摘要
第六代（6G）无线网络需要动态频谱管理，以优化稀缺频谱资源的利用，并支持新兴的集成感知与通信（ISAC）应用。这要求具备超宽频测量范围、紧凑的尺寸和低延迟的实时频谱感知（RT-SS）能力。传统的电子RT-SS解决方案在毫米波和亚太赫兹频段的操作中面临重大挑战，而这些频段是6G无线通信的关键频谱。尽管光子RT-SS有潜力突破这一限制，但目前的实现大多具有低于50 GHz的有限带宽，并且主要依赖体积庞大的色散光纤，延迟较高。本文通过开发一个集成光子RT-SS系统，解决了这些挑战，该系统能够从微波到亚太赫兹频段进行超宽带测量，涵盖6G无线网络的全频谱。该光子RT-SS电路集成了一个宽带电光（EO）调制器用于未知信号载入，一个EO可调微环滤波器组用于高速并行频率到时间的映射，以及一个EO梳状光源用于精确的信道频率参考，所有这些都集成在一个薄膜铌酸锂芯片上。我们实现了前所未有的120 GHz以上的频谱测量范围，并且低延迟小于100纳秒。为了验证我们光子RT-SS系统在未来6G场景中的有效性，我们进一步提出了一个启发式的频谱时域资源分配算法，并进行了概念验证ISAC演示，在该演示中，雷达能够自适应地访问频谱利用不足的区域，进行高质量的目标感知，同时应对动态通信干扰。我们的工作为未来6G ISAC网络中高效的频谱共享和动态管理提供了一个紧凑且具有成本效益的解决方案。

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1 Department of Electrical Engineering & State Key Laboratory of Terahertz and Millimeter Waves, City University of Hong Kong, Kowloon, China.

2 Department of Electrical Engineering, City University of Hong Kong, Kowloon, China

3 State Key Laboratory of Photonics and Communications, School of Electronics, Peking University, Beijing, China

4 School of Science and Engineering & Guangdong Provincial Key Laboratory of Future Networks of Intelligence, Chinese University of Hong Kong (Shenzhen), Guangdong 518172, China

引言
射频（RF）频谱在过去几十年中在雷达感知和无线通信的发展中发挥了至关重要的作用1,2。近年来，集成感知与通信（ISAC）作为即将到来的第六代（6G）无线网络中的核心概念已经兴起3，在这种网络中，感知和通信功能预计将在同一系统内通过共享的频谱带宽实现统一，以支持各种环境感知应用4,5，如图1a所示。在这种情况下，这些功能之间对频谱访问的内在竞争将导致严重的频谱拥堵问题6,7。为了解决这一挑战，射频频谱管理需要发生范式转变，将传统的静态频谱访问（SSA）转变为更先进的动态频谱访问（DSA），从而实现认知无线电技术，支持更加高效的频谱共享和利用8,9，如图1b所示。具体来说，雷达感知（例如作为次要用户）可以与通信（主要用户）共同存在于整个频谱范围内，通过动态识别和访问未充分利用的频谱带宽。这样，频谱分配可以更灵活地适应实时的通信/感知带宽需求，避免频谱空置并提高频谱利用效率。

图1. 用于6G集成感知与通信（ISAC）的集成光子实时频谱感知（RT-SS）
a. 通过光子RT-SS模块促进的一个预想的ISAC场景，用于在雷达感知和通信信道之间动态分配频谱资源。
b. 传统静态频谱访问（SSA）与未来动态频谱访问（DSA）频谱管理方案的示意比较。与SSA方案不同，SSA方案通过政府法规将频谱资源固定分配给感知和通信用户，而DSA方案基于实时频谱使用信息动态分配整个频谱资源。例如，感知作为次要用户，能够适应性地访问未充分利用的频谱空白区域，同时避免与通信（主要用户）之间的干扰。
c. 集成光子RT-SS系统的示意图和工作原理。待测信号（SUT）的时间变化频谱信息通过Mach-Zehnder调制器（i）广播到光载波上。调制后的光信号随后通过电光（EO）微环滤波器组并行处理，其中每个微环偏置在稍微不同的谐振波长上，负责监测特定的频谱范围（在插图中用不同颜色标记）。在分析时间槽T内，每个微环滤波器在其负责的频谱范围内电光扫描（iii），将相应的频谱信息映射到时间域信号（iv）。为了确保不同通道之间的准确频率校准，通过片上相位调制器（ii）从同一光载波生成电光梳。这种频率梳标尺与SUT路径结合，并映射到时间域。每个分析时间槽后，经过光电探测的最终输出时域波形包含参考脉冲和SUT脉冲，用于恢复原始SUT的未知频谱内容。

实时频谱感知（RT-SS）是实现6G ISAC网络中动态射频频谱访问愿景的关键技术10,11，RT-SS模块被安装在ISAC基站中（图1a的插图），用于监测电磁环境中实时的频谱使用情况，从而促进雷达感知和通信服务的自适应频谱分配。为了充分挖掘6G ISAC的潜力，相关的RT-SS系统应同时具备超宽带宽（>100 GHz）、低处理延迟和高时间分辨率（均在纳秒级）。这对于从微波到毫米波（mmWave）甚至太赫兹（THz）的所有频谱带宽的利用至关重要，以支持6G时代所预期的Tbps级数据通信13和毫米级雷达感知14。在此过程中，RT-SS系统应在集成平台上实现，以显著减少体积、重量和功耗（SWaP），以适应ISAC基站的大规模部署，从而支持大规模和普遍的用户连接15。

传统上，RT-SS通过电子方式实现16，如数字采样17、扫描本地振荡器18和色散相移器19,20。然而，由于电子设备的固有带宽限制，所有这些电子RT-SS实现的测量带宽都低于20 GHz。光子RT-SS提供了一个有前景的替代方案，可以克服电子设备带宽的限制21,22。典型的光子RT-SS系统利用光纤中的色散效应执行频率到时间映射（FTTM）操作，以恢复频谱信息23–28，支持相对较宽的分析带宽，最大可达46 GHz28。然而，系统中涉及的长色散光纤通常引入较大的处理延迟（>100 µs）23,24，根本上限制了实时分析能力。为了减少延迟，线性啁啾光纤光栅被用来在较短的物理长度内实现大的色散28。或者，已提出了各种无色散的光子RT-SS架构，如利用塔尔博特效应的无源光纤环29和频率偏移反馈激光器30，以及光谱门控方法31–34。然而，这些光子实现仍然依赖于离散的光电子设备，存在显著的SWaP劣势，且分析带宽限制在50 GHz以下34。近年来，已经尝试在硅光平台上实现集成光子RT-SS系统，通过构建频率扫描光学滤波器执行基于FTTM的频谱重建35–37。然而，所实现的时间分辨率为毫秒级，固有地受到热加热器调节速度的限制，这对于捕捉6G无线中的快速变化的频谱环境是不足够的。同时，它们的测量带宽通常低于35 GHz，受限于硅调制器的电光（EO）带宽38，远未达到直接分析毫米波/太赫兹频谱所需的带宽。总之，实现一个能够同时满足6G ISAC所需带宽、延迟、时间分辨率和集成要求的光子RT-SS系统仍然是一个未解决的难题。

在本文中，我们通过展示基于薄膜铌酸锂（TFLN）平台的光子芯片超宽带RT-SS系统，解决了这一难题。近年来，TFLN平台已经展示了用于射频到光学广播的大带宽EO调制器39–41、高效EO梳状光源42–44用于光谱并行化，以及用于灵活光谱调控的低损耗、高速可调微环谐振器45,46。利用这些卓越的构建模块和晶圆级可扩展性47，我们解决了前人工作中的性能限制，特别是解锁了光子RT-SS实现的带宽潜力。在我们的工作中，EO驱动的微环谐振器被用作高速频率扫描滤波器，以执行FTTM操作，具有纳秒级时间分辨率。为了克服单个微环调节范围的限制，我们提出了一种由EO梳状光源参考的通道化测量架构，其中并行测量的频谱片段可以无缝拼接在一起，从而恢复超宽带信号的整个频谱。得益于TFLN平台和通道化方法的集体优势，光子RT-SS系统实现了前所未有的频谱分析范围，最高可达120 GHz，低延迟小于100纳秒，具有350 MHz的频率分辨率和100纳秒的时间分辨率。为了展示其现实应用，我们进一步将光子RT-SS应用于概念验证的ISAC场景，在该场景中，通信和雷达感知动态共享相同的频谱资源。我们提出并开发了一种光谱时域资源分配算法，可以利用RT-SS提供的动态频谱使用信息，自适应地找到最佳可访问频带，并显著抑制相互干扰。因此，我们的ISAC系统在动态频谱干扰下，雷达测距的信噪干扰比（SINR）提高了8.8 dB。我们的工作标志着在6G ISAC无线网络中动态频谱管理的重要一步。

结果
集成光子RT-SS原理
图1c展示了所提出的TFLN光子RT-SS系统的示意图和工作原理。连续波（c.w.）光载波注入TFLN芯片，并随后分成两条光路径。下路径连接到MZM，用于将待测的宽带射频信号（SUT）转换到光域，如插图（i）所示。上路径连接到一个回收相位调制器（PM），该调制器由射频振荡器驱动，用于生成电光频率梳。电光梳线作为随后的通道化光谱分析过程中的频率参考[插图（ii）]。光学加载的SUT和梳状参考信号随后被结合并输入到微环滤波器组，其中每个微环偏置在稍有不同的中心波长，并负责监测特定的频谱片段[插图（iii）]。微环通过周期性斜坡电压波形同步电光调制，实现频率扫描滤波。在每个频谱通道内，我们将微环谐振和一个参考梳线对齐，使得在一个扫描周期（记作T）内，微环首先扫描梳线，然后是SUT边带，经过光电探测后，分别产生时间域电脉冲[插图（iv）]。通过这种方式，建立了具有绝对频率参考的线性FTTM（频率到时间映射）关系，这确保了精确的测量，并且对激光波长波动和微环谐振变化具有较强的鲁棒性。通过使用低速采样电路测量参考脉冲和SUT脉冲之间的时间间隔，可以识别未知的频谱成分。得益于TFLN平台的波克尔效应，微环滤波器的扫描周期（T）可以短到纳秒级。这使得我们可以将时间变化的SUT视为在一个滤波器扫描持续时间内的静止信号，从而实现实时的FTTM（傅里叶变换）过程。通过在多个分析时隙中持续记录输出波形，可以捕获整个SUT的时间变化频率信息，即其频谱图。最后，借助电光梳参考，来自不同频谱通道的频谱图可以无缝拼接在一起，完成对完整输入SUT的RT-SS过程。我们的并行FTTM方案与以往报告的基于频率到功率映射方案的TFLN射频频率测量系统48,49有本质不同。这样的方案只能在微秒级分析时间窗口内识别单一的主导频率成分，无法满足6G ISAC网络中复杂频谱重建的要求。对所提出的光子RT-SS原理的更详细分析见补充说明I。

实验设置与设备表征
基于TFLN光子芯片的RT-SS系统，配有四通道微环滤波器组，已通过图2a所示的实验设置进行演示。在实际实验中，我们以交错方式同时利用上、下调制光学边带，如图2a插图所示。具体而言，我们将电光梳间隔（32 GHz）设置为每个微环滤波器扫描频谱范围（16 GHz）的两倍。微环1和微环3扫描上边带，分别由载波和+1阶梳线参考，而微环2和微环4扫描下边带，分别由-1和-2阶梳线参考。与图1c中的简化示意图相比，这种交错配置仅需要一半的梳线数量，即可实现相同的射频光谱分析带宽。它还避免了微环滤波器相邻扫描范围之间的光谱测量空隙，确保跨通道的光谱覆盖无缝连接。

图2. 设备表征与超宽带高精度频率测量
a. 基于TFLN光子芯片的RT-SS系统实验设置。SUT：待测信号；MSG：微波源发生器；AFG：任意波形发生器；EDFA：掺铒光纤放大器；PD：光电探测器；OSC：示波器；DSP：数字信号处理。
b. TFLN光子RT-SS芯片和测试板的显微镜图像。
c. 芯片上Mach-Zehnder调制器的电光（EO）S21响应。
d. 芯片上电光频率梳的光谱，重复率为32 GHz。
e. 左：微环滤波器组的静态掉落端口传输光谱，频率间隔为32 GHz。右：通过20 Vpp斜坡波形驱动的单个微环滤波器的光传输光谱，显示20 GHz的电光频率扫描范围。
f. (i) 在通道1中测得的电气时域波形，分别对应从6 GHz到14 GHz的校准输入频率，步长为2 GHz。
(ii) RF频率与参考脉冲和SUT脉冲之间时间间隔的线性拟合。
g. 测得的RF频率与输入频率的关系，单频SUT的频率范围为0至62 GHz（i）和90至120 GHz（ii）。插图：频率测量误差的统计直方图。
h. 测得的双频输入SUT的时域波形，用于评估频率分辨率，使用加载Q因子的微环滤波器分别为3 × 10⁵（i）和6 × 10⁵（ii）。

集成光子芯片基于4英寸晶圆级TFLN技术制造（见方法），如图2b所示。TFLN光子芯片由多个元器件组成，包括一个可调光功率分配器、一个MZM、一个回收PM和一个四通道微环滤波器组。在研究系统级功能之前，我们首先对这些芯片级构件的性能进行了表征。芯片上的MZM展示了一个大带宽的电光带宽，显著超过67 GHz（图2c），并且半波电压低至2.65 V。这些性能显著优于之前使用庞大LN23,28或硅光调制器37的工作，从而实现了宽带SUT频谱的光学域高效广播。回收PM设计了光延迟线，以高效生成期望的32 GHz重复率的电光梳，如图2d所示。总共生成了15条梳线，光学带宽为3.84 nm，光学损耗为20 dB。微环滤波器设计的自由光谱范围（FSR）为125 GHz，这原则上支持最大为FSR一半的射频频率识别范围，即62.5 GHz。通过在未来的优化中应用载波抑制单边带调制，测量范围可以扩展到整个FSR。通过施加20 V峰值到峰值的斜坡波形到每个微环滤波器，约实现了20 GHz的电光扫描范围（3-dB下降）（方法见图2e右）。根据这些评估的设备性能，在后续的光子RT-SS实验中，整个SUT的频谱片段分别设为0-16 GHz、16-32 GHz、32-48 GHz和48-64 GHz，供四个微环滤波器通道分析。16 GHz的切片宽度略小于全微环扫描范围，以允许相邻分析通道之间部分重叠，进行频带间的光谱拼接。因此，四个微环滤波器最初被偏置在32 GHz的等间隔频率上，如图2e左所示。

高精度射频频率识别
为了评估TFLN光子RT-SS系统的系统级性能，我们首先通过应用静态单音和多音微波SUT验证其射频频率识别能力。在此实验中，微环滤波器的周期扫描频率设置为1 MHz。我们通过输入预定义频率的单音射频信号，间隔为2 GHz，进行系统校准。该校准过程使我们获得了四个频谱分析通道的FTTM函数，随后将用于估算未知SUT的频率。在校准过程中获得的原始时域波形示例如图2f（i）所示。通过提取参考脉冲和信号脉冲之间的时间间隔，并将其线性拟合到对应的输入射频频率，如图2f（ii）所示。由于铌酸锂的本征线性波克尔效应，获得了极好的FTTM线性，使得测量精度极高且后处理信号最小化。其他通道的校准结果见补充说明II，均显示了类似的良好线性关系。校准后的系统随后用于识别从0到62 GHz（步长为1 GHz）的未知单音频率，测量结果见图2g（i），获得了53.1 MHz的均方根（RMS）频率测量误差。在32 GHz的频率点缺失，因为该频段在当前设置中被参考梳线占用。

利用TFLN调制器的超宽带宽，我们展示了频率测量范围可进一步扩展到亚太赫兹（sub-THz）频段，最高可达120 GHz。在此实验中，我们将亚太赫兹SUT应用到片上MZM，使用100 GHz的单端射频探针，而由于缺少具有足够工作带宽的双端射频探针，我们将电光梳参考替换为外部可调激光源（详见补充说明III）。图2g（ii）展示了我们TFLN光子RT-SS系统在90-120 GHz范围内的频率识别结果，RMS频率测量误差为140.8 MHz。频率测量精度的下降主要归因于参考激光器和用于广播SUT的载波激光器独立自由运行时的随机相对波长波动。未来可以通过使用宽带双端射频探针或高频射频封装来解决这一问题。测量误差的增加还部分是由于在亚太赫兹频率下，片上MZM的光学调制边带较弱，这是由于电极损耗较大，导致信噪比（SNR）降低。

为了评估光子RT-SS系统的频率分辨率，我们生成了小频距的双音SUT作为输入。我们定义频率分辨率标准：如果两个紧密相邻的SUT脉冲之间的中心最小值比峰值低超过1 dB，我们认为这两个脉冲（或对应的频率）是可分辨的。根据这个分辨率标准，对于125 GHz微环的测得频率分辨率约为700 MHz，如图2h（i）所示。我们扫描滤波器基础的FTTM方案中的频率分辨率主要由微环的洛伦兹型带通滤波器线宽决定35。获得的700 MHz分辨率与从微环掉落端口传输光谱中提取的加载Q因子3 × 10⁵一致。通过使用Q因子为6 × 10⁵的70 GHz FSR微环，我们获得了350 MHz的频率分辨率，如图2h（ii）所示。值得注意的是，如果微环的扫描持续时间短于腔体光子寿命，频率分辨率可能会因滤波器线宽而进一步降低。这一现象将在下一节中详细讨论。实验中使用的1 µs扫描周期相当于约31.5 ns的共振扫频时间（详见补充说明IV），这远长于光子寿命（约0.25 ns），因此不会导致频率分辨率的退化。

超宽带实时频谱分析
为了展示超宽带和快速频谱重建能力，超越单音频率识别，我们输入了各种频率灵活的SUT，并执行联合时频二维频谱图分析。在这些实验RT-SS演示中，微环滤波器的扫描速度进一步提高到10 MHz，相应地，分析时间槽为100 ns，比以往基于硅光子的RT-SS演示快了4个数量级35,36，这得益于TFLN平台的快速电光调制。通过重新校准四个频谱通道在增加的扫描速度下的线性FTTM函数（见补充说明V），我们将不同类型的SUT输入到光子RT-SS系统，包括线性二次复合啁啾、双二次啁啾、双线性啁啾和频率跳跃信号。SUT的总信号时长为5 µs，仅受信号发生器（AWG）可用内存的限制。我们提出的光子RT-SS方案并没有对测量时长施加任何根本性限制，原则上可以不间断地监测进入的射频信号。来自光电探测器的输出时域波形通过低采样率（5 GSa/s）示波器进行采样，以恢复输入SUT的时频功率分布（频谱图），如图3a所示。与计算得出的相应SUT频谱图的比较（见补充说明VI）表明，四种不同类型SUT的联合时频信息均能以高保真度恢复，展示了我们TFLN光子RT-SS系统的有效性和多样性。

图3. 全频段光子RT-SS用于频率可调射频信号

a. 重建的射频频谱图，展示了各种输入信号，包括：(i) 复合线性和二次啁啾信号（4-12 GHz，通道1），(ii) 双二次啁啾信号（20-28 GHz，通道2），(iii) 双线性啁啾信号（36-44 GHz，通道3），以及 (iv) 跳频信号（52-60 GHz，通道4）。
b. (i) 在图a中通道3输出记录的原始时域波形。 (ii) 单个100 ns时间槽中的时域波形放大视图。
c. 近100 GHz频率的步进频率信号重建频谱图。
d. 带有三次100 ns持续时间突发的SUT重建频谱图。
e. 光子RT-SS系统的测量处理延迟，使用开关调制8 GHz正弦波信号作为输入SUT。红色“Marker”轨迹与SUT同步，为8 GHz SUT的突发提供时间戳。
f. 用于测量输入SUT的平行RT-SS设置示意图，频率范围跨通道1和通道2的超宽频率啁啾信号。AWG：任意波形发生器；LD：激光二极管；OSC：示波器。
g. 测量的RT-SS系统输出时域波形（蓝色），分别为通道1（顶部）和通道2（底部），以及用于时间对齐的标记序列（红色）。
h. 无缝拼接的双通道频谱图，展示了输入信号在4-28 GHz范围内的线性啁啾SUT。

为了提供关于频谱图重建过程的更多详细信息，我们以图3b为例绘制了通道3的原始测量电压轨迹。可以看出，参考脉冲每100 ns出现一次，作为标签来定位每个分析时间槽。基于这些参考标签，整个5 µs的时域轨迹被分成50个独立的100 ns时间槽。图3b（ii）显示了单个分析时间槽的放大视图。可以观察到，除了开始时的参考脉冲外，在扫描周期结束时，由于实际斜坡信号的有限归零时间，第二个较小的参考脉冲出现在扫描周期的末尾。然而，第二个参考脉冲不会影响频谱图分析过程，因为它出现在每个时间槽的关注时域区域之外。

我们进一步进行了亚太赫兹频谱范围内SUT的时频分析，如图3c所示。在此，分析了接近100 GHz的步进频率信号，使用前述修改后的亚太赫兹光子RT-SS方案（详见方法和补充说明III）。据我们所知，这是亚太赫兹频段RT-SS的首次实验演示，这对于6G时代全频带和动态频谱资源管理至关重要。

在提出的光子RT-SS方案中，傅里叶变换（FT）操作相当于每100 ns执行一次，换算为每秒1 × 10⁷次傅里叶变换。这个100 ns的时间槽也决定了RT-SS操作的时域分辨率。为了验证这一点，我们生成了包含三次100 ns持续的单音脉冲的SUT作为输入，所有脉冲均成功地在恢复的频谱图中捕获（图3d）。尽管TFLN平台上的波克尔效应允许更高的扫描速度，但当我们进一步缩短分析时间槽时，频率分辨率显著下降（详见补充说明VII）。这一现象是由于高Q光学谐振腔的著名振铃效应。当一个高Q谐振腔被快速频率啁啾激光源激发，且其频率在线性扫过谐振时，持续时间短于腔体光子寿命时，会观察到振荡的传输光谱，导致时间脉冲的扩展50。这个物理过程在我们的实验中也发生在快速电光调制时。因此，为了保持合理的频率分辨率，我们的RT-SS实验中的时域分辨率最终设置为100 ns。获得的时域分辨率显著优于当前的电子解决方案，满足了包括6G ISAC场景中的动态频谱共享等大多数现实应用的需求52。虽然基于时间透镜方法的光子RT-SS系统可以实现更好的时域分辨率（几纳秒），但它们通常由于使用长色散光纤而受到大延迟（>100 µs）和显著笨重的限制，这在我们的方案中被完全消除。原则上，我们方案中的测量延迟不超过

100 ns的一个滤波器扫描周期。为了评估延迟性能，我们同时生成一个开关调制（标记为‘1’和‘0’）的8 GHz正弦波信号，该信号发送到光子RT-SS系统，并生成参考标记序列以标记信号开启的时间。来自RT-SS的输出时域波形与标记序列一起由同一示波器收集并分析。如图3e所示，测得的RT-SS处理延迟在此特定情况下约为50 ns，这可能会更短或更长（但不超过100 ns），具体取决于信号在一个扫描周期内出现的相对时间。

我们进一步通过证明性的频谱图测量展示了跨多个通道的宽带并行RT-SS能力，该测量采用了一个从4 GHz到28 GHz的线性啁啾信号，使用了通道1和通道2（图3f）。由于输出波导与商业光纤阵列之间的间距不匹配，当前的TFLN芯片无法同时捕获来自两个通道的输出信号。为了对这两个通道进行准确的表征，我们生成了一个标记序列，与SUT（被测信号）一起，标记SUT的开始时间，如图3f所示（详细信息见方法部分）。因此，通过标记序列，可以将分别测量的通道1和通道2的电压轨迹在时间轴上对齐，如图3g所示。可以观察到，两个通道捕获了SUT持续时间的前后半部分的时间变化频率信息，并在中间部分存在重叠，实现了频谱无缝分析。组合后的双通道频谱图如图3h所示，清晰地重建了SUT的整个频谱图，在频率和时间轴上没有可见的断续。进一步优化芯片布局，在未来的芯片设计中将使我们能够在多个分析通道之间进行真正的并行RT-SS操作。

ISAC演示：光子RT-SS赋能

基于超宽带和高速频谱分析能力，我们最终将TFLN光子RT-SS系统部署在一个概念验证的ISAC场景中，展示其实际应用潜力。如图4a所示，我们展示了数据通信和雷达传感功能可以通过在共享频谱资源池（20-26 GHz）内实施动态频谱接入（DSA），并通过光子RT-SS进行支持，实现同时操作。在通信方面，作为该ISAC系统的主要用户，四相位调制（QPSK）信号具有时间变化的频谱占用，并通过喇叭天线向自由空间发射，如图4b所示。通信信号的频谱占用在1 µs的时间槽内动态变化。在雷达传感方面（次要用户），除了典型的发射和接收硬件外，雷达还配备了光子RT-SS，用以捕获通信活动的频谱使用情况，从而使其能够动态接入未充分利用的频谱区域。

图 4. 光子RT-SS驱动的概念验证ISAC

a. ISAC实验设置示意图，雷达通过动态频谱共享与通信系统共存，执行目标感知操作。雷达依次执行：(i) 光子RT-SS，(ii) 算法优化的频谱分配，(iii) 动态硬件频谱访问与通信共存。MCI：最小通信干扰；ANT：天线；FMCW：频率调制连续波。

b. ISAC实验设置图像，两个相同的喇叭天线发送FMCW波形并接收来自角反射目标的回波。第三个喇叭天线发射通信信号，作为雷达的频谱干扰源。

c. 光子RT-SS重建的通信信号时频谱图。

d. 在RT-SS引导的DSA和传统SSA方案下，在不同时间槽中分配的雷达中心频率，假设雷达信号总带宽为1 GHz。

e. 从去调制后的中频（IF）雷达回波电气谱中提取的SINR值，分别在DSA和SSA方案下。

f. 第二个雷达时间槽中雷达回波信号的去调制中频（IF）谱图（如e所示）。横坐标已从傅里叶频率转换为距离值，以便更好的可视化。

g. 在(i) DSA方案和(ii) SSA方案下，模拟的2D雷达成像结果对比。

在每个相干处理间隔（CPI）内，雷达首先实现光子RT-SS，以获取通信信道的频谱使用信息。我们开发了一个启发式的光谱-时间资源分配算法（方法部分），以自适应选择雷达接入的最佳频段，如图4a中的插图（ii）所示。特别地，在光子RT-SS重建的频谱图中，首先将其离散化为多个小型频谱资源块。然后，通过暴力搜索过程识别出具有最小通信干扰功率的资源块组（包括多个块以满足雷达带宽需求）。这个算法对于任意时间分辨率、频率分辨率和雷达传感带宽预算都非常有效。最后，雷达将其工作频率范围调整为算法优化的频谱带，并发送频率调制连续波（FMCW）波形进行目标的测距测量。在实验中，雷达的CPI与通信信号的时间槽长度（1 µs）相等，每个CPI包含一个FMCW波形。

图4c展示了通信信号的重建射频频谱图，清晰地揭示了其时间变化的频谱活动。通过采用光谱分配算法，雷达在每个时间槽内识别出最优的动态接入频率范围，如图4d所示。此处，蓝线代表了基于DSA方案的算法优化中心频率，而红线代表传统的静态频谱接入（SSA）方案（作为对比基准），两者都考虑了1 GHz的雷达传感带宽。值得注意的是，在DSA实现中，传感带宽不需要固定为1 GHz，而可以根据实际的分辨率需求灵活调整。

对每个时间槽中两种频谱接入方案下的雷达回波进行去啁啾处理，并通过快速傅里叶变换过程得到回波的电气频谱。图4e绘制了所有时间槽中的回波频谱的信号与干扰加噪声比（SINR）。在DSA方案中，测得的SINR值均大于8.8 dB，表明雷达的目标测距测量质量较高。而在SSA方案中，SINR在大多数时间槽中显著恶化，除了第三个时间槽，该槽未与通信频谱发生干扰。比较结果验证了光子RT-SS指导的DSA实施在通信干扰严重的情况下能够维持高性能的雷达操作。

在6G ISAC愿景中，雷达还应执行高分辨率成像任务，例如在自动驾驶、智能医疗系统和智能制造等新兴场景中。为了验证光子RT-SS支持的DSA在成像任务中的表现，我们模拟了基于DSA和SSA方案的目标“CityU”标志的二维雷达成像结果，使用与测距测量中相同的通信信号和雷达波形。图4g中，DSA和SSA的成像结果展示了显著的对比，证明了基于光子RT-SS的雷达动态接入在减轻时变通信频谱干扰方面的有效性。

通过这些概念验证的测距和成像演示，我们相信TFLN光子RT-SS系统在未来6G ISAC网络中具有显著的潜力，能够高效地动态共享稀缺的频谱资源。

讨论

借助Pockels效应所赋能的大带宽电光调制和快速滤波调谐速度，以及由电光频率梳（EO comb）参考的并行光谱测量方案，我们基于光子芯片的RT-SS系统在光谱分析带宽、集成度和处理延迟等方面显著提高了整体性能，较之前的电子和光子RT-SS演示有了显著提升，如表1所示。这些独特的特点对于未来6G无线网络中的ISAC应用至关重要，能够有效利用和动态管理从微波到亚太赫兹的全频谱资源，同时显著减少SWaP（体积、重量和功耗）。基于TFLN平台的优异扩展性，所提议的RT-SS架构可以利用超宽带TFLN调制器、较大规模的微环滤波器阵列和合理宽带的EO频率梳生成器，进一步扩展到THz波段（如100–300 GHz）。通过采用微环滤波器具有更窄的带宽，我们的光子RT-SS系统的光谱分辨率可以进一步提高。最近，采用高质量干法刻蚀和宽波导设计，TFLN微环已实现超高Q因子，超过2900万。通过使用这样的高Q微环滤波器，频率分辨率可以达到10 MHz，但这会以牺牲时域分辨率为代价，如上述讨论。

                      表 I. 电子和光子RT-SS系统的性能比较

1.SOI，硅基绝缘体。

2.N/A，信息不可用或不适用。

3.高速（>1 GHz带宽）的模拟到数字或数字到模拟转换器，用于构成RT-SS系统，排除了用于生成待测宽带信号的设备

展望未来，TFLN光子RT-SS核心可以进一步与其他外围光子和电子组件集成或共封装，朝着ISAC基站的紧凑型和低成本实际部署发展。激光源和光电探测器阵列可以通过混合或异质集成技术集成到TFLN平台中，从而潜在地减少光耦合损失，并消除当前工作中使用的光放大器。我们方案中的所有电子外围设备都采用低速电路实现，便于与光子电路进行低成本的混合集成或共封装。更重要的是，得益于TFLN光子平台的多功能性和可扩展性，本工作开发的RT-SS模块可以与其他功能性微波光子模块（包括发射器、接收器和模拟信号处理器）无缝结合，迈向一个光子驱动的无线基站，具备全频谱利用、超低SWaP和对6G时代复杂电磁环境的动态适应能力。

方法

TFLN光子电路的设计与制造

片上相位调制器和马赫-曾德调制器（MZ调制器）设计的有效调制长度为1 cm。信号和地面金属条的宽度分别为50 µm和250 µm。采用槽电极结构，并使用高频仿真软件（Ansys HFSS）进行模拟，以实现光波和微波之间的速度匹配，从而获得高电光带宽。微环谐振器设计为赛道形状，波导宽度为2 µm，电极间隙为6 µm，以减少光学传播损失。为了抑制高阶模式激发并尽量减少弯曲半径，采用了欧拉曲线并通过Ansys Lumerical FDTD进行模拟，以确保弯曲区域内模式的绝热过渡。欧拉弯曲的有效半径为80 µm，直线区域长度为180 µm，从而获得大约125 GHz的自由光谱范围（FSR）。为了评估频率分辨率，使用了一个较大的赛道微环，其直线区域增加到600 µm，以获得更高的负载Q因子，进而获得70 GHz的FSR。

设备使用市售的x-cut LNOI 4英寸晶圆（NANOLN）进行制造，具有500 nm的LN薄膜、4.7 µm的埋SiO2层和500 µm的硅基片。首先，通过等离子增强化学气相沉积（PECVD）将SiO2沉积到LN晶圆表面，作为刻蚀硬掩模。然后，使用紫外步进光刻技术将光波导和无源器件图案化到晶圆上。接下来，通过标准的氟基干法刻蚀过程将曝光的抗蚀剂图案转移到SiO2层，再通过优化的基于Ar+的感应耦合等离子体反应离子刻蚀过程将其转移到LN设备层。LN薄膜刻蚀深度约为250 nm，留下250 nm厚的层。去除残留的SiO2掩模并重新沉积后，样品进行退火。然后，RF电极和电气连接的线路/焊盘通过第二、第三和第四次光刻和金属提升过程分别制造。最后，TFLN芯片通过精确的劈裂处理，以便与光耦合，每个面损失约为4-5 dB。

片上构建模块的表征

对于片上MZM，通过小信号电光S21响应来评估电光调制带宽，该响应由矢量网络分析仪（VNA，Keysight N5227B）测量。通过宽带探头（GGB Industries，67 GHz）将频率扫描的RF信号施加到RF电极上。调制后的光信号通过高速光电探测器（Finisar XPDV412xR，100 GHz）捕获，并返回到VNA。RF电缆损耗、探头损耗和光电探测器响应已从测量的S21响应中进行校准和去嵌入。为了测量半波电压，从函数发生器（Rigol DG4162）生成千赫兹电三角波形来驱动设备。MZM的输出光信号通过低速光电探测器（New Focus 1811）进行检测，并通过示波器（Rigol DS6104）进行监控。

为了表征电光频率梳生成，使用可调微波源驱动相位调制器，RF功率为27 dBm。光谱通过光谱分析仪（OSA，Yokogawa AQ6370D）进行测量。由于回收配置，电光频率梳效率在周期性出现的最佳RF频率下最大化，当回收的光信号与驱动微波信号保持同步。本工作中，电光频率梳的光谱具有32 GHz的重复率。

为了测试微环滤波器阵列的光学性能，使用功率为13 dBm的可调激光源（Santec TSL-570）将光信号发送到设备，使用镜头光纤（模式尺寸为2 µm直径），并通过第二个镜头光纤收集微环的掉落端口光信号，将其送入光电探测器（New Focus 1811）。回收的电信号通过数据采集模块（NI USB-6259）记录，并与激光源的输出触发信号同步。通过这种方式，可以以0.1 pm的高波长分辨率获取传输光谱。

为了测量微环的电光扫描范围，将来自EDFA（Amonics）的宽带自发辐射噪声源注入设备，并通过OSA收集微环滤波器掉落端口的输出光信号。微环的扫描周期设置为1 µs，远短于OSA的单周期测量时间（秒级）。因此，获得了一个平顶传输光谱，对应微环滤波器的频率扫描范围。

TFLN光子RT-SS实验设置

在光子RT-SS实验中，通过可调激光源（Santec TSL-710）生成13 dBm功率的连续光载波，并通过透镜光纤将其耦合到TFLN芯片中。采用偏振控制器以确保注入光的TE偏振，从而获得最大的电光调制效率。为了生成参考电光梳，回收型相位调制器（PM）通过一个32 GHz正弦波驱动，正弦波由微波信号发生器（Agilent E8244A）提供，并通过电放大器（Plugtech EVK-RF-A-40-G）放大。待测输入信号（SUT）在0-32 GHz的频率范围内，由92 GSa/s的任意波形发生器（AWG，Keysight 8196A）直接生成。在32-64 GHz频率范围内，SUT首先通过AWG生成0-14 GHz信号，然后通过混频器（14-65 GHz）和射频本振（R&S SMA 100B）进行上变频。生成的SUT进一步通过电低噪声放大器（SHF 807C）进行放大，并通过宽带偏置电流接口（SHF BT-65）与直流偏置电压相结合。采用五针GSGSG射频探针（GGB Industries，50 GHz）将32 GHz本振和宽带SUT同时施加到金属接触点上。

使用函数发生器（500 MSa/s，Rigol DG4162）向电光扫描微环滤波器组施加20 Vpp的梯形电压波形。TFLN芯片输出的光信号，包含SUT的期望光谱信息，通过另一透镜光纤收集。这些光信号通过EDFA（Amonics）放大，以补偿光纤耦合损失。EDFA后使用带通光学滤波器（Santec OTF-930）来抑制带外自发辐射噪声。最终，光信号通过内部光电流转换放大器的光电探测器（PD，12 GHz，New Focus 1544）转换回电域，并通过低速示波器（5 GSa/s，R&S MXO44-245）进行捕获。PD被重用进行四通道串行检测。示波器收集的时间电气波形将离线处理，以获得联合时频谱图。

在延迟测量中，由于EDFA对延迟的显著贡献（来自85米的长光纤），该设备被从设置中移除。在这种情况下，为确保有效的输出信号检测，采用具有较高灵敏度但带宽较低（125 MHz，New Focus 1811）的光电探测器，牺牲了带宽。

为了通过两个光谱分析通道（通道1和通道2）测量SUT，AWG（Keysight 8196A）的标记功能被采用，可以提供用户定义的二进制序列，与SUT流在时间上同步。在实验中，我们在SUT持续时间的开始时将标记信号编码为高电平，在其他时间则为零电平。在实验中，标记信号和光电探测到的SUT信号由示波器的两个通道同时收集。通过标记信号，可以将两个通道产生的电气时间信号在时间轴上对齐，并无缝拼接，重构SUT的完整光谱图，覆盖其整个频率范围。在系统延迟测量中，标记功能也被用来标记输入SUT的瞬时频率信息，以便评估SUT输入和RT-SS输出之间的时间间隔。

光子RT-SS在亚太赫兹频段的应用

在TFLN光子RT-SS在亚太赫兹频段（90-120 GHz）的实验演示中，通过激光源（Santec TSL-710）生成连续光载波，将SUT调制到光域。第二个激光参考信号由另一源（Santec TSL-510）生成。载波和参考光波通过双通道透镜光纤阵列耦合到TFLN芯片中。参考激光源的波长被调谐，以在不同光谱范围内支持载波激光之间的频率间隔。SUT首先由射频本振（R&S SMA 100B）生成，然后通过电多倍频器（90-140 GHz，Millitech AMC-08-RFH00）进行八倍频，输出RF功率为4 dBm。由多倍频器输出的信号通过金属波导和高速三针GSG射频探针（GGB Industries，90-140 GHz）传递到芯片上的电气接触点。芯片上的MZM设备采用不平衡光路径设计，因此通过调整光载波波长可以实现零偏置点。考虑到100 GHz频段的调制旁带功率比相对低频范围（<62 GHz）弱，采用具有较高灵敏度但较低带宽（125 MHz，New Focus 1811）的光电探测器来检测来自TFLN光子芯片的输出信号。微环滤波器的周期性扫描频率配置在10 kHz到100 kHz范围内，以确保生成的时间脉冲不超过PD的工作带宽。

ISAC演示通过光子RT-SS实现

在概念验证的ISAC实验中，雷达传感和通信信号在K波段（20-26 GHz）共享同一光谱资源池，这一频段受到可用射频设备和器件的限制，而不是光子RT-SS的带宽。整个ISAC设置包括三个主要部分：通信硬件、雷达硬件和附加在雷达上的光子RT-SS模块，用于指导其动态频谱接入。对于通信（主要用户）硬件，通过AWG（Keysight 8196A）生成一系列QPSK调制信号，具有时间变化的频谱占用，时间槽长度为1 µs，总信号持续时间为5 µs。每个时间槽内，两个独立的1.5 Gbaud/s QPSK格式基带数据流被调制在两个K波段射频载波上。从第1到第5个时间槽，双载波频率分别为：21 GHz和23 GHz（时间槽1），21 GHz和25 GHz（时间槽2），23 GHz和25 GHz（时间槽3），21 GHz和25 GHz（时间槽4），以及21 GHz和23 GHz（时间槽5）。生成的通信信号通过电放大器（Pasternack PE15A4021）放大，然后通过喇叭天线发射到自由空间。

对于雷达（次级用户）硬件，采用角反射器作为测距目标。在雷达发射机中，FMCW波形通过AWG的另一个通道生成，并通过电放大器（Pasternack PE15A5054）放大，然后通过喇叭天线发射到自由空间。在雷达接收机中，回波通过与发射天线相同类型的另一个喇叭天线收集，并通过低噪声放大器（SHF S807）放大。然后，回波与分支出的发射波形混合，以进行去啁啉操作。去啁啉的雷达回波由示波器（R&S MXO44-245）捕获。最后，时域回波信号通过桌面计算机离线处理，执行FFT过程，将回波信号从时域转换到频域。基于回波光谱，可以计算雷达目标的距离。

光子RT-SS模块附加到雷达硬件上，以指导雷达动态接入通信未充分利用的频谱区域。雷达接收天线并行用于光子RT-SS。收集到的来自自由空间的信号通过射频电缆和高速探针连接到TFLN光子RT-SS芯片。在实际ISAC网络中，雷达传感操作和RT-SS操作应同步执行，以实现动态频谱接入（DSA）。这要求雷达发射硬件具有高速波形重构能力，且延迟短于通信序列的频谱变化时间。然而，我们设置中的AWG需要秒级时间重新加载新的FMCW波形。因此，在ISAC系统演示中，我们采取准实时的实验方法。具体来说，我们首先执行光子RT-SS，完全记录通信信号在其总持续时间（包括5个时间槽，5 µs）中的时间变化频谱活动。然后，使用动态频谱分配算法离线搜索每个时间槽中通信未充分利用的频谱区域，最后，雷达采用算法优化后的频率范围动态发射FMCW波形进行目标测距，以与通信序列在整个持续时间（5 µs）内共存。

除了测距测量，雷达成像功能也是6G ISAC网络中雷达所需的功能。因此，我们还在此光谱共享ISAC场景下，通过模拟比较了基于RT-SS引导的DSA和传统SSA方案下的雷达成像性能。在雷达成像模拟中，发射天线和接收天线都被定位在[0, 0]米，假设其没有实际物理尺寸。一个复杂的二维雷达传感目标通过从‘CityU’标志的二值图像中派生的几何模式构建，这些模式被映射到一个跨越[-10, 10]米的空间网格上。DSA和SSA方案下的合成FMCW信号，以及在模拟中生成的通信信号（作为雷达的干扰）与测距实验中的相同。为了实现目标的完整二维成像，天线在360度范围内旋转，每个角度上都发射FMCW感应波形到目标，并收集反射回波。接收到的回波信号经过去频处理（de-chirping）。最后，来自所有离散角度的处理回波在空间上累积，生成目标的二维雷达成像。

自适应频谱分配算法

提出的谱时域资源分配算法在基于 DSA 的 ISAC 系统的离散时间帧中进行操作，其中通信被视为主要任务，雷达探测是次要任务。在每个时间帧中，首先执行 RT-SS 以获取整个共享频谱范围内的频谱占用数据序列，揭示来自通信的干扰功率。这里，令 R(f)R(f) 表示通过 RT-SS 操作测得的频谱功率序列，Δf\Delta f 表示采样的频率步长，MM 表示在一个时间帧内获得的频率样本总数。这样，离散的频率样本可以表示为：

假设所需的雷达探测带宽为 Bs，通常由实际应用中所需的探测分辨率决定。那么，雷达探测所需的频率样本数量可以通过以下公式确定：

其中，B表示共享频谱范围的总带宽，计算公式为 fmax − fmin。接下来，算法使用以下方法评估所有潜在雷达工作频带的平均干扰功率水平：

其中，m ∈ {1, . . . , M − Ms + 1}。然后，算法的核心是通过有限的搜索空间解决以下整数规划问题，以选择最小化平均干扰的雷达频带：

令 m∗ 表示该问题的最优解。注意，由于变量空间的限制，优化可以通过穷举搜索高效地执行。最终，可以获得最优的雷达传输频率带。分配的雷达频谱块的中心频率定义为：

这对应于最小的平均干扰水平，从而确保有效且低干扰的雷达探测操作。