通信感知一体化(ISAC)

        未来的 ISAC 系统朝着超大规模天线阵列(ELAA) 和高频(如毫米波和太赫兹)发展,这种趋势将改变无线环境的电磁特性,即从平面波转变为球面波。

        在通信方面,基于球面波的近场波束赋形实现了波束聚焦的新功能,将波束能量集中在特定位置,不仅能够提高目标用户处接收到的信号功率,而且消除了对非目标用户的干扰。

        在感知方面,利用近场球面波估算目标角度和距离,可以有效减少对分布式阵列及其同步的需求。

一.感知辅助通信

        基本内容:

        在用户密集区部署多个传感器,传感器的位置信息作为先验知识以辅助近场波束训练。

        在近场波束训练开始时,用户周围的传感器感知用户的大概位置,然后基站在小空间内进行低成本的波束训练以获得最佳波束聚焦点。

        存在挑战:
        近场感知辅助的波束跟踪相比远场更具挑战性,主要是由于超大规模阵列上更迅速的相
位变化。由于近场波束特有的极窄波束宽度和对波束不对准的敏感性,噪声对近场波束跟踪
影响远大于远场情形,因此亟须为近场环境设计高效鲁棒的传感器辅助波束跟踪系统来解决
这一挑战。

二.通信辅助感知

        基本内容:

        近场感知通常依赖于大规模阵列和目标之间的视距信道,然而由于随机障碍物的存在,视距信道并不总是存在。当主服务基站无法直接感知位于其视距信道之外的目标时,可将感知任务委托给其他与近场目标可建立视距信道的代理基站。

        基于球面波特性,代理基站可以有效估计目标的距离和角度,随后代理基站将估计信息共享给服务基站,服务基站根据相对位置估计目标位置。

        存在挑战:

        为了进一步提高感知性能,利用广泛部署的 BS 实现混合场网络化传感,使 BS 能够相

互共享获得的参数估计,共同估计目标的位置和速度。但如何综合考虑感知信噪比、超大规
模阵列天线数量、代理 BS 空间相关性等多种因素,有效融合所有信息,实现准确高分辨率
定位是一个重要的设计问题。

三.近场联合通信与感知

        基本内容:

        在共享系统架构和硬件平台中共同优化通信与感知性能。

        对于一个近场无线系统,配备超大规模阵列的 ISAC 同时为多个通信用户提供服务,并在其近场区域感知周围目标。对于联合通信与感知,需要设计有效的波束赋形来补偿高频段严重的路径损耗。

具体而言,为了提高近场通信性能,应利用近场波束聚焦效应将通信波束调到固定位置。另一方面,近场雷达感知的波束控制通常取决于其探测目标,对于目标参数例如角度、距离进行估计,感知波束应在角域和距离域中动态扫描感兴趣的区域。
### 通信感知一体化ISAC)信号设计技术的研究 #### 1. ISAC 的核心概念 通信感知一体化(Integrated Sensing and Communication, ISAC)是一种新兴的技术范式,旨在通过共享频谱和硬件资源来同时支持通信感知功能。这种技术的核心在于设计能够满足两种不同需求的信号形式[^1]。 #### 2. 关键信号设计技术 为了实现高效的通信感知能力,ISAC 需要采用特定的信号设计方案。以下是几种常见的信号设计方法及其特点: - **LFM 波形** 线性调频(Linear Frequency Modulation, LFM)波形因其良好的距离分辨能力和抗干扰特性而被广泛应用于感知领域。然而,在通信方面,LFM 波形可能面临带宽利用率较低的问题[^3]。 - **OFDM 波形** 正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing, OFDM)波形具有较高的频谱效率,适合于现代无线通信系统。但在感知应用中,OFDM 可能受到多径效应的影响,从而降低定位精度[^4]。 - **OTFS 波形** 斜角正交时间频率空间(Orthogonal Time Frequency Space, OTFS)波形能够在高速移动环境中提供稳定的传输性能,并具备一定的感知潜力。相比其他波形,OTFS 更加适应复杂的传播环境。 #### 3. 多维特征融合 AI 增强分析 除了传统的波形优化外,引入人工智能(Artificial Intelligence, AI)可以显著提升 ISAC 系统的目标检测分类能力。例如,通过对无人机飞鸟等相似对象的多维特征提取并结合机器学习算法进行训练,可大幅改善识别效果[^4]。 #### 4. 技术挑战发展前景 尽管 ISAC 展现出巨大潜力,但仍存在诸多亟待解决的关键问题: - 如何平衡通信感知之间的资源分配; - 怎样克服大规模天线阵列带来的计算复杂度增加; - 是否能找到更优的统一信号模型以兼顾两者需求[^3]。 未来,随着第六代移动通信(6G)、量子雷达等相关技术的进步,预计 ISAC 将迎来更加广阔的发展空间[^4]。 ```python # 示例代码:基于 Python 的简单 OFDM 仿真框架 import numpy as np def generate_ofdm_signal(data_bits, num_subcarriers=64): symbols = data_bits.reshape(-1, int(np.log2(num_subcarriers))) ofdm_symbols = [] for symbol in symbols: freq_domain = np.zeros((num_subcarriers,), dtype=np.complex_) active_indices = np.where(symbol)[0] if len(active_indices) > 0: freq_domain[active_indices] = 1 time_domain = np.fft.ifft(freq_domain) ofdm_symbols.append(time_domain) return np.concatenate(ofdm_symbols) data = np.random.randint(0, 2, size=(128,)) ofdm_sig = generate_ofdm_signal(data) print(len(ofdm_sig)) ```
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