【雷达通信】用于集成传感和通信的OFDM雷达传感算法附Matlab代码

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🔥 内容介绍

在雷达通信一体化（ISAC，Integrated Sensing and Communication）技术领域，传统分立的雷达与通信系统存在频谱资源竞争、硬件设备冗余、协同性差等问题。而正交频分复用（OFDM）技术因具备频谱利用率高、抗多径干扰能力强、灵活分配子载波等优势，成为实现 “一硬件多功能” 的核心载体 —— 基于 OFDM 的雷达传感算法，可在同一频带、同一硬件平台上同时完成目标探测（距离、速度、角度估计）与数据通信任务，为智能交通、无人机协同、工业物联网等场景提供高效解决方案。本文将从算法原理、集成机制、关键优化及性能验证四个维度，全面解析 OFDM 雷达传感技术。

一、核心概念与算法基础

1.1 OFDM 技术的双重适配性

OFDM 技术通过将高速数据流分配到多个正交子载波上并行传输，在通信领域已广泛应用（如 5G NR、WiFi 6）；而其在雷达传感中的适配性，源于两大核心特性：

• 子载波正交性：不同子载波在时域上相互正交，可通过子载波频率差异实现目标距离估计（利用频率 - 距离映射关系）；

• 时域波形可控性：OFDM 符号可设计为 “通信数据承载 + 雷达探测信号” 的复合波形，既满足通信误码率要求，又保证雷达探测精度。

在雷达通信一体化（ISAC，Integrated Sensing and Communication）技术领域，传统分立的雷达与通信系统存在频谱资源竞争、硬件设备冗余、协同性差等问题。而正交频分复用（OFDM）技术因具备频谱利用率高、抗多径干扰能力强、灵活分配子载波等优势，成为实现 “一硬件多功能” 的核心载体 —— 基于 OFDM 的雷达传感算法，可在同一频带、同一硬件平台上同时完成目标探测（距离、速度、角度估计）与数据通信任务，为智能交通、无人机协同、工业物联网等场景提供高效解决方案。本文将从算法原理、集成机制、关键优化及性能验证四个维度，全面解析 OFDM 雷达传感技术。

一、核心概念与算法基础

1.1 OFDM 技术的双重适配性

OFDM 技术通过将高速数据流分配到多个正交子载波上并行传输，在通信领域已广泛应用（如 5G NR、WiFi 6）；而其在雷达传感中的适配性，源于两大核心特性：

• 子载波正交性：不同子载波在时域上相互正交，可通过子载波频率差异实现目标距离估计（利用频率 - 距离映射关系）；

• 时域波形可控性：OFDM 符号可设计为 “通信数据承载 + 雷达探测信号” 的复合波形，既满足通信误码率要求，又保证雷达探测精度。

1.2 集成传感与通信的核心目标

OFDM 雷达传感算法需同时满足两大系统指标，形成 “传感 - 通信” 协同优化目标：

系统维度	核心指标	具体要求
雷达传感	距离分辨率	需区分近距离目标（如车路协同中 10m 内的相邻车辆），通常要求≤1m
	速度分辨率	准确估计目标运动状态（如行人步行速度 0.5~2m/s、车辆行驶速度 0~120km/h），误差≤0.1m/s
	探测概率	面对复杂环境（多径、遮挡）时，目标探测概率≥95%
数据通信	频谱效率	单位带宽传输速率≥100Mbps（满足 5G 车联网需求）
	误码率（BER）	通信链路误码率≤10⁻⁵，确保数据可靠传输
	时延	端到端通信时延≤10ms（适配实时控制场景，如自动驾驶紧急制动指令）

二、OFDM 雷达传感算法的核心原理

基于 OFDM 的雷达传感算法，本质是通过 “复合波形设计 - 回波信号处理 - 双任务参数估计” 的流程，实现传感与通信的一体化。其核心步骤分为波形生成、回波接收、参数估计三部分。

2.1 复合 OFDM 波形设计

OFDM 雷达传感的关键前提是设计 “传感 - 通信融合” 的发射波形，需在同一 OFDM 符号中同时承载雷达探测信息与通信数据，常用设计方案有两种：

2.1.1 子载波分区复用（Subcarrier Partitioning）

将 OFDM 系统的子载波划分为 “传感子载波组” 与 “通信子载波组”，两组子载波正交且无干扰，具体设计规则如下：

• 传感子载波：选择连续或间隔的子载波，加载已知的雷达探测序列（如 Chirp 序列、伪随机序列），用于目标回波的捕获与参数估计。例如，在 512 个子载波的 OFDM 系统中，分配 128 个子载波作为传感子载波，加载线性调频（LFM）信号，利用其频率线性变化特性提升距离 - 速度联合估计精度。

• 通信子载波：剩余子载波加载调制后的通信数据（如 QPSK、16QAM、64QAM），根据通信速率需求动态调整调制阶数 —— 低速场景（如工业传感器数据）用 QPSK（误码率低），高速场景（如高清视频传输）用 64QAM（频谱效率高）。

• 保护间隔设计：在两组子载波之间设置 1~2 个 “保护子载波”，避免子载波间泄漏（ICI）导致的传感与通信干扰，保护子载波功率设置为 0，或加载低功率同步信号。

该方案的优势是 “传感 - 通信任务解耦”，便于分别优化雷达探测精度与通信性能；缺点是频谱利用率略有降低（保护子载波占用部分带宽）。

2.1.2 子载波双重调制（Dual-Modulation on Subcarriers）

在同一子载波上同时加载雷达探测信息与通信数据，通过 “幅度 - 相位联合调制” 实现双重功能，典型方案为 “通信调制 + 雷达相位编码”：

• 通信数据通过传统数字调制（如 QAM）映射到子载波的幅度与相位；

• 雷达探测信息通过 “相位偏移编码” 叠加 —— 例如，对每个 OFDM 符号的子载波相位，在通信调制相位基础上叠加伪随机相位序列（如 Gold 序列），该序列作为雷达 “指纹信号”，用于回波与杂波的区分。

以 16QAM 调制为例，每个子载波的初始相位有 16 种可能（对应 4bit 通信数据），叠加 Gold 序列后，相位变为 “通信相位 + Gold 序列相位”，接收端可通过 “相位解耦算法” 分离出通信数据（去除 Gold 序列相位）与雷达回波特征（提取 Gold 序列相关性）。

该方案的优势是频谱利用率 100%（无保护子载波），但算法复杂度更高，需解决 “相位耦合导致的参数估计干扰” 问题。

2.2 回波信号处理与参数估计

OFDM 雷达通过接收目标反射的回波信号，提取距离、速度、角度等参数，同时接收通信端的直达波信号完成数据解调。其信号处理流程分为 “雷达信号处理” 与 “通信信号处理” 两条并行链路，核心步骤如下：

三、关键技术优化：平衡传感与通信性能

OFDM 雷达传感算法的核心挑战是 “传感精度与通信性能的权衡”—— 例如，雷达为提升探测距离需增大发射功率，但可能导致通信链路非线性失真；通信为提升速率需提高调制阶数，但可能降低雷达回波的信噪比。需通过以下关键技术优化，实现双重任务的协同提升。

四、应用场景

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 谷亚彬,张林让,周宇,等.采用相关函数的OFDM雷达通信共享信号处理算法[J].西安电子科技大学学报, 2018, 45(4):7.DOI:10.3969/j.issn.1001-2400.2018.04.003.

[2] 林睿.雷达通信一体化OFDM信号调制识别算法研究[D].北京邮电大学,2023.

[3] 郑雨轩,陆满君,张文旭,等.基于OFDM的雷达通信一体化信号[J].制导与引信, 2021.DOI:10.3969/j.issn.1671-0576.2021.02.005.

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