雷达通信一体化波形设计综述*

李国琳，郭文彬

（北京邮电大学，北京 100876）

0 引言

近年来，同时具备无线通信和感知的智能设备在商业领域的需求呈现出急剧增长的态势，通信感知一体化技术似乎是解决这一问题的最佳选项。为了实现通信感知一体化，最具潜力的研究方向就是雷达探测技术和无线通信技术的相辅相成。毫米波雷达以及新一代6G 通信技术的发展都需要更大的带宽，且这两种技术所使用的频段出现重叠。在硬件实现层面，无线通信与雷达感知的系统发射器、接收器以及信号处理机也越来越相近。另外现有的可利用频谱资源越来越紧张稀缺，开发共用频谱的多功能设备迫在眉睫[1]。基于以上三点原因，催生出雷达通信一体化概念。将智能感知和通信集成化设备用于民事领域有着极大的意义，在智能车联网场景中，车与车之间能够传输信息的讨论热度在工业界和学术界逐年提高，车辆之间的相对位置、距离、速度信息对于处理道路突发交通事故起着至关重要的作用，因此研究基于一体化波形的参数估计问题极具现实意义。

1 雷达通信一体化基本概念及其优势

雷达通信一体化是指在同一软件或者硬件平台上实现雷达探测和无线通信两种功能。2021 年，Weijie Yuan等人提出，在车联网场景中，路边小基站通过接收到的回波信号估计车辆的位置和速度等各种运动相关参数，借助这些信息，在基站发射端预测雷达信道参数，在下一次发送一体化信号之前做预处理来补偿雷达信道的路径损耗和多普勒频移，车辆接收到基站发射的信号后可以绕过复杂的信道估计进行下行传输[2]。2015 年，D Ciuonzo 等人为了实现在雷达感知过程中的隐蔽通信，采用了一种经济有效的方法，将通信信号嵌入雷达回波，以掩盖通信数据传输[3]。

2 雷达通信一体化复用波形设计

雷达通信一体化复用波形主要分为空分复用、时分复用、频分复用和码分复用，近年来有学者利用chirp 信号来实现一体化复用波形设计。图1 为一体化复用波形系统设计框图，一般而言，雷达波形和通信波形分别设计然后相加发射，但是采用复用波形实现一体化功能通常有系统的通信数据率低、实时性差、频谱利用率低、资源浪费严重等缺点，而对于高精密度的智能设备来说，这些缺陷显然是致命的。目前一体化复用波形的研究总结可参见表1。

图1 一体化复用波形系统设计框图

表1 一体化复用波形研究总结表

2.1 基于空时频码的一体化复用波形设计

2012 年Liang Han 等人提出在毫米波应用平台上，将雷达感知功能以及无线通信功能交替排列在时间块中，分时实现一体化，雷达波形采用调频连续波进行二维快速傅里叶变换实现目标参数估计，通信波形采用正交幅度调制[4]。2015年Aboulnasr Hassanien 等人提出通过将通信信息嵌入多天线感知阵列的旁瓣，利用天线主旁瓣的空间分集技术来同时实现雷达探测和无线通信的功能[5]。2007 年Volker Winkler 等人借助现有雷达设备硬件资源，在探测波形功率谱密度较低的部分放置通信信息[6]。2008 年，Wang L S 等人提出一种协作频谱感测的思想，即在一段共享的频带中，通信系统机会式接入未被雷达占用的频段实现通信数据传输，通过控制通信的最大功率来降低对雷达功能的干扰[7]。2012 年Li Xiaobai 等人提出为了减少探测和通信两种功能之间的干扰，采用正交伪随机扩频码分别调制雷达和无线通信波形[8]。

2.2 基于chirp信号的一体化复用波形设计

2003 年，M Roberton 等人提出了采用Down-Up chirp 信号实现一体化双功能，在接收端通过匹配滤波技术进行脉冲压缩来获取感知目标位置参数以及通信信息，采用这种方式实现一体化功能的优势是在每个雷达脉冲重复周期内，一个上chirp 通信信号只与一个下chirp 雷达感知信号在时间上重叠，在该雷达脉冲周期内的其余通信信号将不受干扰[9]。2020 年，胡廷舟等人为了解决通信速率低以及同步难等问题，提出了借助雷达感知所占用的下chirp 信号来辅助通信中的同步，上chirp 信号进行MPSK（Multiple Phase Shift Keying，多相移键控）调制来实现一体化双功能[10]。2017 年，周宇等人设计了在雷达性能不受损耗的情况下来实现具有对抗多普勒效应鲁棒性的一体化波形，雷达感知模块采样固定调频率的chirp 信号，用于通信的二进制码元对应不同调频率的chirp 信号，接收端通过对回波信号匹配滤波来获取感知目标位置参数，通信数据的解调借助分数阶傅里叶变换技术实现[11]。

3 雷达通信一体化共用波形设计

雷达通信一体化共用波形设计具体分为以雷达波形为主和以通信波形为主[12]。图2 为一体化共用波形系统设计框图，一般而言，通信和雷达采用同一波形而不是某两种波形的相加。基于共用波形的设计能给双功能系统带来巨大的好处，是近年来的研究热点。目前基于雷达和基于通信的一体化共用波形的研究总结可参见表2 和表3。

表2 基于雷达的一体化共用波形设计研究总结

表3 基于通信的一体化共用波形设计研究总结

图2 一体化共用波形系统设计框图

3.1 基于雷达的一体化共用波形

20 世纪60 年代初，Randall M Mealey 等人首次提出利用通信比特信息调制经典的雷达脉冲，这是首次通过对雷达波形进行适当改造来实现雷达通信一体化双功能[12]。2007 年Peli Barrenechea 等人提出将通信数据调制到FMCW（Frequency-Modulated Continuous Wave，频率调制连续波）信号的幅度中，在接收端采用混频去斜技术进行感知目标的参数估计以及AM（Amplitude Modulation，幅度调制）解调通信数据，该波形称为AM-FMCW[13]。2012 年孙延坤等人提出将用于通信的MSK（Minimum-Shift Keying，最小频移键控）信号的载波替换为LFM（Linear Frequency Modulation，线性频率调制）信号，构成MSK-LFM，进而实现一体化双功能[14-15]。2020 年曾浩等人为了提高一体化波形的频谱效率，提出通信调制方式采用16QAM（Quadrature Amplitude Modulation，正交振幅调制），设计出16QAMLFM 一体化波形[16]。2011 年Yanan Xie 等人提出将用于雷达感知的LFM 脉冲的相位进行QPSK（Quadrature Phase Shift Keying，正交相移键控）调制，使通信信息携带在发送波形的相位上进而构成一体化波形，接收线端进行匹配滤波解调通信信息，雷达感知通过脉冲压缩技术获取[17]。2016年Michael J Nowak 等人提出将用于通信的BPSK（Binary Phase Shift Keying，相移键控）技术调制LFM 信号的相位来设计一体化波形，该方法改善了一体化波形设计中包络起伏较大的问题[18-19]。2012 年李晓柏等人采用固定调频率但是初始频率不同的Chirp 信号来实现一体化双功能，该设计增强了通信隐蔽性[20]。2013 年李晓柏等人为了克服一体化系统中的干扰问题，提出利用多载波chirp 信号来实现双功能，通信数据加载在偶数路的子载波上，相邻的载波满足正交条件，在接收端通过正交采样以及相参合成技术提取感知目标信息，通信数据通过相干解调提取[21]。最近，有学者提 出OFDM（Orthogonal Frequency Division Multiplexing，正交频分复用）结合chirp 的一体化波形设计，将OFDM 信号的两路正交信号分别承载雷达感知功能和通信功能，通信采用BPSK 调制，雷达采用LFM 信号[22-23]。通过改造常见的雷达探测波形，虽然能达到一体化双功能的目的，但不可忽视的是，在这种情形下，通信速率一般无法达到当前热门智能设备的需求。

3.2 基于通信的一体化共用波形

（1）基于扩频序列的一体化共用波形

1993 年Kiyoshi Mizui 等人设计了采用直接序列扩频技术进行车载通信和测距的一体化波形，车辆1 给车辆2发射PN 码（Pseudo-Noise Code，伪噪声码），车辆2 接收到该码后将通信数据乘以车辆1 的PN 码信号发射给车辆1，车辆1 根据接收信息进行匹配滤波解调通信数据以及距离检测[24]。1998 年Masahiro Takeda 等人解决了直接序列扩频一体化波形设计中互干扰的消除问题[25]。2001年Katsuya Mizutani 等人采用EOE（Equivalently Odd and Even，等价奇偶）内序列和M 外序列级联方式权衡雷达和通信对扩频序列长度的要求[26]。

（2）基于OFDM 的一体化共用波形

当考虑到采用现有的经过适当改造的通信波形来实现雷达通信一体化功能的时候，经典的OFDM 信号往往被认为是一个很有前途的选择[27]。2009 年Steve C Thompson 等人提出了在雷达应用上采用恒包络OFDM 技术实现一种双重使用的架构，着重于权衡功率效率和频谱效率[28]。2011年Christian Sturm 等人提出通过对发射和接收的OFDM 符号逐元划分，消除通信随机数据的影响，并设计了基于OFDM雷达通信一体化信号的二维快速傅里叶变换速度距离估计算法，以解耦的方式获得多普勒参数和距离参数[29-30]。2016年，Domenico Gaglione 等人提出采用分数阶傅里叶变换的复用方案将通信数据嵌入Chirp 子载波中，来实现一体化双功能[31]。2017 年，西安电子科技大学的刘永军等人为了提高通信速率，采用不同脉冲发射不同OFDM 符号，并解决了多脉冲的相参积累问题[32]。2017 年Yongjun Liu 等人将MIMO（Multi-Input Multi-Output，多输入多输出）技术与OFDM 技术结合，不仅提高了通信速率，也增大了雷达感知的最大模糊距离[33-35]。2015 年Tianyao Huang 等人为了解决OFDM 雷达通信一体化波形中峰均比过高问题，引入包络变异系数作为波形优化的代价函数，提出了一种迭代最小二乘算法[36-37]。2018 年Gor Hakobyan 等人提出对RS-OFDM（Repeated Symbol，重复符号）进行相位补偿来减轻多普勒的影响[38]。2020 年Qing Zhou 等人提出了在RS-OFDM 的多普勒校正框架下与基于压缩感知的自适应稀疏匹配追踪方法相结合，提高了目标检测精度，然而在重复符号步骤中降低了通信数据速率[39]。

（3）基于OTFS 的一体化共用波形

OFDM 信号在高动态场景中，多普勒扩展引起的子载波之间的干扰极其严重。为了解决该问题，2017年R Hadani 等人首次提出了OTFS（Orthogonal Time Frequency Space，正交时频空间）调制方案，该方案将衰落、时变的无线信道转换为一个时间无关的信道，即时延多普勒信道[40]。2018 年P Raviteja 等人推导了基于OTFS 调制和解调的显式输入输出关系，分析了满足双正交性的理想脉冲成形波形和不满足双正交性的矩形波形情况下的多普勒间干扰项对输入输出的影响[41]。2019 年P Raviteja 等人研究了OTFS 调制方式在雷达通信一体化系统中的应用，提出了一种基于高动态场景下的OTFS 目标距离和速度估计匹配滤波算法算法，得出了基于OTFS的雷达通信一体化波形在速度检测方面比基于OFDM 的雷达通信一体化波形的精确度更高[42]，但是高复杂度的匹配滤波算法无法应用于实际系统。2020 年，Lorenzo Gaudio 等人提出了基于最大似然估计算法的雷达目标速度距离估计，但该算法只适用于单目标情况，且算法复杂度依然很高[43]。2021 年，Chenwen Liu 等人为了降低一体化系统对目标距离速度估计算法复杂度，基于OTFS时延多普勒域信道表示的结构稀疏特性，提出了基于复杂模式耦合稀疏贝叶斯学习算法[44]。近年来通过联合优化雷达感知性能和通信性能的一体化波形设计出现在人们的视野中，比如通过约束发射功率来最小化雷达和通信的互干扰项来设计一体化波形[45-48]。

4 基于通信波形的雷达目标参数估计

雷达通信一体化一般要权衡雷达性能和通信性能，而以雷达为主来设计一体化波形最致命的是通信速率受到极大限制，故设计基于现有通信波形的雷达目标参数估计算法是解决兼顾雷达性能和通信性能的最有效方法之一。

4.1 基于OFDM的雷达通信一体化目标参数估计

城市飞行汽车场景如图3 所示。

图3 城市飞行汽车场景

假设基站发射端发射OFDM 基带信号为x(t)，则：

其中，t为时间，Nc为子载波的数目，Nsym为一帧中OFDM 的符号数目，s(n,µ) 为第μ个OFDM 符号的第n个子载波的调制符号，fn=nΔf为第n个子载波的频率，Δf为子载波间隔，tf=t-μTOFDM，Tcp为循环前缀持续时间，T为OFDM 的符号周期，TOFDM=Tcp+T为OFDM 总的符号持续时间，为持续时间为T的矩形脉冲函数，基站接收端接收到的基带回波信号为y(t)，有：

其中，K为空间目标总数，ai为由基站发射的信号经过第i个目标反射后到达基站所测的复增益，目标和基站之间的距离为di，i=1,2,…,K，目标相对于基站得运动速度为vi，i=1,2,…,K。对y(t) 采 样，，得到接收信号矩阵形式为Y，有：

输入：接收矩阵Y；

4.2 基于OTFS的雷达通信一体化目标参数估计

在高动态场景中，由于目标运动而引起的多普勒频移较大，导致OFDM 信号子载波间干扰严重，故提出的OTFS 调制方案很好地解决了这一问题。目前对于OTFS的研究主要聚焦于通信性能的提升[49-50]。

如图4 所示，OTFS 是直接在时延多普勒域下进行信号处理的。雷达对于目标探测的过程一般是根据回波中的时延和多普勒频率来估计目标的距离和速度，这与OTFS在对抗双选信道时所构造的等效时延多普勒信道有着天然的联系。基于此原因，越来越多的研究者开始将OTFS 与雷达通信一体化结合起来，设计一种基于OTFS 一体化波形的目标距离速度精确估计算法，不仅能够让现有的基于OTFS 的通信系统增加感知功能，而且还能节约设备成本。

图4 OTFS调制解调框图

5 结束语

随着信号处理以及智能硬件设备的不断更迭，在同一嵌入式小型设备上集成具有通信和感知能力的技术似乎变得不那么遥远[52]。不论是在以雷达感知为主的场景下附加通信功能，还是在以通信为主的场景下附加雷达感知功能，都将提升系统的智能化，这是十分令人振奋的[53-54]。本文首先指明了雷达通信一体化的基本概念以及将雷达感知与无线通信结合起来的优势，然后介绍了雷达通信一体化波形设计的研究现状，接着介绍了在一体化共用波形体制下基于通信波形如何估计雷达感知目标的参数。在智慧交通场景下，海量数据快速传输是不可回避的难题，于是多载波调制方案走进人们的视野，如何利用现有的多载波通信调制波形获取智慧交通场景下的车辆运动参数信息，是一个具有前瞻性的研究课题，对提升系统的智能化水平极具现实意义。