【雷达信号优化】第D章 雷达通信一体化(ISAC)信号处理

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原创 最新推荐文章于 2026-09-19 12:33:59 发布 349 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

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第一部分 原理详解

D.1 双功能波形设计理论

D.1.1 波形共享架构

D.1.1.1 OFDM雷达通信共享波形的PAPR与模糊函数权衡

D.1.1.2 基于通信符号的雷达波形（CI-OFDM: Constructive Interference）

D.1.1.3 太赫兹频段ISAC的信道建模与波形优化

D.1.2 互干扰管理

D.1.2.1 雷达对通信的干扰约束与频谱共存

D.1.2.2 通信信号作为雷达照射源的机会信号(Passive Radar)处理

D.2 联合信号处理算法

D.2.1 统一接收机设计

D.2.1.1 通信解调与雷达检测的联合似然函数

D.2.1.2 基于消息传递(Message Passing)的联合参数估计

D.2.2 资源分配与波形调度

D.2.2.1 通信容量 vs 雷达CRLB的Pareto边界

D.2.2.2 动态频谱接入与波束管理（基于博弈论/强化学习）

第二部分 代码实现

脚本1：OFDM-ISAC波形PAPR与模糊函数分析

脚本2：CI-OFDM构造性干扰波形优化

脚本3：太赫兹频段ISAC信道建模与波形优化

脚本4：频谱共存与干扰约束下的功率分配

脚本5：机会信号雷达（Passive Radar）处理

脚本6：联合似然函数与统一接收机

脚本7：基于消息传递的联合参数估计

脚本8：通信容量 vs 雷达CRLB的Pareto边界

脚本9：动态频谱接入的强化学习优化

脚本10：博弈论波束管理与资源竞争

第一部分 原理详解

D.1 双功能波形设计理论

D.1.1 波形共享架构

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MIMO-OFDM ISAC技术：6G通信与感知融合的核心方案 MIMO-OFDM作为现代无线通信的核心技术，通过多天线阵列和正交频分复用实现高频谱效率传输。其技术原理在于利用空间分集和频域并行传输，显著提升系统容量和抗干扰能力。在6G演进中，集成感知与通信(ISAC)技术将MIMO-OFDM的通信能力与环境感知功能深度融合，通过共享硬件资源和信号处理链路，实现通信感知一体化。这种架构不仅能降低35%的基站成本，还能实现0.5m级的高精度环境感知，在自动驾驶、智慧城市等场景展现巨大价值。MIMO-OFDM ISAC系统通过优化子载波间隔、天线布局等参数，结合三级干扰消除 阅读详情

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贝叶斯（Bayes）统计是近几十年来迅速发展起来的数理统计的一个重要分支。贝叶斯方法与经典统计方法的主要不同之处是进行统计推断时除了利用样本信息外，还要利用参数的先验信息，因此可以提高统计推断或统计决策的效果。它在经济、金融、生物、医学、自然科学和社会科学等许多领域具有广泛的应用。贝叶斯方法的研究已渗透到了统计学的几乎所有领域。作者在给中国科学技术大学概率论与数理统计专业本科生开设的“数理统计”课程中有一章专门讲授“贝叶斯方法和统计决策理论”，近十年来也给中国科学技术大学概率统计专业研究生开设过几次“贝叶斯分析”课。本书是在对过去讲稿的内容作了适当的增减和调整的基础上完成的。　　本书共分六章。第1章是绪论，介绍了贝叶斯统计的若干基本概念，同时对必要的数理统计的基础知识有重点地作了回顾。第二章介绍了确定先验分布的若干可供选择的方法。第三章介绍了几类常见统计模型参数的后验分布的主要结果和计算方法。第四章和第五章分别介绍了“贝叶斯统计推断”和“贝叶斯统计决策”的内容。第六章介绍了贝叶斯统计计算的若干方法，包括蒙特卡洛方法和马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法以及相关统计软件的简介。本书的每一章附右大量的例题和习题，书末附有常用的几个表格和部分习题解答供读者查用。　　大约可在54学时内讲授本书的第1章至第六章的主要内容，教师可根据学时需要选讲本书第1章至第六章的部分内容。书中标“*”号的章节可略去不讲，留给读者作为阅读材料。第六章例题中的R代码和部分例题的数据文件等可从作者个人主页下载。　　作者在编写本书的过程中参考了J.O.Berger教授的《统计决策论及贝叶斯分析》和茆诗松教授编写的《贝叶斯统计》等书中的一些内容，以及《贝叶斯分析》一书中由张伟平博士编写的有关贝叶斯统计计算的一些内容。在此表示衷心感谢。　　本书编写准备过程中，中国科学技术大学统计与金融系的几个研究生帮助完成了本书部分中文的录入和排版，作者对他们的辛勤工作表示真诚的感谢。高等教育出版社为本书的出版给予了大力支持。在此一并致谢。
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