3GPP的通感用例和需求分析-1

通感一體這個概念，已經被炒熱了很長一段時間了。最近有一位讀者，剛剛離開了大廠去創(chuàng)業(yè)，他的方向是感通一體。無論是通感，還是感通，都是把通（通信）和感（感知）進行融合，都是在進行資源共享，讓系統(tǒng)更加智能地提供所需的服務。

今天我們就從3GPP標準的角度，來了解一下通感場景的一些用例和需求分析。

01、3GPP 通感一體的標準制定組

三年前，也就是2022年，3GPP就在SA WG1組啟動了通感一體的可行性研究。如下圖所示為3GPP所有Group的列表，我們目前在學的標準都是出自圖中最左側TSG RAN也就是研究無線接入網絡（Radio Access Network）的組所指定的規(guī)范，例如RAN4和RAN5是我們在前面的學習中最常接觸的。

而SA WG1是屬于TSG SA這個大的組別，SA的意思是指Service & System Aspects。SA WG1（SA1）的主要目標是考慮和研究新的和增強的服務、特性和功能，并確定3GPP規(guī)范應滿足的任何相應的第1階段（Stage 1）要求。 這些服務要求記錄在由SA1負責的規(guī)范性標準中。

此外，隨著系統(tǒng)的不斷發(fā)展，SA1 還要考慮不同服務及其互通的要求。 互通方面既包括3GPP標準所提供服務的互通，也包括與3GPP外部網絡和標準的互通。SA WG1還考慮服務運營、計費和記賬方面的問題。因此，通感一體的研究就在SA1中進行了，我們今天要學習的標準是3GPP TR 22.837 V19.4.0的Technical Report：

02、通感一體的基本概念

首先，3GPP中的通感一體的英文叫法是ISAC（Integrated Sensing and Communication），那么感通一體是否就可以叫做ICAS（Integrated?Communication and?Sensing）？通信（Communication）我們都很熟悉了，sensing（感知）是什么意思呢？根據3GPP的闡述，sensing是指獲取環(huán)境和/或環(huán)境內物體特征信息的技術，它使用無線電波來確定物體的距離（范圍）、角度或瞬時線速度等。無線感知服務依賴于分析無線感知信號的傳輸、反射和散射。

雖說字面上通感和感通是相同的兩個字的組合，但順序的不同就產生了很大的差別。通感是在通信的基礎上做感知，感通是在感知的基礎上做通信，兩者要克服的技術壁壘不同，應用的場景也會有不同。

以下探討的是通感用例的場景，包括：

? 智能家居、高速公路、鐵路、工廠以及關鍵基礎設施周圍預定義安全區(qū)域的物體和入侵者檢測

? 無人機、車輛、AGV的防撞和軌跡跟蹤

? 汽車操縱和導航

? 公共安全搜救

? 降雨監(jiān)測和洪水

? 健康和運動監(jiān)測

03、智能家居入侵者檢測需求分析

對于智能家居場景中的入侵者檢測，由于室內物體或人體的活動，可以通過開啟5G終端設備例如CPE來進行，CPE可以發(fā)射5G信號，也會接收并測量反射信號，并將其作為感知信息，報給5G網絡或在本地進行處理。通過分析和收集多普勒頻移、幅度變化和相位變化等感知信息，可以檢測室內物體或人體的行為。

那么當有入侵者闖入時，入侵警報就可以發(fā)送到業(yè)主的智能手機上，業(yè)主隨即可以報警求助，財產得以保護。

此用例對于系統(tǒng)的潛在需求是什么呢？

5G網絡應為運營商提供一種機制，以授權UE進行感知，例如基于位置。

5G系統(tǒng)應支持UE根據可信第三方的請求執(zhí)行感知測量過程。

5G系統(tǒng)應提供機制，使運營商僅根據協議收集或公開可信第三方請求的傳感信息。

5G系統(tǒng)應支持UE使用從其他UE接收的信號執(zhí)行感知測量過程。

5G系統(tǒng)應支持UE在授權或非授權頻段執(zhí)行感知測量過程。

5G系統(tǒng)應能夠提供具有以下KPI 的感知服務：

智能家居入侵檢測傳感結果性能要求

我們來理解一下表格中的術語：置信度（Confidence level）：describes the percentage of all the possible measured sensing results that can be expected to include the true sensing result considering the accuracy.?描述的是考慮到準確度，所有可能的測量傳感結果中可以預期包含真實傳感結果的百分比。

直白地說，就是所有感知到的數據結果中，有百分之多少是可信的。這里的置信度要求是95%。有了置信度，后面的指標才有意義。定位估計精度（Accuracy of positioning estimate）：describes the closeness of the measured sensing result (i.e. position) of the target object to its true position value. It can be further derived into a horizontal sensing accuracy – referring to the sensing result error in a 2D reference or horizontal plane, and into a vertical sensing accuracy – referring to the sensing result error on the vertical axis or altitude.描述了目標物體測量到的感知結果（即位置）與其真實位置值的接近程度?？梢赃M一步分為水平感知精度——指二維參考面或水平面上的感知結果誤差；以及垂直感知精度——指垂直軸或高度上的感知結果誤差。速度估計精度（Accuracy of velocity estimate）：describes the closeness of the measured sensing result (i.e. velocity) of the target object’s velocity to its true velocity.?描述的是測量目標物體速度的傳感結果（即速度）與其真實速度的接近程度。感知分辨率（Sensing Resolution）：describes the minimum difference in the measured magnitude of target objects (e.g. range, velocity) to be allowed to detect objects in different magnitude.描述的是能夠測量的目標物體的距離、速度的最小差異，以便能夠檢測到不同量級的物體。最大感知服務延遲（Max sensing service latency）: time elapsed between the event triggering the determination of the sensing result and the availability of the sensing result at the sensing system interface.觸發(fā)感知結果決定的事件與感知系統(tǒng)接口上感知結果可用之間經過的時間。

刷新率（Refreshing rate）: rate at which the sensing result is generated by the sensing system. It is the inverse of the time elapsed between two successive sensing results.傳感系統(tǒng)產生傳感結果的速率。它是兩個連續(xù)傳感結果之間時間間隔的倒數。

漏檢率（Missed detection probability）：is the conditional probability of not detecting the presence of target object/environment when the target object/environment is present. This probability is denoted by the ratio of the number of events falsely identified as negative, over the total number of events with a positive state. It applies only to binary sensing results.是當目標物體/環(huán)境存在時，未檢測到目標物體/環(huán)境存在的條件概率。該概率表示為被錯誤識別為負值的事件數與正值事件總數之比。此方法僅適用于二元傳感結果。二元的意思就是檢測結果只有兩種可能的情況，比如存在或不存在。

誤報率（False alarm probability）：is the conditional probability of falsely detecting the the presence of target object/environment when the target object/environment is not present. This probability is denoted by the ratio of the number of events falsely identified as being positive, over the total number of events with a negative state. It applies only to binary sensing results.是指在目標物體/環(huán)境不存在的情況下，錯誤地檢測到目標物體/環(huán)境存在的條件概率。該概率表示為被錯誤識別為正狀態(tài)的事件數與所有負狀態(tài)事件數之比。它僅適用于二元傳感結果。所以在這個用例中，UE充當感知發(fā)送器和/或感知接收器，其他情況也可能適用。根據上面的表格，對于智能家居的入侵檢測感知的性能需求為：

場景：室內智能家居的入侵檢測置信度：95%定位估計精度：≤ 10米（水平/垂直）速度估計精度：無感知分辨率：無最大感知服務延遲：<1000 ms刷新率：<1s漏檢率：<5%誤報率：<2%

04、高速公路上行人/動物入侵檢測需求分析

針對如下圖所示的高速公路上行人和動物的入侵場景。目前，高速公路監(jiān)控系統(tǒng)主要基于路邊的基礎設施配備的傳統(tǒng)傳感器（如雷達、攝像頭），但道路監(jiān)控系統(tǒng)仍然存在許多問題，例如，它只對路側進行部分覆蓋，并且雷達可能用于單一用途，需要在同一位置部署不同類型的交通雷達，以滿足感興趣的區(qū)域各自的感知用例和要求。

如果路邊的基站已經用于提供5G通信覆蓋，那么這些5G無線信號還可用于感知環(huán)境來進行物體檢測。

假設行人、動物和車輛的尺寸和典型速度如下表所示。在高速路上行進的車輛中突然從車窗掉下一部手機，與此同時，高速公路附近農場里的一些動物正向道路靠近。周圍越來越多的車輛以極快的速度駛過。行人和動物被檢測到，并被精準地密切跟蹤。 在基站的感知區(qū)域內， 3GPP感知數據從RAN傳輸到核心網，在核心網中進一步處理成感知結果。移動運營商A將感知結果發(fā)布給路監(jiān)部門和地圖提供商。地圖提供商將弱勢行人和動物的位置添加到高清動態(tài)地圖中，并向接近車輛發(fā)出預警信息?；蛘?，路邊單元（RSU）連接到交通指揮中心進行管控。路邊單元向接近車輛發(fā)出預警信息。路監(jiān)部門工作人員立即響應，啟動臨時交通管理，并迅速趕赴現場，取回手機，并將動物驅離公路。

上述案例，利用了基站區(qū)域覆蓋、遠距離感知，鳥瞰高速公路環(huán)境監(jiān)控能力，可以提高高速公路管理和安全監(jiān)管的精度和效率。潛在的系統(tǒng)需求如下：

系統(tǒng)應能夠支持基站進行感知。

系統(tǒng)應能夠支持選擇合適的基站進行感知，例如基于基站的位置、感知能力以及可信第三方應用請求的感知服務信息。

系統(tǒng)應能夠支持配置基站感知操作的方法（例如授權、感知激活和/或去活、感知持續(xù)時間、感知精度、目標感知位置區(qū)域） 。

系統(tǒng)應能夠支持基站將3GPP傳感數據傳輸到核心網的方法。

系統(tǒng)應能夠支持使核心網處理3GPP感知數據以獲取感知結果的手段。

根據運營商的策略，系統(tǒng)應向可信第三方開放合適的API，以提供有關感知結果的信息。

系統(tǒng)應能夠支持可信第三方應用請求的感知服務的計費數據收集（例如考慮服務類型、感知精度、目標區(qū)域、持續(xù)時間）。

根據運營商的政策，網絡可為運營商提供安全手段，向可信第三方公開所需感知服務區(qū)域位置的感知服務可用性信息（例如，感知服務是否可用以及支持的 KPI ）。

系統(tǒng)應能夠支持以下KPI：

場景：戶外高速公路上的行人/動物入侵檢測置信度：95%定位估計精度：≤ 1米（水平）；垂直不適用速度估計精度：無感知分辨率：無最大感知服務延遲：<5000 ms刷新率：<0.1s漏檢率：<5%誤報率：<5%

（未完待續(xù)）