通信感知一体化中多模态感知技术及其人工智能方法研究

一、前言

随着5G向6G演进，移动通信系统正从“仅提供连接”向“连接+感知+智能”的综合信息基础设施演化。通信感知一体化（Integrated Sensing and Communication，ISAC）通过在同一硬件与频谱资源上同时完成通信与环境感知任务，有望在车联网、智慧工厂、智能交通、无人系统等场景中提供统一的“感知—通信—计算”平台。

然而，真实环境往往具有多源、多尺度和高动态性，仅依靠单一感知模态（如雷达或视觉）难以获得稳定、完备的环境认知。多模态感知通过融合雷达信号、通信信号、图像、音频以及惯性传感器信息，可以显著提高目标检测的鲁棒性和环境理解的全面性。与此同时，人工智能，尤其是深度学习与大模型技术，为多模态数据的表征学习与融合推理提供了关键工具，成为推动通信感知一体化向“通感智一体”发展的重要支撑。

本文围绕通信感知一体化中的多模态感知这一主题，系统梳理其基本概念和技术架构，分析多模态感知的关键技术环节，重点讨论人工智能方法在多模态通感系统中的应用与挑战，最后给出发展趋势与总结，为相关研究与工程实践提供参考。

二、通信感知一体化概述

2.1 通信感知一体化的概念

通信感知一体化是指在统一的无线基础设施中，通过共享频谱、波形、硬件和协议，实现无线通信与环境感知功能的协同工作。相较于传统“通信系统+独立雷达/监测系统”的分离部署方式，ISAC具有以下优势：

1. 频谱与硬件复用：降低系统部署成本，提升频谱利用率。

2. 协同增益：通信链路和感知链路之间的数据与信息交互，可提升两者性能，例如利用感知信息进行链路预测与资源优化。

3. 系统一体化：统一的网络规划和协议设计，有利于大规模部署和管理。

在6G愿景下，通信感知一体化被视为核心技术之一，与原生智能、空天地一体化网络等关键方向互相支撑。

2.2 典型体系结构

典型的通信感知一体化系统通常包括：

• 通感共设计波形与信号处理模块：在同一波形中嵌入既适用于通信解调又适用于感知估计的结构特征，如导频、序列、调制方式等。

• 多功能收发机与天线阵列：支持波束赋形、波束扫描和MIMO处理，同时兼顾通信吞吐量和感知分辨率。

• 通感协同控制与资源管理模块：根据业务需求和环境变化，在频率、时间、空间和功率维度上对通感资源进行联合调度。

• 智能处理与决策模块：对采集到的多模态数据进行融合分析，并为上层应用提供感知结果与通信配置建议。

在此架构下，多模态感知通常部署在智能处理与决策模块以及边缘节点中，形成从信号层到语义层的多层次融合。

2.3 多模态感知在ISAC中的角色

在通信感知一体化系统中，多模态感知主要承担以下功能：

1. 弥补单模态局限：例如视觉在雾天或夜间性能下降，而毫米波雷达在此情况下仍能保持稳定探测；相反，雷达在目标类别识别方面不如视觉直观。

2. 提高环境理解维度：不同模态提供互补的物理信息，如距离、多普勒、反射特性（雷达），纹理与颜色（视觉），方向与传播特性（通信信道信息）。

3. 增强系统鲁棒性与安全性：多模态冗余可以提升对恶劣环境、遮挡以及部分模态被干扰情况下的鲁棒性，并降低单一模态被欺骗攻击的风险。

因此，多模态感知不是“附属选项”，而是面向复杂场景时ISAC走向实用化和可靠化的重要基础。

三、多模态感知技术基础

3.1 多模态的定义与分类

在通信感知一体化背景下，“模态”可以理解为来自不同物理传感机制或不同信息通道的数据类型。常见模态包括：

• 射频/雷达模态：如FMCW毫米波雷达、MIMO雷达产生的距离-多普勒图、点云等。

• 通信信号模态：如下行参考信号、上行探测序列、CSI（信道状态信息）、RSSI等。

• 视觉模态：来自摄像头的RGB图像、深度图、视频流等。

• 声学模态：麦克风阵列采集的音频信号，可用于声源定位、事件检测等。

• 惯性与位置模态：IMU、GPS等提供的姿态和位置信息。

根据融合层次，可以将多模态感知分为：

1. 数据层融合（早期融合）：直接在原始数据或低层特征层面进行拼接或变换。

2. 特征层融合（中期融合）：各模态先独立提取特征，再在嵌入空间中进行对齐与融合。

3. 决策层融合（晚期融合）：基于各模态独立决策结果，通过加权投票、置信度融合等方式做最终判决。

在深度学习框架下，特征层融合与决策层融合是应用最为广泛的方式。

3.2 通信/感知典型模态示例

1. 雷达与通信联合模态：

   • 雷达提供高精度距离和速度信息，用于目标检测与跟踪；

   • 通信信号的CSI可以反映环境中多径结构和人体微动特征，用于行为识别、室内定位等；

   • 两者结合可在车联网场景中实现车距/速度估计与链路状态预测的统一。

2. 雷达与视觉模态：

   • 视觉提供高分辨率纹理和语义信息，如目标类型、道路标识；

   • 雷达在低能见度或远距离下仍有较好感知能力；

   • 二者融合可用于自动驾驶中的稳健障碍物识别与轨迹预测。

3. 通信信号与惯性模态：

   • 基站CSI或到达时间（ToA）结合IMU，可实现室内定位增强；

   • 对于通信感知一体化网络中的终端，可利用多源信息实现连续、高精度轨迹估计。

3.3 多模态数据的挑战

多模态数据在ISAC中存在诸多挑战：

• 采样频率与时间尺度不同：例如雷达帧率与摄像头帧率不一致，需要时间对齐。

• 空间视角与坐标系不统一：雷达坐标、相机像素坐标、世界坐标之间需要标定与变换。

• 数据容量与带宽受限：多模态数据量大，但无线链路资源有限，需进行边缘压缩与选择性上传。

• 标签成本高：获取多模态联合标注（如同时标注雷达点云与图像中的目标类别和位置）往往代价较大。

这些问题使得传统简单拼接式融合难以满足实际需求，为人工智能方法的引入提供了动力。

四、人工智能驱动的多模态感知方法

4.1 深度学习在单模态感知中的应用

在多模态融合之前，人工智能已在单模态感知中广泛应用：

• 在雷达和通信信号中，卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）、Transformer被用于目标检测、调制识别、信道估计和干扰识别等任务。

• 在视觉模态中，基于深度卷积网络和视觉Transformer的目标检测、语义分割、跟踪算法已非常成熟。

• 在通信系统层面，深度学习也被用于端到端物理层设计、信道编码与解码、资源分配等。

这些成果为跨模态融合提供了基础网络结构和训练经验。

4.2 多模态表示学习与融合机制

多模态表示学习旨在将不同模态映射到统一或对齐的特征空间中，以便进行联合推理。典型方法包括：

1. 联合编码（Joint Embedding）
   通过共享部分网络参数或在高层引入对齐损失，将不同模态映射到一个共享表示空间。例如：

   • 共享Transformer编码器，对多模态序列进行统一建模；

   • 利用对比学习，让同一目标的不同模态特征在嵌入空间中彼此靠近，不同目标彼此远离。

2. 注意力机制与跨模态交互（Cross-Attention）
   利用注意力模块实现模态之间的信息选择性传递，强化关键区域和关键时间片段。例如：

   • 以视觉特征为Query，以雷达特征为Key/Value，实现对“雷达增强视觉”的显著性提取；

   • 以通信CSI为辅助，对视觉/雷达中的“遮挡区域”进行补偿与预测。

3. 层级融合与图网络
   在不同网络层次引入多模态交互，形成从低级几何特征到高级语义特征的层级融合；利用图神经网络（GNN）对来自多模态的目标实体及其关系进行建模，适用于多目标交互场景（如车联网、无人机协同感知）。

4. 生成式与自监督学习
   利用自监督任务（如跨模态重构、缺失模态预测）提升模型对缺失模态与噪声的鲁棒性；利用生成模型（如扩散模型）进行数据增强和模态补全，在实际部署中可缓解多模态数据不完整的问题。

4.3 典型应用场景

4.3.1 车联网与自动驾驶

在V2X与自动驾驶场景中，路侧单元（RSU）可同时承担通信基站和感知节点角色：

• 上行通信信号与雷达回波共同用于车辆目标检测，提升车速和距离估计精度；

• 车辆端摄像头采集的视频与路侧感知结果在边缘云中融合，形成全局环境地图；

• 人工智能模型根据多模态通感信息进行轨迹预测与风险评估，并反向指导通信资源调度（如针对高风险区域提升链路可靠性）。

4.3.2 智慧工厂与工业互联网

在工业场景中，多模态通感系统可融合：

• 机器设备振动与声学信号；

• 工厂部署的Wi-Fi/5G通信信号（CSI）；

• 视频监控图像。

通过深度学习模型进行联合异常检测和故障预测，实现对生产线状态的精细感知和预警，减少停机损失。

4.3.3 室内定位与人体感知

利用Wi-Fi/5G CSI、毫米波雷达与摄像头，联合实现人体存在检测、姿态识别和室内定位：

• 通信CSI与雷达在对隐私敏感的场景中可以作为视觉的补充甚至替代，减少对图像数据的依赖；

• 人工智能模型通过多模态融合，在遮挡严重或光照不足的情况下仍能保持较高定位精度。

4.4 通感资源调度中的人工智能

多模态感知不仅体现在“感知侧”，也渗透到系统资源调度与协议设计中：

• 基于强化学习的资源分配：智能体通过与环境交互学习在不同业务负载和感知需求下的频谱与功率分配策略。

• 基于预测的自适应波束设计：利用历史多模态感知结果，通过深度学习预测用户或目标的运动轨迹，从而提前调整波束方向和形状，实现通感性能的联合优化。

• 跨层智能编排：从物理层到应用层，利用多模态感知信息实现多维度的闭环控制，例如根据感知到的道路拥堵情况动态调整业务优先级。

五、关键问题与挑战

尽管人工智能驱动的多模态感知在通信感知一体化中展现出广阔前景，但仍面临诸多问题和挑战：

5.1 数据与标注问题

多模态通感数据采集成本高，尤其是需要多传感器同步采集和精确标定；同时，手工标注多模态数据需要大量专业知识，难以形成大规模公共数据集。这限制了通用模型和大规模预训练的开展。如何利用弱监督、半监督、自监督与合成数据生成技术降低数据依赖，是亟需解决的问题。

5.2 时空对齐与系统同步

多模态数据在时间和空间上的对齐难度较大：

• 不同传感器采样周期与延迟不同；

• 各模态坐标系与视角差异显著。

需要在系统层面进行联合标定和高精度同步设计，并在算法层面构建具有时间/空间对齐能力的网络结构与损失函数。

5.3 实时性与资源受限

多模态深度网络通常参数量大、计算复杂度高，而通感系统多部署在边缘侧，计算和能耗资源受限。如何结合模型压缩、网络剪枝、轻量化设计与边缘协同计算，使多模态通感在实时性与性能之间取得平衡，是工程落地的关键。

5.4 安全性与隐私保护

多模态感知不可避免地涉及用户位置、行为甚至图像隐私，在开放无线环境中还可能受到伪造信号和对抗样本攻击。需要从以下方面进行系统性设计：

• 引入联邦学习和隐私保护机制，减少原始数据集中传输；

• 通过对抗训练和鲁棒性评估提升模型对恶意干扰的抵抗能力；

• 在协议层面引入认证与加密机制防止伪造感知数据。

5.5 模型可解释性与标准化

当前多模态深度网络多为“黑盒模型”，在安全关键场景（如自动驾驶）中，缺乏可解释性不利于故障诊断和责任界定。同时，通感系统缺少统一的数据格式和接口标准，影响多方设备的互联互通。未来需要在可解释AI和标准化方面持续推进。

六、发展趋势与展望

结合当前研究态势与产业需求，多模态感知在通信感知一体化中的发展趋势主要包括：

1. 向“通感大模型/基础模型”演进
   类似自然语言和视觉领域的基础模型，将在通感领域出现面向多模态射频、视觉、声学等数据的大规模统一模型，通过预训练和少样本微调，服务多种下游任务。

2. 边缘智能与协同学习
   多模态通感数据天然分布在边缘节点，未来将通过边缘计算与联邦学习，在保护隐私的前提下实现跨节点知识共享和联合建模。

3. 与网络架构深度融合
   多模态感知将不再是“外挂模块”，而是作为6G网络本身的原生命能参与协议和资源设计，实现“以感知优化通信、以通信增强感知”的闭环。

4. 跨域标准与开放生态
   随着车联网、工业互联网和智慧城市等场景的推广，多模态通感接口、数据格式和性能评估指标将逐步标准化，形成跨产业链的开放生态，推动技术落地和规模化应用。

七、总结

本文围绕通信感知一体化中的多模态感知主题，从概念与体系结构入手，分析了多模态感知在ISAC中的定位和作用，梳理了射频、通信、视觉、声学等典型模态及其融合方式，讨论了深度学习与人工智能在多模态表示学习、跨模态交互以及资源调度中的关键作用，并结合车联网、智慧工厂和室内定位等典型场景进行了说明。在此基础上，本文指出了当前面临的多模态数据获取与标注、时空对齐、实时计算、安全与隐私以及模型可解释性等挑战，并展望了通感基础模型、边缘智能以及标准化等未来发展方向。