当物联网编织万物互联的网络，人工智能掀起智慧革命，自动驾驶向自由出行发起冲刺，这些新兴技术的浪潮正以前所未有的力量重塑世界格局。在此背景下，通信系统不再是简单的数据搬运工，而被赋予了感知环境、智能决策的重任，成为支撑数字时代发展的关键基础设施。然而，传统通信与感知分离的架构如同笨重的旧引擎，不仅带来高昂的硬件成本和复杂的系统管理难题，在数据融合与协同处理上更是力不从心，难以应对未来复杂场景下瞬息万变的需求。与此同时，无线频谱资源日趋紧张，如何在有限的频谱中挖掘更大价值，成为通信领域亟待突破的瓶颈。6G 通信感知一体化技术正是在这样的时代呼唤下应运而生，它打破通信与感知的边界，通过资源共享与技术融合，实现通信与感知的协同进化，为智能社会的发展搭建起高效且充满想象力的信息基石。
物联网、人工智能、自动驾驶等新兴浪潮奔涌而来，对通信系统提出了前所未有的严苛要求。单纯的数据传输早已无法满足需求，精准感知环境、实时智能决策成为新的“刚需”。回顾传统通信模式，信息传递与环境感知各司其职，依赖独立设备与系统运行。这种分离架构不仅推高硬件成本、加剧系统复杂度，更在数据融合与协同处理上举步维艰，难以适应未来复杂场景的瞬息万变。与此同时，无线频谱资源日益稀缺，如同寸土寸金的闹市，如何高效利用这一“稀缺资源”成为通信领域的攻坚难题。在此背景下，6G通信感知一体化技术横空出世，通过整合通信与感知功能，共享硬件、频谱与信号处理资源，实现两者协同进化，打破传统系统壁垒，为智能社会搭建更高效、智能的信息底座。
在6G通信感知一体化的技术大厦中，信息论无疑是最坚实的基石。它深度渗透于系统信息处理的全流程，从编码、调制，到传输、解码，每一个环节都离不开信息论的智慧指引。借助低密度奇偶校验码、极化码等先进编码技术，即使在有限的带宽与功率条件下，系统也能保障信息传输的高可靠性与低误码率。而在感知维度，信息论同样发挥着关键作用，它如同敏锐的“数据侦探”，从复杂多变的回波信号中抽丝剥茧，精准提取目标物体的位置、速度、形状等核心信息，为后续决策提供有力的数据支撑。
信号处理技术堪称6G通信感知一体化系统的“神经中枢”，掌控着通信与感知的“生命线”。在通信链路中，先进的信号处理算法如同技艺精湛的“工匠”，对发射与接收信号进行精细化调制、解调、滤波与均衡处理，确保数据传输的高质量。正交频分复用（OFDM）技术凭借其独特优势，在4G、5G时代大放异彩，在6G时代也将继续担当重任，通过分割高速数据流、多载波并行传输，有效抵御多径衰落，提升频谱效率。在感知领域，信号处理技术同样大显身手，脉冲压缩技术通过巧妙的信号设计与匹配滤波，在不增加发射功率的前提下提升距离分辨率；多普勒频移检测如同“速度探测器”，精准测量目标运动速度；波束赋形技术则像灵活的“信号方向盘”，调整天线阵列权重，增强目标信号、压制干扰，大幅提升感知精度与范围。
网络优化对于6G通信感知一体化系统而言，犹如精密仪器的校准过程，关乎系统整体性能的优劣。它涵盖网络拓扑架构设计、资源分配策略制定、路由选择优化等多个关键层面。合理规划网络拓扑，引入分布式天线系统（DAS）或大规模多输入多输出技术，能够有效拓展信号覆盖范围、提升系统容量，同时增强感知的空间分辨率。而资源分配更是系统性能优化的“关键阀门”，在有限的频谱、功率与计算资源约束下，需要精心设计动态分配算法，根据不同业务需求灵活调配资源，在保障通信质量的同时，最大限度提升感知性能，实现通信与感知业务的动态平衡。
人工智能与机器学习技术为6G通信感知一体化系统注入了“智慧灵魂”，赋予其智能决策与自适应调整的强大能力。在通信领域，机器学习算法如同“先知”，通过对海量信道数据的深度学习，精准预测信道变化趋势，提前调整发射功率、调制方式、编码速率等参数，确保通信链路在复杂环境下的稳定可靠。在感知战场，人工智能技术更是“大显神通”，基于卷积神经网络（CNN）的目标识别算法，能够快速处理雷达回波与图像数据，准确识别各类目标；循环神经网络（RNN）及其变体长短时记忆网络（LSTM）则化身“轨迹预测大师”，对目标运动轨迹进行精准预判与跟踪。强化学习算法更是让系统具备了“自主进化”能力，能够根据环境与业务需求变化，自主学习并优化运行策略，实现资源最优配置与系统性能最大化。
超大规模天线阵列技术是6G通信感知一体化的物理层“利器”，在通信与感知领域都展现出强大的赋能潜力。在通信场景中，基站与终端大规模部署的天线阵列，如同搭建起高速信息通道，显著提升系统信道容量，实现数据的高速可靠传输，大幅提高频谱利用效率。在感知层面，其卓越的空间与角度分辨率，让系统能够像“火眼金睛”般，对目标物体进行高精度定位与实时跟踪，通过合成孔径雷达（SAR）技术，更能实现目标区域的高分辨率成像，为环境感知与监测提供丰富、精准的信息。
面对6G通信感知一体化系统的复杂需求，新型信号处理算法的研发迫在眉睫。一方面，需要创新设计联合信号处理算法，巧妙融合通信与感知信号，在接收端精准分离通信数据与感知信息，实现两者性能的协同提升。另一方面，针对复杂电磁环境下的干扰难题，基于压缩感知与稀疏信号处理的抗干扰算法成为研究热点。压缩感知技术以“四两拨千斤”之力，对接收信号进行稀疏采样，减轻数据传输与处理压力，配合稀疏信号处理算法，有效抑制干扰、增强有用信号检测性能。与此同时，基于深度学习的信号处理算法凭借其强大的自适应学习能力，逐渐成为信号处理领域的“新宠”，为提升处理准确性与效率开辟新路径。
构建智能、灵活、高效的网络架构，是6G通信感知一体化系统的重要任务。边缘计算、雾计算与云计算相结合的分层分布式架构，形成了高效的数据处理链条。边缘计算节点贴近数据源与用户设备，如同“前线侦察兵”，快速处理本地感知数据与通信请求，降低传输延迟、提升响应速度；雾计算作为中间枢纽，汇聚管理多个边缘节点数据，实现区域内数据协同处理与资源调度；云计算中心则凭借强大算力与存储能力，承担大规模数据深度分析与复杂计算任务，提供全局视角的决策支持。软件定义网络（SDN）与网络功能虚拟化（NFV）技术的引入，赋予网络“可编程”与“灵活部署”的特性，使网络能够根据不同应用场景与业务需求，快速调整架构与流量策略，实现资源高效利用与系统性能优化。
太赫兹（THz）频段凭借丰富频谱、极宽带宽与高传输速率的天然优势，成为6G通信感知一体化技术的“潜力股”。在通信领域，太赫兹通信有望开启Tbps级超高速数据传输时代，为高清视频、VR/AR等大带宽应用提供坚实保障。在感知应用中，太赫兹波的短波长特性使其具备高分辨率成像与精准定位能力，在安全检查、无损检测、生物医学成像等领域展现出巨大应用潜力，太赫兹雷达更能实现对微小目标的精确探测与跟踪。然而，太赫兹通信技术也面临诸多挑战，信号传播损耗大、器件成本高昂、技术成熟度不足等问题亟待攻克，需要科研人员持续探索创新，推动其在6G系统中的广泛应用。
站在通信技术迭代的十字路口，6G 通信感知一体化技术既承载着突破传统通信边界的使命，也面临着技术创新与产业落地的双重挑战。从信息论基石到太赫兹频段的前沿探索，每一项关键技术都在为智能感知与通信的深度融合铺路架桥。尽管信号传播损耗、硬件成本和技术标准统一等难题如同横亘在前的高山，但随着全球科研力量的汇聚攻坚、产学研合作的不断深化，这些障碍终将被逐一跨越。可以预见，6G 通信感知一体化技术将彻底重塑未来社会的信息交互模式，无论是城市交通的智能调度、工业生产的精准控制，还是医疗健康的远程守护，都将因这项技术的普及而焕发新生，带领人类加速迈入万物智联、虚实交融的智能新时代。
