ISAC通感一体化技术为什么能成为6G标配

随着5G向5G-A演进、6G愿景逐步落地，无线网络的定位正从“信息传输通道”向“物理世界感官系统”升级。智能交通、无人驾驶、智慧城市等场景的爆发，不仅要求网络具备超高速率、低时延的通信能力，更需要其拥有环境感知、精准定位、动态跟踪等核心能力。

在此背景下，通感一体化技术(Integrated Sensing and Communication, ISAC)应运而生，成为连接5G-A与6G的核心技术桥梁，更是未来网络演进的关键方向。

ISAC核心概述：

打破通信与感知的“壁垒”

在传统无线系统中，通信与感知长期处于“各自为战”的状态：通信系统专注于高效、可靠地传输信息，感知系统(如雷达、激光雷达、声呐等)则聚焦于探测、定位环境中的目标。这种分离式设计虽在各自领域取得成效，却也带来了频谱资源紧张、硬件重复部署、系统协同效率低下等突出问题，难以适配未来多场景融合需求。

值得注意的是，ISAC并非简单将雷达与通信设备“拼凑”在一起，而是通过信号、硬件、协议与智能层面的深度融合，让单一系统同时实现高质量通信与高精度感知双重任务。其核心逻辑是：共享同一套硬件平台、频谱资源及信号处理架构，在高效完成通信任务的同时，实现高精度环境感知，最终达成频谱、硬件与信号处理资源的最大化复用。

这种深度融合的模式，带来了四大核心优势：

•频谱高效复用：有效缓解当前日益紧张的频谱资源压力，提升资源利用率;

•硬件资源共享：减少重复建设，降低系统部署成本与功耗，推动技术规模化应用;

•感知与通信互惠增强：感知信息可优化波束赋形、提升信道估计精度，通信反馈则能辅助多节点协同感知，实现双向赋能;

•赋能智能应用：为自动驾驶、智慧医疗、工业物联网等场景，提供统一的“通信+感知”一体化基础设施，打破场景割裂困境。

ISAC发展路线：

3GPP标准引领，从概念到商用的三步跨越

ISAC的技术演进，本质上是3GPP标准的系统性推进过程。从2020年首次提出概念，到2025年正式纳入5G-A核心规范，3GPP通过分阶段、可验证的标准迭代，逐步为ISAC从理论研究走向商用落地铺平了道路，核心分为三个关键阶段：

2020年

概念立项，开启标准化征程

关键文档：

TR 22.837(Study on Integrated Sensing and Communication)

时间节点：

2020年3月，3GPP RAN#86会议正式立项

核心内容：

明确“通信与感知一体化”为5G-A的必要技术方向;列举车联网、无人机避障、智慧城市等12类典型用例，奠定后续研究基础;确立核心研究目标——解决“频谱冲突、硬件冗余、场景割裂”三大痛点。

核心意义：

这是3GPP首次将ISAC纳入标准研究体系，标志着该技术正式从“概念探索”迈入“标准化推进”的关键阶段。

2023年

R18草案，搭建初步技术框架

关键文档：

3GPP R18(2023年草案)

时间节点：

2023年12月，R18标准草案正式发布

核心更新：

首次提出ISAC基础架构，明确“主动ISAC”(系统主动发射信号)与“被动ISAC”(利用环境信号)的分类;初步规范资源分配机制，提出“半双工(时分复用)”作为过渡方案，明确“通信波形需兼容感知需求”，但未细化波形细节。

2025年

R19正式标准，完善技术体系

关键文档：

3GPP R19(2025年12月正式发布)

时间节点：

2025年12月，3GPP Release 19正式定稿

核心突破：

首次确立ISAC的完整技术模型、系统架构与评估框架，完善信道模型，填补了此前标准中的技术空白，为ISAC商用落地提供了明确的标准依据。

ISAC系统设计：

多维度分类，适配多样化商用场景

作为6G技术的核心突破点，ISAC的系统设计并非单一固定模式，而是高度依赖应用场景、信号流向与协作机制的动态组合。目前，全球主流研究与项目均采用“节点数量+感知方式+资源分配”的三维分类框架，有效避免传统“技术堆砌”式研究的割裂性，推动ISAC从实验室走向规模化商用(截至2026年，该框架已成为行业主流)。

1按节点数量分类

(决定系统覆盖与复杂度)

节点数量定义了信号发射与接收的物理分布，是决定系统覆盖能力、部署成本与复杂度的核心基础：

● 单站 ISAC：

发射与接收由同一设备完成，结构简单、部署成本低，特别适合资源受限场景(如小型终端、边缘设备);

● 双站/多站 ISAC：

发射端与接收端分离，或多节点协同工作，通过空间分集技术，大幅提升系统覆盖范围与抗干扰能力，适配广域感知场景。

2 按感知方式分类

(关联系统成本与适用场景)

感知方式核心是“信号是否主动发射及来源”，直接决定系统成本、功耗与适用场景：

● 主动 ISAC：

系统主动发射信号(如复用 OFDM 通信波形)，具备高精度、高可控性的优势，是目前行业主流的感知方式;

● 被动 ISAC：

利用环境中的通信辐射进行无源感知，无需主动发射信号，具有低功耗、隐蔽性强的特点，适合特殊场景部署。

3 按资源分配分类

(决定系统资源效率)

资源分配聚焦“通信与感知在时频域的共存策略”，是提升系统资源效率的关键：

● 共存式 ISAC：

通信与感知同时同频进行，依赖自干扰消除(SIC)技术实现高效协同，资源利用率最高;

● 非重叠资源分配 ISAC：

通过时分、频分等方式交替执行通信与感知任务，技术复杂度低，适合低成本部署场景。

4 混合架构：

ISAC商用的核心方向

实际部署中，ISAC系统并非采用单一分类模式，而是多维度的动态组合，即“混合架构”，以下为两个典型案例：

● 运营商+基站厂商：

5G-A通感一体基站试点，采用“单站主动全双工+多站被动感知”模式，实现通信服务与环境监测双重能力;

● 欧盟研究项目：

车联网终端融合“双站半双工+主动感知”，在高速移动场景下，将目标跟踪时延压缩至5ms，满足自动驾驶需求。

截至2026年，全球已落地并验证超30个混合架构ISAC项目，充分证明该分类体系是推动技术产业化的关键支撑。但目前仍面临三大挑战：一是融合设计复杂度高，多站全双工需解决相位同步等难题，算法复杂度指数级上升;二是标准化滞后，3GPP R18仅覆盖基础框架，混合模式的统一评估标准仍在制定中;三是成本瓶颈，高精度混合方案(如全双工+多站)的硬件成本较高，制约大规模商用落地。

ISAC信道模型：

标准化建模，支撑系统级仿真与部署

信道模型是ISAC系统设计、仿真与优化的核心基础。在3GPP TR 38.901的R19版本中，第7.9章专门针对ISAC场景的信道建模方法进行了规范，该模型并非脱离传统通信信道模型重构，而是在现有基础上叠加感知目标的物理特性与传播路径，以支持联合通信与雷达感知功能的系统级仿真。

1. ISAC信道的通用结构

TR 38.901将一对感知发射机(Sensing TX, STX)与感知接收机(Sensing RX, SRX)之间的ISAC信道，明确分解为两个核心组成部分：

目标信道分量

每个感知目标对应一个目标信道，包含所有经由该目标反射/散射后到达接收机的多径分量。建模过程中需重点考虑四大因素：目标的RCS(雷达截面积)、目标的位置与速度(用于多普勒建模)、极化特性(如HH、VV、HV等)、目标表面粗糙度引起的漫散射。

目标信道可进一步分为两类：单站感知(STX与SRX同址，如基站自感知)、双站感知(STX与SRX分离，如基站-UE协作感知)。

背景信道分量

包含不属于任何感知目标的其他多径信号，即环境中的静态或非关注散射体(如墙体、家具、树木等)。背景信道直接沿用TR 38.901中对应通信场景(如UMi、InH、RMa等)的传统大尺度+小尺度参数(如路径损耗、阴影衰落、时延扩展、角度扩展等)，无需额外重构模型。

2. 感知目标建模细节

3GPP协议对感知目标的建模的核心要素进行了明确规范，主要分为目标分类与RCS建模两部分：

•目标分类：

分为感知目标(任务关注的对象，如无人机、车辆、行人)与环境对象(EO，非目标但可能产生强回波的物体);其中EO又分为Type I(尺寸较小，建模方式与感知目标一致)与Type II(大型静态物体，如建筑、山体，采用传统通信信道中的静态散射体建模);

•RCS建模：

RCS是感知性能的核心参数，单位为㎡。TR 38.901提供了典型目标的RCS参考值：人体约0.5-1㎡、小型无人机约0.1-0.5㎡、轿车约10-100㎡;RCS可建模为频率、入射角、极化的函数，部分场景支持统计分布(如Swerling模型)。

3. 传播场景关键参数

3GPP 7.9.1章节详细定义了ISAC的传播场景，配合不同的ST类型进行选择，核心参数如下表所示：

4. 参考信道模型

由于现实环境高度异构，不同场景的无线传播环境差异显著，单一信道模型无法满足所有场景的建模需求。因此，3GPP 7.9.3章节定义了针对不同传感场景的参考信道模型，按部署拓扑、终端类型进行细分，确保建模的系统化、标准化与可复现性，核心参考场景及对应模型如下表所示(涵盖13类核心场景)：

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应用场景：

从实验室到规模化，赋能6G全场景落地

在6G愿景中，无线网络不再仅是信息传输的通道，更成为连接物理世界与数字空间的“感官系统”。ISAC作为这一范式转变的核心使能技术，正从实验室走向规模化部署。截至2026年，3GPP Release 18已正式将ISAC纳入5G-A研究框架，并在TR 38.877中系统定义了三大基础应用场景;同时，IMT-2030(6G)推进组也通过白皮书，明确了ISAC在多场景的应用目标与性能要求，以下为四大核心落地场景详解：

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低空经济：

解锁低空空域监管与服务新可能

随着无人机物流、城市空中交通(UAM)、低空安防等领域的快速崛起，低空空域(100–1000米)已成为兼具战略价值与商业潜力的核心资源。传统雷达系统成本高、覆盖范围有限，难以满足城市密集区域的实时监管需求，而6G ISAC通过复用现有基站发射的NR信号，可实现对非合作目标(如无应答机的“黑飞”无人机)的高精度探测与跟踪，填补低空监管空白。

3GPP在TR 38.877中明确将“利用NR信号检测和跟踪物体(如无人机、车辆、行人)”列为ISAC主要用例，并提出基础性能要求：城区感知距离不低于1公里，郊区可达3公里，速度测量范围覆盖±200 m/s。为满足这一需求，系统通常工作在毫米波频段(如26/28 GHz)，借助大带宽(≥1 GHz)实现厘米级距离分辨率。

该场景对6G感知提出了严苛指标：距离分辨率需≤10 cm，多目标并发能力≥50个/平方公里，虚警率低于10⁻⁶/小时。同时，由于低空目标高速移动且常处于非视距(NLOS)环境，系统还需具备强鲁棒的多径抑制与角度估计算法。目前，3GPP Release 19正进一步细化低空感知的服务等级协议(Sensing SLA)，支持按需动态分配感知资源，为未来商业化运营奠定基础。

智能车联网：

支撑L4/L5级自动驾驶落地

L4/L5级自动驾驶高度依赖超视距(BVLOS)感知能力，而单车传感器(如摄像头、激光雷达)受限于视场角与恶劣天气(暴雨、大雾)影响，难以实现全域感知。6G ISAC通过车-路-云协同，构建全域数字孪生交通图，可显著提升自动驾驶系统的安全性与运行效率。

在此场景中，路侧单元(RSU)不仅承担通信连接功能，还能主动发射感知信号，或被动监听车载终端回波，实现交叉路口盲区预警、车队编队协同、高精地图动态更新等核心功能。3GPP在Release 18后期及Release 19输入文稿中，已将V2X感知列为优先扩展方向，明确提出“协作式ISAC”(Cooperative ISAC)架构，支持RSU与车载单元(OBU)共享感知数据。

IMT-2030(6G)推进组2025年白皮书进一步量化了性能目标：端到端感知时延≤5 ms，横向定位精度≤10 cm(95%置信度)，可靠性需达到“五个九”(99.999%)。为平衡技术复杂度与部署成本，产业界普遍采用双站半双工ISAC方案——RSU负责发射感知波形，OBU接收并回传通信数据，避免车载端部署昂贵的全双工硬件，推动技术规模化应用。

沉浸式通信与数字孪生：

打造虚实融合新体验

IMT-2030白皮书首次将“沉浸式通信”列为独立6G场景，涵盖全息通信、触觉互联网与工业元宇宙，核心要求是网络具备“毫米级空间感知+毫秒级交互”能力。在此场景中，6G需实时捕捉用户姿态、手势、环境几何结构，构建高保真数字孪生体，实现物理世界与数字空间的无缝衔接。

白皮书明确了核心感知需求：点云生成速率≥30 fps、空间分辨率≤1 cm、端到端交互时延≤10 ms。尽管3GPP尚未在正式规范中纳入此类用例，但2025年RAN1会议已将其列为Release 19预研方向，学术界也在积极探索新的技术路径。例如，光无线通感一体化(OW-ISAC)利用可见光或红外波段实现高分辨率成像，可规避射频干扰，适用于医院、精密制造等电磁敏感环境;未来，太赫兹频段(>100 GHz)有望提供亚毫米级空间感知，为元宇宙提供“像素级”物理映射能力。

智慧工业与应急响应：

赋能特殊场景精准感知

IMT-2030 将“智慧工业”与“全域应急通信”纳入 6G 典型场景，强调 ISAC 技术需支持非视距目标探测、微振动监测、生命体征识别等高级功能，适配工业生产与应急救援的特殊需求。例如，在化工厂中，系统需穿透金属柜体检测设备异常振动，提前预警安全隐患;在地震废墟中，需从稀疏回波中提取幸存者呼吸信号，为救援工作提供精准指引。

3GPP 将此类应用归为“机会式感知”——即利用环境中已有通信信号进行无源探测，功耗可低于 1 W，适合长时间、低功耗部署场景。IMT-2030 设定了明确的关键指标：微多普勒分辨率为 ≤ 0.1 Hz(用于电机故障诊断)、穿透感知深度 ≥ 20 cm(混凝土)、应急组网时间 ≤ 10 分钟，确保技术能够适配工业生产与应急救援的严苛需求。

总结：

ISAC——连接5G-A与6G的核心技术桥梁

从2020年3GPP首次立项，到2025年R19正式标准落地，ISAC技术已完成从“概念探索”到“标准完善”的关键跨越;从系统设计的多维度分类，到信道模型的标准化规范，再到四大核心场景的规模化试点，ISAC正逐步打破通信与感知的壁垒，成为6G“感官网络”的核心支撑。

尽管目前ISAC仍面临融合设计复杂、标准化滞后、成本较高等挑战，但随着3GPP标准的持续迭代、产业界的协同攻关，以及低空经济、智能车联网等场景的需求牵引，ISAC必将加速走向规模化商用，为5G-A赋能千行百业、6G实现全域智能奠定坚实基础，开启无线网络“通信+感知”一体化的全新时代。

ISAC 技术从标准体系走向产业落地，离不开精准、可复现、符合 3GPP 标准规范的测试与仿真能力支撑。作为通感一体化系统研发、验证与商用化的关键环节，信道仿真与性能测试直接决定技术方案的可行性、可靠性与落地效率。面对复杂的通信感知协同场景、动态目标感知与多径传播环境，业界亟需一套对齐标准、覆盖全流程的测试工具链，而 Keysight ISAC 信道仿真工具集正是为解决这一核心需求而生，为 ISAC 从理论研究迈向工程实现提供了关键测试底座与验证保障。

Keysight ISAC Channel Emulation Toolset 介绍

1. ISAC 测试挑战

随着 ISAC从研究探索逐步走向标准化和工程实现，其测试问题开始从“可选项”变成“必须面对的现实问题”。与传统通信系统相比，ISAC 不仅要保证通信链路的可靠性，还需要对真实物理环境进行感知和建模，这使得测试的复杂度在多个维度上显著提升。从产业落地的角度来看，ISAC 测试面临的挑战主要可以分为行业层面的挑战和技术层面的挑战。

行业挑战：

部署风险：实地试验成本高昂且结果难以预测

生态系统不匹配：运营商、供应商和各个垂直领域的发展速度各不相同

操作复杂性：ISAC 为 RAN 操作增加了新的关键绩效指标和工作流程

互操作性不确定性：ISAC 的功能必须能在多个供应商的产品之间实现互通。

技术挑战：

动态环境：不断变化的无线环境对可靠传感性能构成挑战

性能权衡：在平衡传感与通信的过程中，往往会降低容量或准确性

感知精度：在充满干扰的市区或室内环境中保持高精度是相当困难的

波形设计：需要联合设计以实现最佳的传感精度和通信质量

干扰管理：传感和通信信号共用同一频段时会出现交叉干扰。

2. S8808A Channel Emulation solution

S8808A Channel Emulation Solution 是一套符合 3GPP 标准的 ISAC测试与仿真解决方案，面向 ISAC 在研发、系统验证及演进阶段的测试需求，提供从建模、仿真到端到端验证的一体化实验室测试平台，支持感知与通信能力的联合评估与验证。

该方案基于3GPP TR 38.901 Rel‑19 的统一标准化建模环境，在同一框架内对感知目标、背景信道与通信信道进行一致性建模。通过 Channel Studio F9860060A 无线感知建模工具，可完成目标与背景信道建模、天线方向图建模以及典型场景控制;实现对目标雷达特性、运动轨迹、微运动效应、视距/非视距(LOS/NLOS)、背景信道及通信信道的全面仿真，构建完整的全 ISAC 仿真环境。

在测试与验证层面，S8808A 支持端到端的感知与通信联合测试，覆盖单基地与双基地感知模式，可灵活构建包含动态目标的复杂场景，如无人机、人体和车辆等典型 ISAC 应用。依托信道仿真器的精确控制能力，方案可在实验室内高度复现真实世界的检测条件，包括距离与时延、多普勒效应、角度分辨、多径传播、相位噪声、干扰以及宽带效应等关键因素，为 ISAC 性能验证和系统优化提供可重复、可对比的测试基础。

3. S8808A Sensing 建模能力

在 S8808A 解决方案中，通过Channel Studio GCM工具将感知目标与背景信道实现协同为 ISAC 场景下感知与通信的联合验证提供了统一的模型基础。

在目标信道建模方面，Channel Studio GCM工具支持对感知目标及其微多普勒特性进行建模。目标模型包括了基于 3GPP TR 38.901 中定义的典型感知对象，如无人机(UAV)、人体、车辆和自动导引车(AGV)，同时还提供 Keysight 预定义的扩展目标类型，例如“鸟类”和“船只”等，以覆盖更加多样化的实际应用场景。此外，用户还可以导入自定义的雷达散射截面(RCS)模式，以满足特定目标或定制化研究需求。

在背景信道建模方面，方案支持视距(LOS)与非视距(NLOS)路径的统一建模，并引入包含波束赋形与天线方向图影响。同时模拟背景信道对目标感知与通信的影响，从而在模型层面反映目标与环境之间的相互作用，实现更加贴近真实场景的感知与通信联合建模。

4. S8808A 感知的端到端模拟测试

信道仿真器通过对信号时序、相位和振幅的精确控制来模拟感知目标的 RCS 特性，并通过建模散射信道、传播距离(时延与信号衰减)、目标移动性(多普勒频移)、方向特性，以及多径传播与干扰效应，为回波信号叠加真实环境影响，从而在实验室内复现实际感知场景。

5. S8808A 通信感知一体化的端到端测试

PROPSIM 信道仿真器通过对背景散射信道、传播时延与多普勒效应、信号幅度与相位变化以及多径传播等物理效应的联合建模，并结合波束赋形与天线方向图效应，在空域维度上刻画信号传播与感知性能，从而在实验室内高保真复现真实 ISAC 运行场景;

在统一的 ISAC 测试框架下，感知目标的存在及其运动状态被纳入对通信路径的影响建模，实现感知目标与通信路径的双模拟来进行感知与通信的协同验证。

6. 总结

S8808A ISAC Channel Emulation Toolset 提供了一套与3GPP TR 38.901 Rel‑19 对齐的实验室级 ISAC 测试解决方案，在统一的建模与仿真框架下，实现对感知目标、背景信道与通信信道的一致性建模与实时仿真。

基于可扩展的 PROPSIM 平台，该方案能够从早期感知算法研发平滑演进至完整系统级验证，在实验室内真实复现感知与通信协同运行的复杂物理环境，为 ISAC 技术从概念研究走向工程落地提供了关键的测试与验证基础。

关于是德科技

是德科技(NYSE：KEYS)启迪并赋能创新者，助力他们将改变世界的技术带入生活。作为一家标准普尔 500 指数公司，我们提供先进的设计、仿真和测试解决方案，旨在帮助工程师在整个产品生命周期中更快地完成开发和部署，同时控制好风险。我们的客户遍及全球通信、工业自动化、航空航天与国防、汽车、半导体和通用电子等市场。我们与客户携手，加速创新，创造一个安全互联的世界。