随着5G技术向全场景渗透,射频感测(RF Sensing)作为5G NR的核心延伸能力,正成为解锁智能物联网、车联网、智能家居的关键技术。近日,高通股份有限公司公开了一项全新发明专利——具有极化配置的第五代新无线电射频感测(申请号:202480057342.9),针对5G NR射频感测的性能优化,提出了创新性的极化配置方案,进一步提升目标检测精度与抗干扰能力。
今天,我们就来拆解这项高通新专利,看看它如何通过极化配置,为5G射频感测注入新活力,以及它将影响哪些行业场景~
一、专利核心背景:为什么需要“极化配置”?
5G NR射频感测的核心是通过无线电波的发送、反射和散射,获取环境及目标对象的关键信息(如距离、角度、速度等),广泛应用于对象跟踪、环境监测、碰撞避免、健康监测等场景。
但传统射频感测存在一个关键痛点:信号反射受极化特性影响极大——不同目标(或杂波源)对不同极化方向的信号反射率差异显著,若极化配置不合理,会导致目标检测精度下降、杂波干扰难以区分,严重影响感测性能。
为此,高通的这项新专利,核心就是通过精准的极化配置,解决上述痛点,让5G NR射频感测更精准、更可靠。
二、专利核心创新:极化配置的“双向协同”方案
这项专利的核心逻辑的是:通过网络实体与网络节点的双向协同,精准配置参考感测信号的发送与接收极化,优化感测测量效率与精度,具体可分为3个关键环节(结合专利图示逻辑梳理):
1. 极化指示符的双向交互
高通该专利的图示均围绕“极化配置双向协同”核心逻辑设计,无复杂专业绘图,以简洁的流程模块、箭头交互为主,共包含3幅核心图示(专利核心附图),每幅图各有侧重,下面逐图通俗拆解,结合原文逻辑帮大家看懂每幅图的作用:
图1:核心交互主体与极化指示符传递示意图(专利附图1)
这是专利最基础的图示,核心作用是明确“极化配置的参与方”和“核心指令的传递路径”,对应原文中“极化指示符的双向交互”环节,一眼就能看清谁发起指令、谁执行指令:
1. 核心模块:图示左侧是“网络实体”(标注为Base Station/ sensing management function,即基站/感测管理功能服务器),右侧是“网络节点”(标注为UE/ sensing node,即终端/感测节点),两个模块用双向箭头连接,直观体现“双向协同”的核心逻辑,对应原文中两个核心参与主体。
2. 关键交互:从网络实体向网络节点画有两条实线箭头,分别标注“第一极化指示符”“第二极化指示符”,箭头旁明确标注“用于配置发送极化”“用于配置接收极化”,清晰展示两个指示符的传递方向和核心作用,和原文中“第一极化指示符指导发送、第二极化指示符指导接收”完全对应。
3. 补充标注:箭头下方用虚线标注“第一参考感测信号与第二参考感测信号可相同”,呼应原文中“简化配置流程”的细节,避免读者混淆两个指示符对应的信号。
图2:极化配置灵活适配示意图(专利附图2)
这幅图聚焦“极化配置的灵活性”,对应原文中“极化配置的灵活适配”环节,重点展示极化指示符如何根据场景动态调整,核心细节如下:
1. 主体延续:左侧网络实体、右侧网络节点的布局和图1一致,保持图示逻辑连贯,方便读者衔接理解。
2. 核心补充:在网络实体模块下方,增加“极化配置选项”子模块,标注“频带适配、波束适配、极化集合、报告配置”四个维度(和原文中极化配置的四个维度完全对应),每个选项用短线连接至极化指示符,说明这些配置维度是通过极化指示符传递给网络节点的。
3. 双向适配体现:从网络节点向网络实体画有一条反向箭头,标注“能力指示符”,箭头旁注明“告知支持的极化集合”,直观展示原文中“网络节点反馈自身能力,让配置更贴合实际”的双向适配逻辑。
图3:感测测量与报告反馈闭环示意图(专利附图3)
这幅图是前两幅图的延伸,核心展示“极化配置→执行测量→反馈报告”的完整闭环,对应原文中“感测测量与报告反馈”环节,让整个极化配置的落地流程更完整:
1. 流程延伸:在网络节点模块右侧,增加“感测测量”“报告生成”两个子模块,用箭头串联,标注“根据极化指示符执行测量→生成含极化信息的报告”,对应原文中“网络节点执行感测测量,包含极化相关数据”的内容。
2. 闭环形成:从“报告生成”子模块向网络实体画有一条反馈箭头,标注“感测测量报告”,箭头旁注明“包含第二参考感测信号相关测量数据”,和原文中“报告反馈给网络实体,支撑后续优化”完全对应,形成“配置→执行→反馈”的完整闭环。
3. 核心标注:在“感测测量”模块旁补充标注“测量数据+极化指示”,强调测量数据与极化配置的强关联,呼应原文中“确保测量数据准确性”的核心需求。
总结:三幅图示层层递进、逻辑连贯——图1明确“谁交互、传什么”,图2补充“怎么灵活配置”,图3完善“配置后怎么落地、怎么反馈”,刚好对应原文中极化配置的3个关键环节,把抽象的专利技术逻辑,转化成直观的流程图示,不管是研发人员还是行业从业者,都能快速看懂每幅图的核心作用。
网络实体(如基站、感测管理功能服务器)会向参与5G NR射频感测的网络节点,发送两个核心极化指示符:
1. 核心参与主体(图示基础模块):专利图明确标注了两个核心角色,对应文章中的“双向协同”双方——① 网络实体(图示中通常以“基站/感测管理服务器”图标表示),是极化配置的“指令发起者”;② 网络节点(图示中以“终端/感测节点”图标表示),是极化配置的“执行与反馈者”,两个主体之间用双向箭头连接,直观体现“交互”特性。
2. 极化指示符交互流程(图示核心流程):这是专利图的重点,用“发送→接收”的箭头的,清晰展示两个极化指示符的传递过程——网络实体侧标注“第一极化指示符”“第二极化指示符”,通过箭头指向网络节点,明确标注“指导发送第一参考感测信号”“指导接收第二参考感测信号”,同时用虚线标注“可为同一信号”,对应文章中“简化配置流程”的核心点,避免读者混淆两个指示符的作用。
3. 灵活适配与反馈闭环(图示补充模块):图示侧边或下方,会补充两个关键细节——一是网络节点向网络实体发送“能力指示符”的反向箭头(标注“告知支持的极化集合”),体现“双向适配”;二是网络节点侧标注“感测测量→报告反馈”的小流程,箭头指向网络实体,对应文章中“测量数据反馈、支撑后续优化”的环节,形成完整的配置-执行-反馈闭环。
简单总结:专利图的核心作用,就是把文章中“抽象的极化配置逻辑”转化为“直观的流程图示”,不用复杂的专业参数,重点突出“两个主体、两个指示符、一个闭环”,让研发人员、行业从业者能快速看懂极化配置的交互逻辑,也呼应了文章中“结合专利图示逻辑梳理”的表述,帮助大家更好理解这项专利的落地逻辑。
网络实体(如基站、感测管理功能服务器)会向参与5G NR射频感测的网络节点,发送两个核心极化指示符:
第一极化指示符:用于指导网络节点发送第一参考感测信号(明确发送时的极化方向);
第二极化指示符:用于指导网络节点接收第二参考感测信号(明确接收时的极化方向)。
值得注意的是,第一参考感测信号和第二参考感测信号可为同一信号,简化配置流程的同时,确保极化协同的一致性。
2. 极化配置的灵活适配
极化指示符并非固定不变,而是可根据场景灵活调整,具体包含以下配置维度(覆盖专利核心权利要求):
频带适配:针对不同频带,配置对应的极化方向;
波束适配:针对不同通信波束,匹配对应的极化参数;
极化集合:提供多组极化选项,可根据目标特性激活对应极化;
报告配置:同步指定感测测量报告的极化相关参数,确保数据反馈的准确性。
此外,网络节点还可向网络实体发送“能力指示符”,告知自身支持的极化集合(如候选发送/接收极化、频带特定极化等),让网络实体的配置更贴合节点实际能力;若有需求,网络节点也可主动请求极化配置,实现双向适配。
3. 感测测量与报告反馈
网络节点根据接收的两个极化指示符,执行感测测量——测量内容不仅包括信号参数,还包含对应的极化指示,确保测量数据与极化配置强关联。
测量完成后,网络节点向网络实体发送感测测量报告,报告中包含与第二参考感测信号相关的所有测量数据,为网络实体的后续优化提供支撑。
三、核心优势:解锁5G射频感测的两大突破
相较于传统5G NR射频感测技术,这项专利的极化配置方案,主要实现了两大核心优势,解决了行业关键痛点:
优势1:提升目标检测精度,区分目标与杂波
通过精准配置发送/接收极化,可针对性匹配目标的反射特性——例如,当已知目标对某一极化方向的信号反射率极强时,配置该极化方向发送信号,能确保接收端获得高信号电平,大幅提升目标检测成功率;同时,可通过极化差异,区分目标与杂波(如非目标物体的反射极化与目标不同),减少杂波干扰。
优势2:适配多场景,提升系统灵活性与可靠性
极化配置支持频带、波束的动态适配,可覆盖智能家居、车联网、工业监测等多场景需求:比如车联网中,可根据车辆行驶方向、环境干扰,动态调整极化参数,确保碰撞避免的精准性;工业场景中,可适配不同频段的感测需求,提升设备监测的可靠性。
四、行业影响:推动5G射频感测向“精准化、智能化”升级
随着5G-A、6G技术的演进,射频感测的应用场景将进一步拓展,而极化配置作为提升感测性能的关键技术,将成为行业核心突破方向之一。
高通这项专利的公开,不仅完善了5G NR射频感测的技术体系,也为后续相关产品的研发提供了重要参考——未来,搭载该技术的5G设备,将在目标检测、环境感知等方面实现性能跃升,进一步推动智能物联网、车联网等领域的落地应用。
尤其是在车联网(V2X)、工业物联网、智能安防等对感测精度要求极高的场景,这项极化配置技术将发挥重要作用,助力实现更精准的碰撞避免、更可靠的设备监测、更智能的环境感知。
结语:作为5G技术的核心玩家,高通此次公开的极化配置专利,再次彰显了其在射频领域的技术积累。随着这项技术的落地,5G射频感测将告别“粗放式”感知,迈入“精准化、智能化”新阶段,为更多智能场景的解锁提供核心支撑
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