让“通感”更聪明：人工智能在通信感知一体化中的非线性建模优势

面向通信感知一体化（ISAC/通感融合），人工智能不仅是“更强的拟合器”，更是能把硬件非理想、信道稀疏性、散射非高斯性、目标机动性等复杂因素揉进同一套模型里的“非线性工程师”。

1. 为什么 ISAC 天然需要“非线性大脑”？

传统线性范式的边界
ISAC 同时要做高可靠通信与高分辨感知。很多关键环节（信道估计、干扰抑制、目标检测与参数估计）沿用线性高斯假设与二次型代价。然而现实里经常出现：

• 硬件非理想：功放 AM/AM、AM/PM，IQ 不平衡，相位噪声，ADC 饱和、压缩。

• 传播与散射：非高斯/非平稳杂波，非线性多径合成，遮挡与稀疏结构。

• 系统级耦合：同一波形既用于通信又用于感知，任务耦合导致统计分布“扭曲”。

这些都在提醒我们：真实世界是非线性的，而“线性-高斯-凸优化”的工具箱并不总够用。

2. 神经网络的非线性表达：从“能不能”到“怎么用”

通用近似能力
神经网络可实现从观测到任务输出的非线性映射：
$$\hat{\mathbf{z}}=f_{\mathbf{\theta }}(\mathbf{x})$$
其中 $\mathbf{x}$ 是接收数据（时域或频域）、$\hat{\mathbf{z}}$ 是我们要的量（信道、目标参数、置信度等），$f_{\mathbf{\theta }}$ 是可训练的非线性函数（参数为 $\mathbf{\theta }$）。该表达能覆盖多类非线性：饱和与压缩、相位扭曲、非高斯噪声、复杂耦合等。

先验与结构融入（Physics/Model-informed）
不是“黑盒万能钥匙”。实际更推荐模型驱动 + 数据驱动结合：

• 深度展开（Unfolding）：把迭代算法的每一步写成一层网络，既保留物理含义，又让每步参数可学习。

• 结构化层：FFT、匹配滤波、波束形成等算子以固定层注入，学习重点放在非线性与不确定性上。

• 多任务头（Multi-head）：通信与感知共享主干，分头输出解调可信度、目标的距离/速度/角度等。

3. 典型应用场景与效果

3.1 非线性硬件补偿（数字前置线性化 + 同步校正）

• 目标：同时提升链路 EVM 与感知处理的相位一致性。

• 思路：学习 $f_{\mathbf{\theta }}$ 近似逆向补偿：
  $${\mathbf{x}}_{\text{lin}}=f_{\mathbf{\theta }}^{-1}({\mathbf{x}}_{\text{meas}})$$
  变量解释：${\mathbf{x}}_{\text{meas}}$ 为含非线性与相噪的实测样本，${\mathbf{x}}_{\text{lin}}$ 为期望的“线性化”输出。

• 优势：相较基于 Volterra 的固定结构，NN 能自适应更高阶与耦合项，减少手工建模成本。

3.2 非高斯/非稳杂波下的目标检测与参数估计

• 传统：CFAR、GLRT 假设高斯或稳态统计。

• AI 路径：以时–频–角多维特征为输入，学习检测统计量
  $$T_{\text{NN}}=f_{\mathbf{\theta }}(\mathbf{X})$$
  变量解释：$\mathbf{X}$ 为多维特征张量（如多脉冲频域谱、空域快拍、时频块等），$T_{\text{NN}}$ 为学得的检测分数。

• 效果：在非高斯尾部、强杂波背景下，$P_D$（检出率）可在相同 $P_{\mathrm{FA}}$（虚警率）下降提升；对遮挡/弱散射目标更敏感。

3.3 非线性信道估计与联合感知

• 通信视角：在硬件非理想 + 稀疏多径 + 阵列失配下，LMMSE 等线性估计出现偏差。

• AI 视角：以导频 + 数据符号的残差信息作为输入，输出稀疏/低秩先验下的非线性信道估计 $\hat{\mathbf{H}}$。

• 进一步：与感知共享特征主干，联合输出目标参数 $\hat{\mathbf{\eta }}=[\hat{\tau },\hat{\nu },\hat{\theta }]$（时延、多普勒、到达角）。
  $$[\hat{\mathbf{H}},,\hat{\mathbf{\eta }}]=f_{\mathbf{\theta }}(\mathbf{Y},\mathbf{P})$$
  变量解释：$\mathbf{Y}$ 为接收符号张量，$\mathbf{P}$ 为导频/参考结构。

3.4 自适应波形与资源调度（强化学习）

• 任务：在通信速率、感知分辨与能耗之间做动态权衡。

• 方法：用策略网络 ${\pi }_{\mathbf{\theta }}(a|s)$ 在状态 $s$（信道质量、目标密度、剩余能量）下选择动作 $a$（子载波/功率/PRB/扫频策略）。

• 收益：在非平稳与耦合强场景下，相比固定规则有更稳的长期回报。

3.5 生成式建模用于数据增强与仿真域对齐

• 问题：实测数据难得，仿真域存在分布偏移。

• 解法：用生成模型学真实噪声、杂波、非理想特征，生成“拟真”数据以训练/微调下游模型；或做风格迁移以缩小仿真–实测域差距。

4. 一个“模型驱动 + 数据驱动”的落地范式

管线概览

1. 结构化前端：固定层实现 FFT/匹配滤波/波束形成，输出物理可解释特征。

2. 非线性主干：CNN/Transformer 提取跨时–频–空相关。

3. 多任务头：

   • 通信头：软信息、信道矩阵、EVM 估计；

   • 感知头：检测分数、$\hat{\tau }$、$\hat{\nu }$、$\hat{\theta }$。

4. 训练目标（示例）：
   $$\mathcal{L}={\lambda }_1|\mathbf{H}-\hat{\mathbf{H}}{|}_2^2+{\lambda }_2\mathrm{CE}(y,\hat{y})+{\lambda }_{3}SmoothL1(\mathbf{\eta },\hat{\mathbf{\eta }})$$
   变量解释：$\mathbf{H}$ 为真值信道，$y$ 为调制/解码标签，$\mathbf{\eta }$ 为目标真值参数；${\lambda }_i$ 为损失权重。

5. 在线自适应：小步长或少量实测样本的快速微调，稳健应对设备漂移与场景变化。

5. 小型“对照实验”思路

任务：在强相位噪声 + 非高斯杂波下做多目标检测与速度估计。

• 线性基线：匹配滤波 + CFAR + DFT 速度估计。

• AI 模型：结构化前端（固定匹配滤波与 STFT）+ CNN 检测头 + 回归头估计多普勒。

• 对比指标：

  • 检测：$P_D$ 在相同 $P_{\mathrm{FA}}$ 下的提升；

  • 估计：速度 RMSE、置信区间覆盖率；

  • 稳健性：相位噪声抖动与饱和比例变化下的退化曲线。

• 预期现象：AI 模型对非高斯尾部、轻度饱和与频偏更不敏感，ROC 曲线外推更优，速度估计 RMSE 更低。

6. 复杂度与部署：从实验室到边缘设备

• 实时性：

  • 运算预算 = 帧内时限（例如 1–5 ms）− RF/BBI/O 延迟。

  • 手段：网络蒸馏、结构剪枝、INT8 量化、分块并行、CPU/GPU/FPGA/ASIC 协同。

• 资源映射：

  • FFT/相关等固定层上 FPGA；

  • 主干轻量 CNN/Transformer 上 DSP/GPU；

  • 高吞吐链路用流水线与批量化推理。

• 鲁棒性：

  • 域泛化（多域训练、风格扰动）、不确定性估计（温度缩放、深度集成），提升外场可迁移性。

• 可解释性：

  • 显著性图、特征响应与物理变量对齐；

  • 展开式网络的“每层即一步”有助调参与排障。

7. 与传统方法的侧重差异（要点对比）

维度	传统线性范式	AI 非线性范式
噪声/杂波假设	常见高斯、稳态	直接学习非高斯、非稳结构
硬件非理想	手工建模（如 Volterra）	端到端学得逆映射，覆盖耦合项
通感耦合	分步解耦处理	多任务共享特征，联合最优
调参与适配	规则/阈值手调	数据驱动自适应、在线微调
解释性	强（模型闭式）	可通过展开/先验注入增强
部署成本	低到中	需算力与工程优化，但收益显著

8. 实操清单（落地建议）

1. 数据优先：采集包含“非理想”的实测片段（功放压缩、IQ 漂移、温漂、机动目标）。

2. 结构化网络：FFT、匹配滤波、波束形成固定为层，减少学习负担。

3. 多任务损失：通信质量（BER/EVM）与感知质量（$P_D$/$P_{\mathrm{FA}}$/RMSE）联合优化。

4. 仿真–实测桥接：用生成式增强“拟真杂波与相噪”；少量实测样本做域适配微调。

5. 推理预算化：在目标帧时限内做网络剪枝与 INT8 量化，评估端到端延迟。

6. 健壮性回归：系统性扫频偏、相噪、饱和比例，画出退化曲线并锁定安全边界。

7. 可解释与监控：展开式层级 + 产线可视化面板（特征热力图、检测分数直方图）。

9. 小结

通信感知一体化的真正难点，不在“是否能检测/解调”，而在“能否在非线性、非高斯、非稳的现实世界里，一次性把通信与感知都做对”。
AI 的价值，正是在这些“非线性角落”里，以结构化的先验为骨架、以数据驱动为肌理，把复杂耦合一网打尽，带来更高检出率、更低虚警、更稳的链路质量与更强的跨场景泛化。

一句话版：把物理结构“写进网里”，让数据把非线性“补齐到位”，AI 才能把通感融合带到工程可用的下一层台阶。