境中的目標(biāo)。這種分離式設(shè)計雖在各自領(lǐng)域取得成效，卻也帶來了頻譜資源緊張、硬件重復(fù)部署、系統(tǒng)協(xié)同效率低下等突出問題，難以適配未來多場景融合需求。

值得注意的是，ISAC并非簡單將雷達與通信設(shè)備“拼湊”在一起，而是通過信號、硬件、協(xié)議與智能層面的深度融合，讓單一系統(tǒng)同時實現(xiàn)高質(zhì)量通信與高精度感知雙重任務(wù)。其核心邏輯是：共享同一套硬件平臺、頻譜資源及信號處理架構(gòu)，在高效完成通信任務(wù)的同時，實現(xiàn)高精度環(huán)境感知，最終達成頻譜、硬件與信號處理資源的最大化復(fù)用。

這種深度融合的模式，帶來了四大核心優(yōu)勢：

?頻譜高效復(fù)用：有效緩解當(dāng)前日益緊張的頻譜資源壓力，提升資源利用率;

?硬件資源共享：減少重復(fù)建設(shè)，降低系統(tǒng)部署成本與功耗，推動技術(shù)規(guī)模化應(yīng)用;

?感知與通信互惠增強：感知信息可優(yōu)化波束賦形、提升信道估計精度，通信反饋則能輔助多節(jié)點協(xié)同感知，實現(xiàn)雙向賦能;

?賦能智能應(yīng)用：為自動駕駛、智慧醫(yī)療、工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)等場景，提供統(tǒng)一的“通信+感知”一體化基礎(chǔ)設(shè)施，打破場景割裂困境。

ISAC發(fā)展路線：

3GPP標(biāo)準(zhǔn)引領(lǐng)，從概念到商用的三步跨越

ISAC的技術(shù)演進，本質(zhì)上是3GPP標(biāo)準(zhǔn)的系統(tǒng)性推進過程。從2020年首次提出概念，到2025年正式納入5G-A核心規(guī)范，3GPP通過分階段、可驗證的標(biāo)準(zhǔn)迭代，逐步為ISAC從理論研究走向商用落地鋪平了道路，核心分為三個關(guān)鍵階段：

2020年

概念立項，開啟標(biāo)準(zhǔn)化征程

關(guān)鍵文檔：

TR 22.837(Study on Integrated Sensing and Communication)

時間節(jié)點：

2020年3月，3GPP RAN#86會議正式立項

核心內(nèi)容：

明確“通信與感知一體化”為5G-A的必要技術(shù)方向;列舉車聯(lián)網(wǎng)、無人機避障、智慧城市等12類典型用例，奠定后續(xù)研究基礎(chǔ);確立核心研究目標(biāo)——解決“頻譜沖突、硬件冗余、場景割裂”三大痛點。

核心意義：

這是3GPP首次將ISAC納入標(biāo)準(zhǔn)研究體系，標(biāo)志著該技術(shù)正式從“概念探索”邁入“標(biāo)準(zhǔn)化推進”的關(guān)鍵階段。

2023年

R18草案，搭建初步技術(shù)框架

關(guān)鍵文檔：

3GPP R18(2023年草案)

時間節(jié)點：

2023年12月，R18標(biāo)準(zhǔn)草案正式發(fā)布

核心更新：

首次提出ISAC基礎(chǔ)架構(gòu)，明確“主動ISAC”(系統(tǒng)主動發(fā)射信號)與“被動ISAC”(利用環(huán)境信號)的分類;初步規(guī)范資源分配機制，提出“半雙工(時分復(fù)用)”作為過渡方案，明確“通信波形需兼容感知需求”，但未細(xì)化波形細(xì)節(jié)。

2025年

R19正式標(biāo)準(zhǔn)，完善技術(shù)體系

關(guān)鍵文檔：

3GPP R19(2025年12月正式發(fā)布)

時間節(jié)點：

2025年12月，3GPP Release 19正式定稿

核心突破：

首次確立ISAC的完整技術(shù)模型、系統(tǒng)架構(gòu)與評估框架，完善信道模型，填補了此前標(biāo)準(zhǔn)中的技術(shù)空白，為ISAC商用落地提供了明確的標(biāo)準(zhǔn)依據(jù)。

ISAC系統(tǒng)設(shè)計：

多維度分類，適配多樣化商用場景

作為6G技術(shù)的核心突破點，ISAC的系統(tǒng)設(shè)計并非單一固定模式，而是高度依賴應(yīng)用場景、信號流向與協(xié)作機制的動態(tài)組合。目前，全球主流研究與項目均采用“節(jié)點數(shù)量+感知方式+資源分配”的三維分類框架，有效避免傳統(tǒng)“技術(shù)堆砌”式研究的割裂性，推動ISAC從實驗室走向規(guī)?；逃?截至2026年，該框架已成為行業(yè)主流)。

1按節(jié)點數(shù)量分類

(決定系統(tǒng)覆蓋與復(fù)雜度)

節(jié)點數(shù)量定義了信號發(fā)射與接收的物理分布，是決定系統(tǒng)覆蓋能力、部署成本與復(fù)雜度的核心基礎(chǔ)：

● 單站 ISAC：

發(fā)射與接收由同一設(shè)備完成，結(jié)構(gòu)簡單、部署成本低，特別適合資源受限場景(如小型終端、邊緣設(shè)備);

● 雙站/多站 ISAC：

發(fā)射端與接收端分離，或多節(jié)點協(xié)同工作，通過空間分集技術(shù)，大幅提升系統(tǒng)覆蓋范圍與抗干擾能力，適配廣域感知場景。

2 按感知方式分類

(關(guān)聯(lián)系統(tǒng)成本與適用場景)

感知方式核心是“信號是否主動發(fā)射及來源”，直接決定系統(tǒng)成本、功耗與適用場景：

● 主動 ISAC：

系統(tǒng)主動發(fā)射信號(如復(fù)用 OFDM 通信波形)，具備高精度、高可控性的優(yōu)勢，是目前行業(yè)主流的感知方式;

● 被動 ISAC：

利用環(huán)境中的通信輻射進行無源感知，無需主動發(fā)射信號，具有低功耗、隱蔽性強的特點，適合特殊場景部署。

3 按資源分配分類

(決定系統(tǒng)資源效率)

資源分配聚焦“通信與感知在時頻域的共存策略”，是提升系統(tǒng)資源效率的關(guān)鍵：

● 共存式 ISAC：

通信與感知同時同頻進行，依賴自干擾消除(SIC)技術(shù)實現(xiàn)高效協(xié)同，資源利用率最高;

● 非重疊資源分配 ISAC：

通過時分、頻分等方式交替執(zhí)行通信與感知任務(wù)，技術(shù)復(fù)雜度低，適合低成本部署場景。

4 混合架構(gòu)：

ISAC商用的核心方向

實際部署中，ISAC系統(tǒng)并非采用單一分類模式，而是多維度的動態(tài)組合，即“混合架構(gòu)”，以下為兩個典型案例：

● 運營商+基站廠商：

5G-A通感一體基站試點，采用“單站主動全雙工+多站被動感知”模式，實現(xiàn)通信服務(wù)與環(huán)境監(jiān)測雙重能力;

● 歐盟研究項目：

車聯(lián)網(wǎng)終端融合“雙站半雙工+主動感知”，在高速移動場景下，將目標(biāo)跟蹤時延壓縮至5ms，滿足自動駕駛需求。

截至2026年，全球已落地并驗證超30個混合架構(gòu)ISAC項目，充分證明該分類體系是推動技術(shù)產(chǎn)業(yè)化的關(guān)鍵支撐。但目前仍面臨三大挑戰(zhàn)：一是融合設(shè)計復(fù)雜度高，多站全雙工需解決相位同步等難題，算法復(fù)雜度指數(shù)級上升;二是標(biāo)準(zhǔn)化滯后，3GPP R18僅覆蓋基礎(chǔ)框架，混合模式的統(tǒng)一評估標(biāo)準(zhǔn)仍在制定中;三是成本瓶頸，高精度混合方案(如全雙工+多站)的硬件成本較高，制約大規(guī)模商用落地。

ISAC信道模型：

標(biāo)準(zhǔn)化建模，支撐系統(tǒng)級仿真與部署

信道模型是ISAC系統(tǒng)設(shè)計、仿真與優(yōu)化的核心基礎(chǔ)。在3GPP TR 38.901的R19版本中，第7.9章專門針對ISAC場景的信道建模方法進行了規(guī)范，該模型并非脫離傳統(tǒng)通信信道模型重構(gòu)，而是在現(xiàn)有基礎(chǔ)上疊加感知目標(biāo)的物理特性與傳播路徑，以支持聯(lián)合通信與雷達感知功能的系統(tǒng)級仿真。

1. ISAC信道的通用結(jié)構(gòu)

TR 38.901將一對感知發(fā)射機(Sensing TX, STX)與感知接收機(Sensing RX, SRX)之間的ISAC信道，明確分解為兩個核心組成部分：

目標(biāo)信道分量

每個感知目標(biāo)對應(yīng)一個目標(biāo)信道，包含所有經(jīng)由該目標(biāo)反射/散射后到達接收機的多徑分量。建模過程中需重點考慮四大因素：目標(biāo)的RCS(雷達截面積)、目標(biāo)的位置與速度(用于多普勒建模)、極化特性(如HH、VV、HV等)、目標(biāo)表面粗糙度引起的漫散射。

目標(biāo)信道可進一步分為兩類：單站感知(STX與SRX同址，如基站自感知)、雙站感知(STX與SRX分離，如基站-UE協(xié)作感知)。

背景信道分量

包含不屬于任何感知目標(biāo)的其他多徑信號，即環(huán)境中的靜態(tài)或非關(guān)注散射體(如墻體、家具、樹木等)。背景信道直接沿用TR 38.901中對應(yīng)通信場景(如UMi、InH、RMa等)的傳統(tǒng)大尺度+小尺度參數(shù)(如路徑損耗、陰影衰落、時延擴展、角度擴展等)，無需額外重構(gòu)模型。

2. 感知目標(biāo)建模細(xì)節(jié)

3GPP協(xié)議對感知目標(biāo)的建模的核心要素進行了明確規(guī)范，主要分為目標(biāo)分類與RCS建模兩部分：

?目標(biāo)分類：

分為感知目標(biāo)(任務(wù)關(guān)注的對象，如無人機、車輛、行人)與環(huán)境對象(EO，非目標(biāo)但可能產(chǎn)生強回波的物體);其中EO又分為Type I(尺寸較小，建模方式與感知目標(biāo)一致)與Type II(大型靜態(tài)物體，如建筑、山體，采用傳統(tǒng)通信信道中的靜態(tài)散射體建模);

?RCS建模：

RCS是感知性能的核心參數(shù)，單位為㎡。TR 38.901提供了典型目標(biāo)的RCS參考值：人體約0.5-1㎡、小型無人機約0.1-0.5㎡、轎車約10-100㎡;RCS可建模為頻率、入射角、極化的函數(shù)，部分場景支持統(tǒng)計分布(如Swerling模型)。

3. 傳播場景關(guān)鍵參數(shù)

3GPP 7.9.1章節(jié)詳細(xì)定義了ISAC的傳播場景，配合不同的ST類型進行選擇，核心參數(shù)如下表所示：

4. 參考信道模型

由于現(xiàn)實環(huán)境高度異構(gòu)，不同場景的無線傳播環(huán)境差異顯著，單一信道模型無法滿足所有場景的建模需求。因此，3GPP 7.9.3章節(jié)定義了針對不同傳感場景的參考信道模型，按部署拓?fù)?、終端類型進行細(xì)分，確保建模的系統(tǒng)化、標(biāo)準(zhǔn)化與可復(fù)現(xiàn)性，核心參考場景及對應(yīng)模型如下表所示(涵蓋13類核心場景)：

Tx/Rx

Rx/Tx

Reference TR to define the channel model

TRP

TRP

For sensing scenario UMi/UMi-AV, UMa/UMa-AV, RMa/RMa-AV, InH, InF

- TRP-TRP link of scenario UMi, UMa, InH, and InF following the option based on TR 38.901 defined in Clause A.3 of TR 38.858

- For InF, hUE is changed to the same height as the BS

- TRP-UE link of scenario RMa defined in Clause 7 of TR 38.901 by setting hUE=35m (see note 1)

For sensing scenario Highway

- TRP-UE link of scenario RMa in Clause 7 of TR 38.901 by setting hUE=35m for FR1(see note 1)

- TRP-TRP link of scenario UMa following the option based on TR 38.901 defined in Clause A.3 of TR 38.858

For sensing scenario Urban grid

- TRP-TRP link of scenario UMa following the option based on TR 38.901 defined in Clause A.3 of TR 38.858

For sensing scenario HST

- TRP-UE link of scenario RMa in Clause 7 of TR 38.901 by setting hUE=35m for FR1 (see note 1)

- TRP-TRP link of scenario UMa following the option based on TR 38.901 defined in Clause A.3 of TR 38.858 for FR2

TRP

terrestrial UE

For sensing scenario UMi/UMi-AV, UMa/UMa-AV, RMa/RMa-AV, InH, InF

- TRP-UE link of scenario UMi, UMa, RMa, InH, and InF in Clause 7 of TR 38.901

For sensing scenario Highway and Urban grid

- P2B link of scenario Highway and Urban grid in Clause 6 of TR 37.885

For sensing scenario HST

- TRP-UE link of scenario RMa in Clause 7 of TR 38.901 for FR1 and TRP-UE link of scenario UMa in Clause 7 of TR 38.901 for FR2

TRP

vehicle UE

For sensing scenario Highway and Urban grid

- V2B link of scenario Highway and Urban grid in Clause 6 of TR 37.885

For sensing scenario UMi, UMa, and RMa

- TRP-UE link of scenario UMi, UMa, and RMa in Clause 7 of TR 38.901

TRP

aerial UE

For sensing scenario UMa-AV, UMi-AV, and RMa-AV

- TRP-aerial UE link of scenario UMa-AV, UMi-AV, and RMa-AV in Clause Annex A and B of TR 36.777 for FR1

- Reuse the channel model of scenario UMa-AV, UMi-AV, and RMa-AV of FR1 for FR2

terrestrial UE

terrestrial UE

For sensing scenario UMi/UMi-AV, UMa/UMa-AV, RMa/RMa-AV, InH, InF

- UE-UE link of scenario UMi, UMa, InH, and InF following the option based on TR 38.901 defined in Clause A.3 of TR 38.858

- TRP-UE link of scenario RMa defined in Clause 7 of TR 38.901 by setting hBS =1.5m (see note 2)

For sensing scenario Highway and Urban grid

- P2P link in Clause 6 of TR 37.885

For sensing scenario HST

- TRP-UE link of scenario RMa in Clause 7 of TR 38.901 for FR1, e.g., hBS=1.5m, - UE-UE link of scenario UMa following the option based on TR 38.901 defined in Clause A.3 of TR 38.858 for FR2

terrestrial UE

vehicle UE

For sensing scenario UMi, UMa, RMa

- UE-UE link of scenario UMi, UMa following the option based on TR 38.901 defined in Clause A.3 of TR 38.858

- TRP-UE link of scenario RMa defined in Clause 7 of TR 38.901 by setting hBS =1.5m

For sensing scenario Highway and Urban grid

- V2P link in Clause 6 of TR 37.885

terrestrial UE

aerial UE

For sensing scenario UMi-AV, UMa-AV, and RMa-AV

- TRP-aerial UE link of UMi-AV in Annex A and B of TR 36.777 by setting hBS =1.5m for FR1

- Reuse the channel model of scenario UMa-AV, UMi-AV, and RMa-AV of FR1 for FR2

- The corresponding parameter values in FR2 are used

vehicle UE

vehicle UE

For sensing scenario Highway and Urban grid

- V2V link of scenario Highway and Urban grid in Clause 6 of TR 37.885

For sensing scenario UMi, UMa, and RMa

- UE-UE link of scenario UMi, UMa following the option based on TR 38.901 defined in Clause A.3 of TR 38.858

- TRP-UE link of scenario RMa defined in Clause 7 of TR 38.901 by setting hBS =1.5m

aerial UE

aerial UE

For sensing scenario UMi-AV, UMa-AV, RMa-AV

- TRP-aerial UE link of UMi-AV in Annex A and B of TR 36.777 by setting height of TRP equal to the height of the first aerial UE for FR1 (see note 4)

- Reuse the channel model of scenario UMa-AV, UMi-AV, and RMa-AV of FR1 for FR2

- The corresponding parameter values in FR2 are used

TRP

RSU-type UE

Highway and Urban grid

- B2R link in Clause 6 of TR 37.885

RSU-type UE

normal UE

Highway and Urban grid

- V2V link in Clause 6 of TR 37.885, with antenna height at RSU is 5m

RSU-type UE

RSU-type UE

Highway and Urban grid

- V2V link in Clause 6 of TR 37.885, with antenna height at RSU is 5m

RSU-type UE

vehicle UE

Highway and Urban grid

- V2V link in Clause 6 of TR 37.885, with antenna height at RSU is 5m

NOTE 1: ASA and ZSA statistics updated to be the same as ASD and ZSD; ZoD offset = 0

NOTE 2: ASD and ZSD statistics updated to be the same as ASA and ZSA

NOTE 3: Indoor office scenario can be categorized into 5 sub-indoor scenarios defined in TR38.808.

NOTE 4: First aerial UE height is hUT1 , second aerial UE height is hUT2 , where abs(hUT1-hBS)≤abs(hUT2-hBS).

ISAC應(yīng)用場景：

從實驗室到規(guī)?；?，賦能6G全場景落地

在6G愿景中，無線網(wǎng)絡(luò)不再僅是信息傳輸?shù)耐ǖ?，更成為連接物理世界與數(shù)字空間的“感官系統(tǒng)”。ISAC作為這一范式轉(zhuǎn)變的核心使能技術(shù)，正從實驗室走向規(guī)模化部署。截至2026年，3GPP Release 18已正式將ISAC納入5G-A研究框架，并在TR 38.877中系統(tǒng)定義了三大基礎(chǔ)應(yīng)用場景;同時，IMT-2030(6G)推進組也通過白皮書，明確了ISAC在多場景的應(yīng)用目標(biāo)與性能要求，以下為四大核心落地場景詳解：

左右滑動查看

低空經(jīng)濟：

解鎖低空空域監(jiān)管與服務(wù)新可能

隨著無人機物流、城市空中交通(UAM)、低空安防等領(lǐng)域的快速崛起，低空空域(100–1000米)已成為兼具戰(zhàn)略價值與商業(yè)潛力的核心資源。傳統(tǒng)雷達系統(tǒng)成本高、覆蓋范圍有限，難以滿足城市密集區(qū)域的實時監(jiān)管需求，而6G ISAC通過復(fù)用現(xiàn)有基站發(fā)射的NR信號，可實現(xiàn)對非合作目標(biāo)(如無應(yīng)答機的“黑飛”無人機)的高精度探測與跟蹤，填補低空監(jiān)管空白。

3GPP在TR 38.877中明確將“利用NR信號檢測和跟蹤物體(如無人機、車輛、行人)”列為ISAC主要用例，并提出基礎(chǔ)性能要求：城區(qū)感知距離不低于1公里，郊區(qū)可達3公里，速度測量范圍覆蓋±200 m/s。為滿足這一需求，系統(tǒng)通常工作在毫米波頻段(如26/28 GHz)，借助大帶寬(≥1 GHz)實現(xiàn)厘米級距離分辨率。

該場景對6G感知提出了嚴(yán)苛指標(biāo)：距離分辨率需≤10 cm，多目標(biāo)并發(fā)能力≥50個/平方公里，虛警率低于10??/小時。同時，由于低空目標(biāo)高速移動且常處于非視距(NLOS)環(huán)境，系統(tǒng)還需具備強魯棒的多徑抑制與角度估計算法。目前，3GPP Release 19正進一步細(xì)化低空感知的服務(wù)等級協(xié)議(Sensing SLA)，支持按需動態(tài)分配感知資源，為未來商業(yè)化運營奠定基礎(chǔ)。

智能車聯(lián)網(wǎng)：

支撐L4/L5級自動駕駛落地

L4/L5級自動駕駛高度依賴超視距(BVLOS)感知能力，而單車傳感器(如攝像頭、激光雷達)受限于視場角與惡劣天氣(暴雨、大霧)影響，難以實現(xiàn)全域感知。6G ISAC通過車-路-云協(xié)同，構(gòu)建全域數(shù)字孿生交通圖，可顯著提升自動駕駛系統(tǒng)的安全性與運行效率。

在此場景中，路側(cè)單元(RSU)不僅承擔(dān)通信連接功能，還能主動發(fā)射感知信號，或被動監(jiān)聽車載終端回波，實現(xiàn)交叉路口盲區(qū)預(yù)警、車隊編隊協(xié)同、高精地圖動態(tài)更新等核心功能。3GPP在Release 18后期及Release 19輸入文稿中，已將V2X感知列為優(yōu)先擴展方向，明確提出“協(xié)作式ISAC”(Cooperative ISAC)架構(gòu)，支持RSU與車載單元(OBU)共享感知數(shù)據(jù)。

IMT-2030(6G)推進組2025年白皮書進一步量化了性能目標(biāo)：端到端感知時延≤5 ms，橫向定位精度≤10 cm(95%置信度)，可靠性需達到“五個九”(99.999%)。為平衡技術(shù)復(fù)雜度與部署成本，產(chǎn)業(yè)界普遍采用雙站半雙工ISAC方案——RSU負(fù)責(zé)發(fā)射感知波形，OBU接收并回傳通信數(shù)據(jù)，避免車載端部署昂貴的全雙工硬件，推動技術(shù)規(guī)?；瘧?yīng)用。

沉浸式通信與數(shù)字孿生：

打造虛實融合新體驗

IMT-2030白皮書首次將“沉浸式通信”列為獨立6G場景，涵蓋全息通信、觸覺互聯(lián)網(wǎng)與工業(yè)元宇宙，核心要求是網(wǎng)絡(luò)具備“毫米級空間感知+毫秒級交互”能力。在此場景中，6G需實時捕捉用戶姿態(tài)、手勢、環(huán)境幾何結(jié)構(gòu)，構(gòu)建高保真數(shù)字孿生體，實現(xiàn)物理世界與數(shù)字空間的無縫銜接。

白皮書明確了核心感知需求：點云生成速率≥30 fps、空間分辨率≤1 cm、端到端交互時延≤10 ms。盡管3GPP尚未在正式規(guī)范中納入此類用例，但2025年RAN1會議已將其列為Release 19預(yù)研方向，學(xué)術(shù)界也在積極探索新的技術(shù)路徑。例如，光無線通感一體化(OW-ISAC)利用可見光或紅外波段實現(xiàn)高分辨率成像，可規(guī)避射頻干擾，適用于醫(yī)院、精密制造等電磁敏感環(huán)境;未來，太赫茲頻段(>100 GHz)有望提供亞毫米級空間感知，為元宇宙提供“像素級”物理映射能力。

智慧工業(yè)與應(yīng)急響應(yīng)：

賦能特殊場景精準(zhǔn)感知

IMT-2030 將“智慧工業(yè)”與“全域應(yīng)急通信”納入 6G 典型場景，強調(diào) ISAC 技術(shù)需支持非視距目標(biāo)探測、微振動監(jiān)測、生命體征識別等高級功能，適配工業(yè)生產(chǎn)與應(yīng)急救援的特殊需求。例如，在化工廠中，系統(tǒng)需穿透金屬柜體檢測設(shè)備異常振動，提前預(yù)警安全隱患;在地震廢墟中，需從稀疏回波中提取幸存者呼吸信號，為救援工作提供精準(zhǔn)指引。

3GPP 將此類應(yīng)用歸為“機會式感知”——即利用環(huán)境中已有通信信號進行無源探測，功耗可低于 1 W，適合長時間、低功耗部署場景。IMT-2030 設(shè)定了明確的關(guān)鍵指標(biāo)：微多普勒分辨率為 ≤ 0.1 Hz(用于電機故障診斷)、穿透感知深度 ≥ 20 cm(混凝土)、應(yīng)急組網(wǎng)時間 ≤ 10 分鐘，確保技術(shù)能夠適配工業(yè)生產(chǎn)與應(yīng)急救援的嚴(yán)苛需求。

總結(jié)：

ISAC——連接5G-A與6G的核心技術(shù)橋梁

從2020年3GPP首次立項，到2025年R19正式標(biāo)準(zhǔn)落地，ISAC技術(shù)已完成從“概念探索”到“標(biāo)準(zhǔn)完善”的關(guān)鍵跨越;從系統(tǒng)設(shè)計的多維度分類，到信道模型的標(biāo)準(zhǔn)化規(guī)范，再到四大核心場景的規(guī)?；圏c，ISAC正逐步打破通信與感知的壁壘，成為6G“感官網(wǎng)絡(luò)”的核心支撐。

盡管目前ISAC仍面臨融合設(shè)計復(fù)雜、標(biāo)準(zhǔn)化滯后、成本較高等挑戰(zhàn)，但隨著3GPP標(biāo)準(zhǔn)的持續(xù)迭代、產(chǎn)業(yè)界的協(xié)同攻關(guān)，以及低空經(jīng)濟、智能車聯(lián)網(wǎng)等場景的需求牽引，ISAC必將加速走向規(guī)?；逃茫瑸?G-A賦能千行百業(yè)、6G實現(xiàn)全域智能奠定堅實基礎(chǔ)，開啟無線網(wǎng)絡(luò)“通信+感知”一體化的全新時代。

ISAC 技術(shù)從標(biāo)準(zhǔn)體系走向產(chǎn)業(yè)落地，離不開精準(zhǔn)、可復(fù)現(xiàn)、符合 3GPP 標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范的測試與仿真能力支撐。作為通感一體化系統(tǒng)研發(fā)、驗證與商用化的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，信道仿真與性能測試直接決定技術(shù)方案的可行性、可靠性與落地效率。面對復(fù)雜的通信感知協(xié)同場景、動態(tài)目標(biāo)感知與多徑傳播環(huán)境，業(yè)界亟需一套對齊標(biāo)準(zhǔn)、覆蓋全流程的測試工具鏈，而 Keysight ISAC 信道仿真工具集正是為解決這一核心需求而生，為 ISAC 從理論研究邁向工程實現(xiàn)提供了關(guān)鍵測試底座與驗證保障。

Keysight ISAC Channel Emulation Toolset 介紹

1. ISAC 測試挑戰(zhàn)

隨著 ISAC從研究探索逐步走向標(biāo)準(zhǔn)化和工程實現(xiàn)，其測試問題開始從“可選項”變成“必須面對的現(xiàn)實問題”。與傳統(tǒng)通信系統(tǒng)相比，ISAC 不僅要保證通信鏈路的可靠性，還需要對真實物理環(huán)境進行感知和建模，這使得測試的復(fù)雜度在多個維度上顯著提升。從產(chǎn)業(yè)落地的角度來看，ISAC 測試面臨的挑戰(zhàn)主要可以分為行業(yè)層面的挑戰(zhàn)和技術(shù)層面的挑戰(zhàn)。

行業(yè)挑戰(zhàn)：

部署風(fēng)險：實地試驗成本高昂且結(jié)果難以預(yù)測

生態(tài)系統(tǒng)不匹配：運營商、供應(yīng)商和各個垂直領(lǐng)域的發(fā)展速度各不相同

操作復(fù)雜性：ISAC 為 RAN 操作增加了新的關(guān)鍵績效指標(biāo)和工作流程

互操作性不確定性：ISAC 的功能必須能在多個供應(yīng)商的產(chǎn)品之間實現(xiàn)互通。

技術(shù)挑戰(zhàn)：

動態(tài)環(huán)境：不斷變化的無線環(huán)境對可靠傳感性能構(gòu)成挑戰(zhàn)

性能權(quán)衡：在平衡傳感與通信的過程中，往往會降低容量或準(zhǔn)確性

感知精度：在充滿干擾的市區(qū)或室內(nèi)環(huán)境中保持高精度是相當(dāng)困難的

波形設(shè)計：需要聯(lián)合設(shè)計以實現(xiàn)最佳的傳感精度和通信質(zhì)量

干擾管理：傳感和通信信號共用同一頻段時會出現(xiàn)交叉干擾。

2. S8808A Channel Emulation solution

S8808A Channel Emulation Solution 是一套符合 3GPP 標(biāo)準(zhǔn)的 ISAC測試與仿真解決方案，面向 ISAC 在研發(fā)、系統(tǒng)驗證及演進階段的測試需求，提供從建模、仿真到端到端驗證的一體化實驗室測試平臺，支持感知與通信能力的聯(lián)合評估與驗證。

該方案基于3GPP TR 38.901 Rel?19 的統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)化建模環(huán)境，在同一框架內(nèi)對感知目標(biāo)、背景信道與通信信道進行一致性建模。通過 Channel Studio F9860060A 無線感知建模工具，可完成目標(biāo)與背景信道建模、天線方向圖建模以及典型場景控制;實現(xiàn)對目標(biāo)雷達特性、運動軌跡、微運動效應(yīng)、視距/非視距(LOS/NLOS)、背景信道及通信信道的全面仿真，構(gòu)建完整的全 ISAC 仿真環(huán)境。

在測試與驗證層面，S8808A 支持端到端的感知與通信聯(lián)合測試，覆蓋單基地與雙基地感知模式，可靈活構(gòu)建包含動態(tài)目標(biāo)的復(fù)雜場景，如無人機、人體和車輛等典型 ISAC 應(yīng)用。依托信道仿真器的精確控制能力，方案可在實驗室內(nèi)高度復(fù)現(xiàn)真實世界的檢測條件，包括距離與時延、多普勒效應(yīng)、角度分辨、多徑傳播、相位噪聲、干擾以及寬帶效應(yīng)等關(guān)鍵因素，為 ISAC 性能驗證和系統(tǒng)優(yōu)化提供可重復(fù)、可對比的測試基礎(chǔ)。

3. S8808A Sensing 建模能力

在 S8808A 解決方案中，通過Channel Studio GCM工具將感知目標(biāo)與背景信道實現(xiàn)協(xié)同為 ISAC 場景下感知與通信的聯(lián)合驗證提供了統(tǒng)一的模型基礎(chǔ)。

在目標(biāo)信道建模方面，Channel Studio GCM工具支持對感知目標(biāo)及其微多普勒特性進行建模。目標(biāo)模型包括了基于 3GPP TR 38.901 中定義的典型感知對象，如無人機(UAV)、人體、車輛和自動導(dǎo)引車(AGV)，同時還提供 Keysight 預(yù)定義的擴展目標(biāo)類型，例如“鳥類”和“船只”等，以覆蓋更加多樣化的實際應(yīng)用場景。此外，用戶還可以導(dǎo)入自定義的雷達散射截面(RCS)模式，以滿足特定目標(biāo)或定制化研究需求。

在背景信道建模方面，方案支持視距(LOS)與非視距(NLOS)路徑的統(tǒng)一建模，并引入包含波束賦形與天線方向圖影響。同時模擬背景信道對目標(biāo)感知與通信的影響，從而在模型層面反映目標(biāo)與環(huán)境之間的相互作用，實現(xiàn)更加貼近真實場景的感知與通信聯(lián)合建模。

4. S8808A 感知的端到端模擬測試

信道仿真器通過對信號時序、相位和振幅的精確控制來模擬感知目標(biāo)的 RCS 特性，并通過建模散射信道、傳播距離(時延與信號衰減)、目標(biāo)移動性(多普勒頻移)、方向特性，以及多徑傳播與干擾效應(yīng)，為回波信號疊加真實環(huán)境影響，從而在實驗室內(nèi)復(fù)現(xiàn)實際感知場景。

5. S8808A 通信感知一體化的端到端測試

PROPSIM 信道仿真器通過對背景散射信道、傳播時延與多普勒效應(yīng)、信號幅度與相位變化以及多徑傳播等物理效應(yīng)的聯(lián)合建模，并結(jié)合波束賦形與天線方向圖效應(yīng)，在空域維度上刻畫信號傳播與感知性能，從而在實驗室內(nèi)高保真復(fù)現(xiàn)真實 ISAC 運行場景;

在統(tǒng)一的 ISAC 測試框架下，感知目標(biāo)的存在及其運動狀態(tài)被納入對通信路徑的影響建模，實現(xiàn)感知目標(biāo)與通信路徑的雙模擬來進行感知與通信的協(xié)同驗證。

6. 總結(jié)

S8808A ISAC Channel Emulation Toolset 提供了一套與3GPP TR 38.901 Rel?19 對齊的實驗室級 ISAC 測試解決方案，在統(tǒng)一的建模與仿真框架下，實現(xiàn)對感知目標(biāo)、背景信道與通信信道的一致性建模與實時仿真。

基于可擴展的 PROPSIM 平臺，該方案能夠從早期感知算法研發(fā)平滑演進至完整系統(tǒng)級驗證，在實驗室內(nèi)真實復(fù)現(xiàn)感知與通信協(xié)同運行的復(fù)雜物理環(huán)境，為 ISAC 技術(shù)從概念研究走向工程落地提供了關(guān)鍵的測試與驗證基礎(chǔ)。

關(guān)于是德科技

是德科技(NYSE：KEYS)啟迪并賦能創(chuàng)新者，助力他們將改變世界的技術(shù)帶入生活。作為一家標(biāo)準(zhǔn)普爾 500 指數(shù)公司，我們提供先進的設(shè)計、仿真和測試解決方案，旨在幫助工程師在整個產(chǎn)品生命周期中更快地完成開發(fā)和部署，同時控制好風(fēng)險。我們的客戶遍及全球通信、工業(yè)自動化、航空航天與國防、汽車、半導(dǎo)體和通用電子等市場。我們與客戶攜手，加速創(chuàng)新，創(chuàng)造一個安全互聯(lián)的世界。