太赫兹频段凭借其极高的载波频率和宽频谱资源，被认为是实现通信与感知功能融合的理想频段。通感一体化系统在同一硬件平台上同时完成数据传输与环境感知两项任务，通信功能需要发射信号携带足够的信息量并确保接收端解调质量，感知功能则要求发射信号具备良好的时频特性以提取目标的距离与速度信息。两者对波束赋形的要求存在差异，通信链路需要稳定的波束指向以维持链路连续性，感知任务则需要波束在扫描范围内快速切换以实现目标探测。氮化镓器件作为太赫兹频段少数能够提供足够输出功率的固态电子器件，在发射前端承担信号放大的核心功能。超大规模多输入多输出天线阵列则通过大量天线单元的相干合成，为太赫兹波束赋形提供所需的增益与指向精度。器件与阵列的协同设计需要在通感一体化需求框架下实现功率、效率与波束灵活性的系统级匹配。
氮化镓器件在太赫兹频段的工作特性决定了发射前端的功率与效率边界。氮化镓的高击穿电场与高电子迁移率使其在毫米波频段已展现出优于其他半导体材料的功率性能，但在太赫兹频段，器件尺寸进一步缩减，寄生效应与热效应的影响加剧。氮化镓器件的最高振荡频率决定了其在太赫兹频段可用的增益上限，当工作频率接近或超过器件最高振荡频率的一半时，单级放大器的增益显著下降，需要采用多级级联结构才能提供系统所需的增益总量。多级级联带来的功耗增加与散热问题在太赫兹频段更为突出，氮化镓器件虽然热导率较高，但在高功率输出条件下结温仍可升至较高水平，影响器件的可靠性与增益稳定性。因此，氮化镓器件在太赫兹通感一体化系统中的设计需在输出功率、增益与效率之间进行三维权衡，根据通信与感知任务对发射功率的不同要求动态调整器件的工作状态。
超大规模天线阵列通过增加阵元数量实现波束宽度的压缩与增益的提升，但在太赫兹频段面临互耦效应加剧与馈电网络复杂度上升的约束。阵元之间的间距需控制在半波长以内以避免栅瓣，在太赫兹频段半波长的尺寸处于毫米量级，数千个阵元密集排列于有限面积内，阵元间的电磁耦合效应显著增强。互耦效应改变了每个阵元的输入阻抗与辐射方向图，使理论上的波束赋形精度在实际阵列中难以完全实现。为抑制互耦，需在天线阵列设计中引入去耦结构或采用非均匀阵元间距的布局方式，但这些措施会增加馈电网络的设计复杂度或使旁瓣电平升高。超大规模阵列的馈电网络同样面临挑战，从发射前端输出的太赫兹信号需等幅等相地分配至每个阵元的辐射端口，分配网络的插入损耗与相位一致性直接影响阵列合成效率。在通感一体化系统中，馈电网络还需支持快速波束切换与多波束同时形成能力，这对馈电网络的拓扑结构与移相器的响应速度提出了额外的工程要求。
通感一体化波束赋形的协同设计需要同时满足通信链路的波束指向稳定性和感知任务的波束扫描速度。在通信模式下，波束赋形的目标是在终端移动过程中保持波束指向的连续跟踪，波束指向的更新频率取决于终端的移动速度与阵列波束宽度。在感知模式下，波束需要在预设的空域范围内进行快速扫描以探测目标，扫描周期决定了感知更新的时间分辨率。氮化镓器件的输出功率在两种模式下可能需要不同的设定值，通信模式要求发射功率在覆盖距离内满足解调门限即可，感知模式则可能需要更高的输出功率以保证目标回波的信噪比。超大规模阵列的波束赋形权值在两种模式下也存在差异，通信模式下的权值优化以接收端信噪比最大化为准则，感知模式下的权值设计则需考虑波束方向图的低旁瓣特性以降低虚警概率。协同设计需在基带信号处理层面实现两种模式权值集的快速切换，并在射频前端层面确保切换过程中发射功率的平稳过渡。
氮化镓器件与超大规模阵列之间的阻抗匹配与功率分配是协同设计中不可忽略的硬件层面问题。氮化镓功率放大器的输出阻抗在太赫兹频段呈现较强的频率依赖性，而超大规模阵列的馈电网络在宽频带内需要维持接近标准的特性阻抗以保证功率传输效率。在通感一体化系统中，发射信号可能占用较宽的瞬时带宽以实现高分辨率感知，宽频带信号通过放大器与馈电网络时的幅相响应非理想性导致波束指向随频率偏移。这一现象要求协同设计在放大器匹配网络与阵列馈电网络中引入宽带化设计措施，包括采用多节匹配结构与补偿性相位网络，使幅相响应在工作频带内保持平坦。同时，功率分配网络需具备一定的功率均衡能力，补偿各阵元因位置差异导致的馈线损耗不同，确保各阵元激励幅度的均匀性。
系统级验证需要在通感一体化工作模式下同时评估通信与感知性能指标。通信性能通过误差矢量幅度与吞吐量测试评估，感知性能通过距离分辨率与角度估计精度评估，两者需在同一组发射波形与波束赋形参数下测量。测试中需将氮化镓器件在不同偏置状态下的性能变化与阵列波束赋形精度的温度漂移纳入评估，以验证协同设计方案在实际工作环境中的稳健性。测试平台需支持太赫兹频段的矢量信号分析与目标模拟能力，模拟目标包括点目标与扩展目标两种类型，覆盖感知任务的主要应用场景。当前，太赫兹通感一体化波束赋形的协同设计技术仍处于前沿探索阶段，氮化镓器件在太赫兹频段的功率性能与超大规模阵列的工程实现能力均在持续提升，相关研究成果正在逐步向系统原型平台转化，为进一步的技术验证与性能优化奠定基础。
