核心网增强演进，释放通感商业价值

        2023年12月，国际电信联盟无线电通信部门（ITU-R）更新了《IMT面向2030及未来发展的框架和总体目标建议书》，明确将“通感一体”定位为6G的关键场景之一。由于6G商用预计在2030年，6G通感技术5G化，对于推动通感全球标准化进程、加速产业链成熟及战略布局具有重要意义，并切实解决中国在低空经济、智能交通、智慧生活等新质生产力领域对通感技术的迫切需求。

全场景感知需要5GC网络增强

        2023年6月，3GPP SA1完成研究课题《Feasibility Study on Integrated Sensing and Communication》，涉及智慧城市、智能交通、智慧低空、智能工厂、智慧生活共五大领域32个场景用例。

        针对不同感知场景，感知执行体可能是基站、终端，也可能是摄像头等设备及其组合。现有5GC中需增加新的网元，实现感知管理、感知控制、感知计算，并安全、可信地开放给第三方AF（applicaiton function，业务功能）。

        感知数据包的大小、生成频率、传输特征等方面与5G网络的消息数据存在本质区别，现有5G控制面和5G用户面均无法传输感知数据，必须设计新的数据传输方案。

        此外，不同的感知场景，性能需求不同，例如针对“鬼探头”场景，要求感知时延≤100ms；针对雨量检测，感知时延可以为分钟级。感知网络功能需要支持灵活的部署需求，既支持中心部署，也支持部分功能边缘部署，以满足不同感知需求。

核心网通感目标方案设计

        通过5GC的增强演进，最大化地利用现有5G网络架构的功能、接口和协议，可以在对当前5G网络进行最小程度修改的同时，快速且经济地引入通感能力，降低运营商的TCO。

        5G-A核心网通感架构如图1所示，新增SF-C（sensing function control plane）和SF-U（sensing function user plane）网元，实现感知控制和感知计算，并安全、可信地将感知结果开放给第三方AF。

感知控制面功能SF-C

        感知控制面功能实现感知控制信息的数据传输、业务管理、能力管理以及感知控制功能。

        - 数据传输

        通感基站和核心网AMF（access and mobility management function）之间的N2口天然连接，网络运营商在大规模进行通感能力商业部署时，SF-C和基站的交互复用N2口，可大大节省运营商的投资和维护成本。

        特别地，针对特定业务场景或网络建设初期业务量不大的情况，SF-C支持和感知基站直接建立连接，不通过AMF进行感知控制信息的中转，以避免现网AMF升级改造影响感知能力的快速引入。

        - 业务管理

        业务管理功能对AF进行感知模式、业务授权的管理。其中感知模式包括基站自发自收、基站发终端收、基站A发B收、终端自发自收、终端发基站收、终端A发B收、非3GPP感知等；和UDM、PCF、NEF等网元进行交互，在AF向网络请求感知业务时，网络进行授权，以保证感知信息合法、合规地被可信AF调用。

        - 能力管理

        能力管理将感知区域划分为多个栅格，每个栅格定义不同的属性。当感知基站/终端能力发生变化时，将其感知能力注册到SF-C并和感知区域栅格对应，当AF发起感知业务请求时，SF-C可以选择合适的基站、终端或非3GPP设备作为感知执行体。

        - 感知控制

        SF-C接受AF的感知启动/停止请求，选择合适的感知执行体下发感知启动/停止请求，并通知感知执行体选择合适的SF-U。典型地，SF-C可部署于省中心/大区中心，SF-U可部署于省中心/大区中心、地市中心或客户现场等，实现不同客户对成本、感知时延、数据隐私性的差异化需求。

感知用户面功能SF-U

        感知用户面功能主要实现感知数据的传输、感知计算以及感知智能功能。

        - 数据传输

        感知数据可以分为接收信号或原始信道信息、感知测量数据和感知结果（目标的速度/位置和轨迹、呼吸/心跳频率、雨量大小等）。SF-U支持对UPF进行改造，复用N3口传递感知数据，也支持SF-U和基站直接建立数据通道，传递感知数据。针对终端作为感知执行体，可以直接复用N3口；对于非3GPP设备，例如独立部署的城市摄像头，通过相应的AF将感知测量数据发送到SF-U。

        - 感知计算

        由于原始信道信息和无线信号密切相关且数据量为G比特量级，一般在感知执行体进行预处理，形成感知测量量。SF-U支持对基站感知、终端感知、非3GPP感知生成的感知测量数据融合处理，进行感知计算，得到最终感知结果。

        SF-U也支持接收感知执行体输出感知结果，对感知结果进一步加工，例如去重、轨迹合并等，得到最终感知结果，并开放给第三方AF。

        - 感知智能

        如何识别无人机和飞鸟这类“低慢小”的目标，传统的基于规则的识别方法面临巨大的挑战。通过和人工智能结合，可以实现更准确的目标识别和轨迹跟踪。以“黑飞检测”为例，NWDAF网元首先收集包含无人机的点云数据，并对数据进行预处理，包括标准化（调整数据尺寸）、中心化（调整数据位置）和下采样（减少点的数量）等；然后利用PointNet等专门针对点云数据处理的深度学习模型进行训练。训练后的模型下载到SF-U，SF-U实现感知结果的精确输出。

        根据网络中算力资源，SF-U可以灵活部署在中心平台、边缘MEC或基站侧。

        随着通感一体化技术的不断演进，我们正步入一个全新的信息时代，通感一体技术将成为智慧城市、智慧低空、智能交通、远程医疗和智能工厂等领域的核心驱动力。中兴通讯将继续联合产业伙伴，探索通信+感知的潜在能力，丰富通感一体场景，为社会发展和行业升级创造无限可能。