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QUICK REVIEW

[论文解读] Integration of Communication and Sensing in 6G: a Joint Industrial and Academic Perspective

Henk Wymeersch, Deep Shrestha|arXiv (Cornell University)|Jan 1, 2021
Indoor and Outdoor Localization Technologies参考文献 57被引用 134
一句话总结

论文提出 Hexa-X 愿景用于 6G,强调在跨频至 THz 的频段实现通信、定位和感知(JRC2LS)的紧密集成,包含用例、所需性能以及关键技术推动因素。它概述了从 6G 初期即可实现极端定位和感知性能的硬件、波形和算法方法。

ABSTRACT

6G will likely be the first generation of mobile communication that will feature tight integration of localization and sensing with communication functionalities. Among several worldwide initiatives, the Hexa-X flagship project stands out as it brings together 25 key players from adjacent industries and academia, and has among its explicit goals to research fundamentally new radio access technologies and high-resolution localization and sensing. Such features will not only enable novel use cases requiring extreme localization performance, but also provide a means to support and improve communication functionalities. This paper provides an overview of the Hexa-X vision alongside the envisioned use cases. To close the required performance gap of these use cases with respect to 5G, several technical enablers will be discussed, together with the associated research challenges for the coming years.

研究动机与目标

  • 推动在 6G(JRC2LS)中实现极端定位与感知集成的需求,并概述需要高精度、低延迟与高可靠性的 Hexa-X 用例。
  • 提出一个全方位、端到端的设计方法,将定位和感知融入信道建模、硬件、波形设计和协议。
  • 识别并讨论关键技术推动因素(硬件、信道、波形、RIS、算法)以及缩小与 5G 差距的主要研究挑战。

提出的方法

  • 综述并综合 Hexa-X 关于 6G 定位与感知的愿景与用例。
  • 分析 5G 定位能力并识别 6G 集成需弥补的差距。
  • 提出一组技术推动因素(高分辨处理、定向性、联合波形、智能基础设施,以及 AI 驱动算法)并讨论相关挑战。

实验结果

研究问题

  • RQ1Hexa-X 的 6G 用例所隐含的极端定位与感知需求是什么?
  • RQ2如何在硬件、信号与协议中整合 JRC2LS,以满足严格的性能指标?
  • RQ3为在 6G 中实现高精度定位、感知与低时延运行,需要哪些技术推动因素?
  • RQ4在实现 6G 集成感知与通信的主要挑战(硬件、信道、互操作性)有哪些?

主要发现

  • 6G 定位与感知需要在 3D 位置、3D 定向以及导数方面表现出极端性能、低时延和完整性。
  • 6G 展望 JRC2LS,支持单基地、双基地和多基站模式以及边缘计算,以支持超可靠的感知与通信。
  • THz 与 mmWave 频段、巨型 MIMO 以及宽带使高分辨角度、距离与多普勒处理成为可能,从而实现高精度感知与绘图。
  • 联合硬件、波形和信号处理对于将通信信号用于感知并实现双功能操作至关重要。
  • RIS(可重构智能表面)在无视线(LoS)不可用时有助于定位和跟踪,并提升感知信息。
  • 两轨道算法方法(基于模型的几何光学与数据驱动的 AI 方法)将处理高维信道信息和硬件损伤。

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本解读由 AI 生成,并经人工编辑审核。