【线性调频延迟-多普勒域调制】面向自动驾驶汽车的通感一体化新范式研究附Matlab代码

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。

🍎 往期回顾关注个人主页：Matlab科研工作室

🍊个人信条：格物致知,完整Matlab代码获取及仿真咨询内容私信。

🔥 内容介绍

在过去的几十年里，自动驾驶技术如同一颗璀璨的新星，照亮了人类出行方式变革的道路。它以其独特的魅力和巨大的潜力，彻底改变了我们对出行的传统认知。从最初的概念提出，到如今逐渐走进我们的生活，自动驾驶技术正以前所未有的速度发展着，为我们带来更加安全、高效、便捷的出行体验。

在自动驾驶汽车的感知系统中，毫米波雷达凭借其卓越的性能，成为了不可或缺的关键组件。它就像汽车的 “电子眼”，通过发射和接收频率在 30 - 300 GHz 范围内的电磁波，对车辆周围的环境进行全方位的扫描和感知。无论白天黑夜，还是面对雨、雪、雾等恶劣天气条件，毫米波雷达都能稳定工作，持续为车辆提供准确的距离、速度和角度信息，为自动驾驶系统的决策提供坚实的数据支持。

然而，传统的毫米波雷达虽然在目标检测和环境感知方面表现出色，但却存在一个明显的局限 —— 缺乏通信功能。在日益复杂的交通环境和不断增长的智能交通需求面前，这一局限逐渐凸显出来。例如，在车辆与车辆（V2V）、车辆与基础设施（V2I）之间的信息交互变得愈发重要的今天，传统雷达无法直接参与到这种实时、高效的通信网络中，使得车辆在获取更广泛的交通信息、实现更高级别的协同驾驶等方面受到了制约。

为了打破这一僵局，通感一体化技术应运而生。这项前沿技术创新性地将通信与感知功能融合在同一硬件平台上，实现了 “一网两用”。它不仅能够让车辆像传统雷达一样精准感知周围环境，还赋予了车辆强大的通信能力，使其能够与其他车辆、基础设施以及云端进行实时、高速的数据交互。在实际应用中，通感一体化技术展现出了巨大的优势。当车辆行驶在道路上时，它可以通过通感一体化系统实时获取前方车辆的速度、距离、行驶方向等信息，以及道路的交通状况，如拥堵情况、红绿灯状态等。这些丰富的信息能够帮助车辆提前做出合理的决策，实现更加智能、安全的驾驶。在遇到前方突发交通事故时，车辆可以及时接收到来自其他车辆或交通基础设施的预警信息，提前减速或避让，避免事故的发生。

线性调频信号：通感融合的基石

线性调频信号简介

线性调频信号（Chirp），因其瞬时频率随时间呈线性变化的独特性质，在雷达和通信领域中占据着举足轻重的地位。从雷达的角度来看，线性调频信号凭借其大时宽带宽积的特性，为雷达系统带来了诸多优势。在目标检测中，它能够提供高距离分辨率，使得雷达可以清晰地区分不同距离的目标。在对高速公路上行驶的车辆进行检测时，线性调频信号能够精确地测量出每辆车与雷达之间的距离，即使车辆之间的距离非常接近，也能准确分辨。其良好的模糊函数性能也使得雷达在复杂的多目标环境下，能够有效地抑制旁瓣干扰，提高目标检测的准确性和可靠性。

在通信领域，线性调频信号同样表现出色。它具有较强的抗干扰能力，能够在复杂的电磁环境中稳定地传输信号。在城市中，各种无线信号交织在一起，形成了复杂的电磁干扰环境。线性调频信号凭借其扩频特性，将信号能量分散在较宽的频带上，使得干扰信号难以对其造成严重影响，从而保证了通信的稳定性和可靠性。线性调频信号还具有较高的频谱利用率，能够在有限的频谱资源下实现高速数据传输，满足了现代通信对大容量、高速率的需求。

线性调频在通感一体化中的优势

在通感一体化的框架下，线性调频信号成为了实现感知与通信深度融合的关键桥梁。其原理在于巧妙地利用线性调频信号的时延和多普勒特性，将通信数据巧妙地映射到目标的距离、速度和幅度等维度上。在实际应用中，当车辆的毫米波雷达发射线性调频信号时，不仅可以通过信号的反射来感知周围目标的距离、速度和角度等信息，还可以将需要传输的通信数据，如车辆的行驶状态信息、路况信息等，通过对线性调频信号的时延或多普勒频率进行调制，加载到信号中。接收端在接收到信号后，通过一系列复杂而精妙的信号处理算法，能够准确地分离出感知信息和通信信息，实现同时感知与通信的功能。

这种基于线性调频信号的通感一体化技术，具有多方面的显著优势。它无需额外占用宝贵的频谱资源，就能实现感知与通信的双重功能，有效地提高了频谱利用率。在频谱资源日益紧张的今天，这一优势显得尤为重要。它实现了硬件资源的高度复用，减少了设备的体积、重量和成本。对于自动驾驶汽车而言，这不仅降低了车辆的设计和制造成本，还为车辆内部节省了更多的空间，用于布置其他重要的设备和系统。这种一体化技术还能够提升系统的整体性能，通过感知与通信的协同工作，实现更高效的信息交互和更精准的环境感知，为自动驾驶的安全性和可靠性提供了有力保障。

技术创新：线性调频延迟 - 多普勒域调制方案

Chirp - DMA 多址接入技术

在复杂的自动驾驶场景中，多辆车同时进行通信与感知时，如何高效地利用有限的时频资源成为了关键问题。Chirp - DMA 多址接入技术应运而生，它为解决这一难题提供了创新的思路和方法。

Chirp - DMA 技术的核心在于其独特的资源感知原理。它巧妙地利用 “专用短 Chirp” 来实现对空闲时 - 频斜块资源的快速感知。在接收端，本振会产生 “专用短 Chirp”，这个特殊的信号就像一个敏锐的 “侦察兵”，与环境中的信号进行拍频。当低通滤波器（LPF）输出端出现中频（IF）能量时，就如同侦察兵发现了目标，这意味着该斜块已被其他车辆占用；反之，如果 LPF 输出端没有检测到 IF 能量，则表明该斜块处于空闲状态，可以被标记为可用资源。通过这种快速而准确的感知方式，车辆能够迅速了解周围时频资源的使用情况，为后续的通信和感知任务做好准备。

在实际应用中，保证相邻斜块间的时延间隔至关重要。这一原理基于信号传播的时间特性，确保相邻斜块间至少有 Tu 的时延间隔。从理论上来说，这一设计使得系统能够并行容纳 Tc/(2Tu) 个车 - 车链路。在一个繁忙的十字路口，多辆自动驾驶汽车同时行驶，每辆车都配备了基于 Chirp - DMA 技术的通感一体化系统。通过精确控制时延间隔，这些车辆可以在不同的时 - 频斜块上同时进行通信和感知，相互之间不会产生干扰，就像一场有序的交响乐演奏，每个乐器都在自己的节奏和旋律中和谐共鸣。这种设计大大提高了系统的多用户接入能力，使得多个车 - 车链路能够在同一时间、同一频段内稳定运行，为车联网的高效通信和协同感知提供了坚实的保障。

延迟 - 多普勒域调制技术

延迟 - 多普勒域调制技术是实现通感一体化的核心技术之一，它巧妙地将通信数据与目标的物理参数相结合，开辟了一条全新的通信调制路径。

这项技术的调制原理基于 Chirp 信号独特的时延和多普勒特性，将数据巧妙地映射到目标的 “距离、速度、幅度” 三个维度上。在实际操作中，通过对 Chirp 信号的时延进行精确控制，车辆可以将通信数据转化为信号到达时间的变化，从而在距离维度上携带信息。通过调整 Chirp 信号的多普勒频率，车辆能够将数据编码为信号频率的偏移，实现速度维度的信息传输。对信号幅度的调制则为数据传输提供了另一个维度，使得信息能够更加丰富和准确地被传递。在车辆与前方车辆进行通信时，它可以将自己的行驶速度、加速度等信息通过对 Chirp 信号的时延和多普勒频率调制，发送给前方车辆。前方车辆接收到信号后，通过复杂的信号处理算法，能够准确地解调出这些信息，从而更好地做出驾驶决策。

为了适应不同的自动驾驶场景和需求，延迟 - 多普勒域调制技术采用了双模式架构，分别是基于时分复用（TDM）和多普勒分集复用（DDM）的两种方案。TDM 方案下，天线按照时间顺序轮流发射信号，就像接力赛中的运动员，依次传递信号的 “接力棒”。这种方式使得系统能够在每个时隙内专注于一个信号的传输，从而提供较高的通信速率，可达百 kbps，适用于对通信速率要求较高的场景，如车辆在高速行驶时需要实时传输大量的路况信息和驾驶指令。而 DDM 方案则是天线同时发射信号，通过预先设置不同的多普勒频率来区分不同的通道，如同在同一条赛道上，不同的选手穿着不同颜色的衣服来区分彼此。虽然这种方式的通信速率会降到 kbps 级别，但它具有出色的抗噪声性能，能够在 - 25dB 超低信噪比（SNR）下仍稳定运行，特别适合远距离通信或弱回波场景，如在山区等信号较弱的环境中，车辆之间的通信依然能够保持稳定。

调制解调设计

调制解调是实现延迟 - 多普勒域调制技术的关键环节，它涉及到信号的编码、传输和解码过程，直接影响着通信的质量和可靠性。

在调制方式上，根据不同的体制，TDM 体制和 DDM 体制有着各自独特的实现方式。在 TDM 体制中，每个脉冲重复间隔（PRI）都可以作为一个独立的信息载体，用于调制延时和幅度数据。这就好比在一条时间轴上，每个固定的时间间隔都可以被用来传递不同的信息包，通过对信号的延迟时间和幅度的调整，将数据编码到这些信息包中。而整个相干处理间隔（CPI）则被用于调制多普勒数据，通过在一个较长的时间周期内对 Chirp 信号的多普勒频率进行调制，实现多普勒维度的信息传输。在车辆与周边基础设施进行通信时，每个 PRI 可以携带车辆的位置、方向等信息，而 CPI 则用于传输车辆的速度变化等多普勒相关信息。

在 DDM 体制下，整个 CPI 则被用于同时调制延时、多普勒和幅度数据。这种方式将所有的信息维度整合在一起，在一个完整的信号周期内进行统一调制，就像将不同的物品打包在一个包裹中一起发送。通过对 CPI 内 Chirp 信号的时延、多普勒频率和幅度进行协同调整，实现多个维度信息的同时传输，提高了信息传输的效率和完整性。在车辆编队行驶的场景中，每辆车可以通过 DDM 体制将自己与前后车辆的相对距离、速度以及自身的行驶状态等信息，通过一个 CPI 内的信号调制，发送给编队中的其他车辆，实现车辆间的紧密协同。

解调过程则是一个将接收到的信号还原为原始数据的过程，它通过一系列严谨的步骤来实现。首先是距离 - 多普勒映射（RDM）形成，对每根收发通道接收到的信号进行二维快速傅里叶变换（2D - FFT），这就像将一幅模糊的图像通过特殊的处理方法变得清晰可见，从而获得距离 - 速度图，直观地展示出目标的距离和速度信息。接着是数据判决，利用恒虚警率（CFAR）检测算法先检测出显著峰，这些显著峰就像地图上的重要地标，代表着信号中的关键信息。然后通过比较 “应在位置” 与 “实测位置” 的偏移量，直接将其映射成比特信息，同时对于幅度信息则采用正交相移键控（QPSK）或正交幅度调制（QAM）等判决方法进行解调，准确地还原出信号中的幅度信息。最后是跟踪与去耦，利用扩展卡尔曼滤波（EKF）算法在帧间追踪连续的物理轨迹，就像在黑暗中追踪一个移动的目标，通过不断地更新和预测目标的位置，把缓慢变化的感知参数与离散的数据成功分离，从而得到准确的通信数据和环境感知信息。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

🔗 参考文献

🎈 部分理论引用网络文献，若有侵权联系博主删除

 👇 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料 

🏆团队擅长辅导定制多种科研领域MATLAB仿真，助力科研梦：

🌟 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱调度、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划（2E-VRP）、充电车辆路径规划（EVRP）、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位、冷链、时间窗、多车场等、选址优化、港口岸桥调度优化、交通阻抗、重分配、停机位分配、机场航班调度、通信上传下载分配优化

🌟 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

🌟图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

🌟 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻、公交车时间调度、水库调度优化、多式联运优化

🌟 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划、

🌟 通信方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配

🌟 信号处理方面

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化、心电信号、DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理+传输+分析+去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测

🌟电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电、MPPT优化、家庭用电、电/冷/热负荷预测、电力设备故障诊断、电池管理系统（BMS）SOC/SOH估算（粒子滤波/卡尔曼滤波）、 多目标优化在电力系统调度中的应用、光伏MPPT控制算法改进（扰动观察法/电导增量法）、电动汽车充放电优化、微电网日前日内优化、储能优化、家庭用电优化、供应链优化\智能电网分布式能源经济优化调度，虚拟电厂，能源消纳，风光出力，控制策略，多目标优化，博弈能源调度，鲁棒优化

电力系统核心问题经济调度：机组组合、最优潮流、安全约束优化。新能源消纳：风光储协同规划、弃风弃光率量化、爬坡速率约束建模多能耦合系统：电-气-热联合调度、P2G与储能容量配置新型电力系统关键技术灵活性资源：虚拟电厂、需求响应、V2G车网互动、分布式储能优化稳定与控制：惯量支撑策略、低频振荡抑制、黑启动预案设计低碳转型：碳捕集电厂建模、绿氢制备经济性分析、LCOE度电成本核算风光出力预测：LSTM/Transformer时序预测、预测误差场景生成（GAN/蒙特卡洛）不确定性优化：鲁棒优化、随机规划、机会约束建模能源流分析、PSASP复杂电网建模，经济调度，算法优化改进，模型优化，潮流分析，鲁棒优化，创新点，文献复现微电网配电网规划，运行调度，综合能源，混合储能容量配置，平抑风电波动，多目标优化，静态交通流量分配，阶梯碳交易，分段线性化，光伏混合储能VSG并网运行，构网型变流器， 虚拟同步机等包括混合储能HESS：蓄电池+超级电容器，电压补偿,削峰填谷，一次调频，功率指令跟随，光伏储能参与一次调频，功率平抑，直流母线电压控制；MPPT最大功率跟踪控制，构网型储能，光伏，微电网调度优化，新能源，虚拟同同步机，VSG并网，小信号模型

🌟 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀

🌟 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合、SOC估计、阵列优化、NLOS识别

🌟 车间调度

零等待流水车间调度问题NWFSP 、 置换流水车间调度问题PFSP、 混合流水车间调度问题HFSP 、零空闲流水车间调度问题NIFSP、分布式置换流水车间调度问题 DPFSP、阻塞流水车间调度问题BFSP

👇

5 往期回顾扫扫下方二维码