基于压缩感知的雷达通信一体化技术研究

1 基于压缩感知的雷达通信一体化技术研究

无线电的发明开辟了人类历史的新纪元。在各式各样的通信中，最普遍和显著的应用当数无线通信和雷达感知。如果能够成功地将无线通信和雷达感知融合，将会带来诸多有利：系统结构的一致和简化、两者功能的融合，以及特别是效率的增强和花费的减少。

随着通信和雷达技术的飞跃发展，两者在硬件射频前端组件架构变得越来越相似，同时雷达信号和通信信号的频率也变得越来越接近。这为两个系统的融合提供了有力保障。雷达与通信系统的融合主要分为两个层次：硬件层次的融合和信号层次的融合。前者主要体现在雷达子系统和通信子系统共用系统中的射频前端；后者主要体现在雷达和通信系统信号层次的融合，也即利用一个平台和一种信号实现雷达通信功能。很明显后者系统融合程度更高。

在硬件层次上的雷达通信系统融合，最早可以追溯到1978年：lowell c.parode等人为NASA的航天飞机设计了Ku波段子系统。该系统工作在雷达模式下时，利用脉冲多普勒信号对空间飞行器进行搜索、捕获和跟踪；而当该系统工作在通信模式下时，利用扩频信号能够与与地面站进行速率为216kbps的双向数据通信。

一个融合雷达和无线通信的系统，可以为未来的智能交通网络构造一个独特的平台。在频谱效率和成本效益方面，此平台将影响到环境感测的基本任务和ad-hoc通信链接的分配。两种功能使用同一个波形将更有效的利用所占用的频谱，而且这两个应用的同时运行将保证他们的持久可用性，并能在一定程度上克服有限的频谱资源。能在一个唯一的硬件平台上用一种波形提供雷达和通信功能。

文献【1】总结了最近提出的几种雷达通信一体化的典型方式并进行了对比分析，说明OFDM雷达信号没有距离---多普勒耦合问题的。文献【15】通过对比分析单载波和多载波（OFDM）雷达通信融合信号，指出OFDM信号是雷达通信融合系统的优良信号。

在过去的几年中，多种信号信号处理的技术被提出和实施。文献【2，3-8】实现了匹配滤波测距以及进行多普勒的估计。然而，基于相关处理的方法依然会遇到诸如低的动态范围（或峰均比）和模糊等问题。为了增大动态范围并且保持发送的通信数据，有学者提出了一种调制符号域的OFDM处理算法【9-12】，并且在实验系统进行了验证【13，14】。尽管增大了动态范围并且保持了发送的通信数据，但是这种基于OFDM融合波形的范围和多普勒估计的算法还是比单载波的扩频方法有更远的动态范围，特别是在较高的 2 SNR时。另外，多普勒频率（或者目标的相对速度）可以独立地容易地从目标距离中估计出。在有移动物体的环境中，虽然所接收到的信号产生了多普勒偏移，降低了信息传输的质量，但与此同时，它也包含着反射物体速度的有用信息【15】。文献【16-18】指出无线多径信道具有稀疏的特性，文献【19】基于压缩感知的重构算法对OFDM多径信道进行了探索，说明了利用压缩感知的思想进行OFDM系统的信道估计，可以大大减少所需使用的导频数，从而在提高了系统的频谱效率也获得了良好的信道估计性能。

发送信号

正交频分复用（OFDM）技术是无线通信标准中广泛使用的调制方式【20】，一个OFDM信号可以看作是由多个具有正交载波波形的单载波信号串行而成的，通过矩形窗后，可以表示为：

/212/2(t)NjnftiinNxdneqt (1)

其中， N表示每一个符号块传送的数据符号idn个数，n为子载波索引。每一个子载波都调制有不同的传输数据idn，假设它们都能被正确解码。设载波频率为cf，OFDM符号持续时间为'T，由傅里叶积分时间T和循环前缀时间cpT组成，即cpTTT，则相邻子载波频率间隔1/fT，它们的位置分别为

,,,122NcNNffnfn (2)

因此每个子载波频率相互正交，因此发送的信号是以cpT与信道进行卷积周期延拓的，即

10qt,TCPtTotherwise (3)

在实际应用中，通常发送包含多个OFDM符号的一帧信号，即

M/21/212/2/2(t)NjnftimMnNxdneqt （4）

其中，M表示一帧OFDM信号中的符号数，m为符号数索引。将基带信号上变频到载波频率，则发送的射频信号为 3 2Recjftxtext （5）

经过车联网多径信道，假设经过pN个目标的反射，采用窄带信号模型【21】，不考虑基带信号的多普勒频移，在接收端重采样后的接收信号为

221eepdpcppNjftjftpppytxtvt （6）

其中vt为加性噪声，p、p和pdf分别为第p条路径的幅值、时延和多普勒频移。由于在OFDM符号中通常选取循环前缀cpT远大于路径的最大时延max【22】，所以式（6）中的2ecpjf项可以忽略不计。

下变频后的接收端基带时域信号为多个发射信号幅度衰减、相位移动、频率移动后的叠加，即

21epdppNjftpppytxtvt （7）

经过FFT变换后，第n个符号中第m个子载波的接收信号为

'22,,1ee,pdppNjfmTjnfnmpnmpydvnm （8）

进一步可以得到

,,1,,pNnmnmpyHnmdvnm （9）

其中Hk为第n个符号中第m个子载波经过pN条路径的信道频率响应，即

221,pdppNjfnjkfppHnmee （10）

相应的时域信道响应为

21,,PdpNjftppphte （11）

定义下列矩阵

0,00,10,M11,01,11,M1N1,0N1,11,M1YYYYYYYYYY 0,00,10,M11,01,11,M1N1,0N1,11,M1DDDDDDDDDD

(12) (13)

0,00,10,M11,01,11,M1N1,0N1,11,M1HHHHHHHHHH 0,00,10,M11,01,11,M1N1,0N1,11,M1VVVVVVVVVV

(14) (15)

式（12）（13）分别表示经过FFT后的接收信号和发送信号，（14）（15）分别表示信道频率响应和高斯白噪声。

则整个系统中第n个符号中第m个子载波信号关系可以表示为：

,,,,nmnmnmnmYDHV （16）

信道模型

不考虑反射物体自身的特征，设车载无线通信环境为视距通信【23】，信号经过多个目标散射后回到接收车辆，在实际的车载环境下信道会更加复杂，为了从原理上讨论OFDM信号的一体化信号处理，我们将问题简化，这一点与通常的雷达信号经过的信道一致，图1为车联网中雷达通信一体化应用场景。

图1雷达通信一体化场景 5 假设经过pN条路径的反射，由于信号收发车辆的移动性，信道响应Hk中将会包含目标距离和速度的有用信息，其中一个是第p条路径上相位旋转或者多普勒频移preldcvffc，时间压缩或扩张假设可以忽略不计，relv是相对速度，c为光速；另一个为第p条路径上信道的时延2pRc，其中R是信号发送车辆与反射车辆的距离。这些包含反射目标距离速度有用信息的信道响应与式（10）对应，即

2221,prelcNvRjkfjfnccppHnmee （17）

所以，可以首先通过信道估计的方法恢复出包含目标速度和距离信息的信道响应，然后再利用合适的方法提取出其中目标的速度和距离信息。

信道估计

传统信道估计

在宽带及超宽带无线通信中，系统的实际带宽往往会大于系统的相关带宽【24】，这导致信道具有频率选择性衰落，研究还发现多径衰落信道往往具有稀疏性【25】。假定信道为准静态的(即信道冲击响应在一个符号周期内不变)，则信道模型可以简化为，

1lLjlllhe （18）

以OFDM系统采样周期xT对h进行采样得到离散时间信道模型，

111Llhnn （19）

式(4-1)，(4-2)中maxsLT，表示离散时间信道模型中的抽头延时线的总数，也即多径数。信道的稀疏性体现在011,,...,Lhhh中非零元素的个数或者值较大的元素相对较少，而值为零或者接近零的元素相对很多。

对于OFDM系统，假定采用N点DFT实现，导频子载波的个数为P，OFDM符号循环前缀的长度要大于最大的路径时延max，xi表示OFDM符号内的数据，包含用户数据映射后的信号及插入的导频信号。接收端的信号维数为1N可以表示为， 6 YXHnXWhn （20）

其中NN维矩阵 X 可以表示为，

0,1,1XdiagxxxN

000010001xxxN （21）

H 中的元素为信道频域采样值，维度大小为1N，n为复加性高斯白噪声1N向

量，而W为NL维矩阵，

010010111LNNNNLNNWWWNWW （22）

其中20111,,,...,nljTnlNNLWehhhhN。

设S为PN维的选择性矩阵，它用来从 N 维向量中选择出P个导频位置。接收端接收到的导频信号可以表示成，

PPPPYXWhn （23）

其中1P维向量PYSY，PP维矩阵1PXSXX，PL维矩阵PWSW，1P维向量PnSn，都是导频处对应的向量。在式(23)中，PY，PX，PW对于接收端均为已知信号，现在只需通过一定的算法重构出h 向量，然后再通过H  Wh求出信道频域响应采样值。

由式(23)可知：

(1) 若PL，LS信道估计性能相对较好【26】，信道估计结果如式(24)示。

11HHPPPPPLSWWWXYh （24）

(2) 若PL，LS信道估计性能将会很差，甚至导致系统无法满足通信需求，尤其是当h 为稀疏向量时，信道估计性能将会因为LS估计未利用信道的稀疏性变得很差，此时所得的信道估计结果如式(25)所示。

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压缩感知在脉冲超宽带穿墙雷达中的应用

总第１４卷１５３期　２０１２年５月　大众科技　Ｐｏｐｕｌａｒ　Ｓｃｉｅｎｃｅ＆Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ　ＶｏＬ．１４　Ｎ０．５　Ｍａｙ　２０１２　

压缩感知在脉冲超宽带穿墙雷达中的应用　

刘俞伯　

（桂林电子科技大学信息与通信学院，广西桂林５４１００４））　

【摘要】传统的超宽带穿墙雷达数据采样需要满足Ｎｙｑｕｉｓｔ采样定理，超宽带大数据量增大了Ａ／Ｄ转换时的硬件压力，　

压缩感知理论突破了传统Ｎｙｑｕｉｓｔ采样的限制，它是基于信号的稀疏性，测量矩阵的随机性和非线性优化算法来对信号进行压　

缩采样和重构。文章针对超宽带穿墙雷达的具体工作过程和穿墙雷达目标成像空间的稀疏性提出了一种基于压缩感知理论的成　

像方法，并通过仿真表明了该方法的可行性和有效性。　

【关键词】超宽带；压缩感知；测量模型；有效性　

【中图分类号】ＩＮ９１１．７２　【文献标识码】Ａ　【文章编号】１００８—１１５１（２０１２）０５—００４７—０３　

Ｔｈｅ　ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ　ｏｆ　ＣＳ　ｉｎ　ＵＷＢ　ｔｈｒｏｕｇｈ－ｗａｌｌ　ｒａｄａｒ　

Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｈｅ　Ｎｙｑｕｉｓｔ　ｓａｍｐｌｉｎｇ　ｔｈｅｏｒｅｍ　ｍｕｓｔ　ｂｅ　ｓａｔｉｓｆｉｅｄ　ｉｎ　ｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌ　ｄａｔａ　ａｃｑｕｉＳｉｔｉｏｎ　ｏｆ　Ｕｌｔｒａ　ｗｉｄｅｂａｎｄ　

Ｔｈｒｏｕｇｈ—ｗａｌ１　Ｄｅｃｅｃｔｉｏｎ　Ｒａｄａｒ，Ｕｌｔｒａ—ｗｉｄｅｂａｎｄ　ｌａｒｇｅ　ａｍｏｕｎｔ　ｏｆ　ｄａｔａ　ｉｎｃｒｅａｓｅｓ　ｔｈｅ　ｐｒｏｂｌｅｍ　ｏｆ　Ａ／Ｄ　ｈａｒｄｗａｒｅ，Ｃｏｍｐｒｅｓｓｅｄ　

Ｓｅｎｓｉｎｇ（ＣＳ）ｔｈｅｏｒｙ　ｉＳ　ａ　ｇｒｅａｔ　ｂｒｅａｋｔｈｒｏｕｇｈ　ｏｆ　ｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌ　Ｎｙｑｕｉｓｔ　ｓａｍｐｌｉｎｇ　ｔｈｅｏｒｙ，ｉｔ　ａｃｃｏｍｐｌｉｓｈｅｓ　ｃｏｍｐｒｅｓｓｉｖｅ　

ｓａｍｐｌｉｎｇ　ａｎｄ　ｒｅｃｏｖｅｒｙ　ｏｆ　Ｓｉｇｎａｌ　ｂａｓｅｄ　ｏｎ　ｔｈｅ　ｓｐａｒｓｉｔｙ　ｏｆ　ｉｎｔｅｒｅｓｔｅｄ　Ｓｉｇｎａｌ，ｔｈｅ　ｒａｎｄｏｍｉｃｉｔｙ　ｏｆ　ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ　ｍａｔｒｉｘ　

运用压缩感知技术实现雷达侦察告警接收机改进

Ｖｏ１．４０，Ｎｏ．８　Ａｕｇ，２０１５　火力与指挥控制　Ｆｉｒｅ　Ｃｏｎｔｒｏｌ＆Ｃｏｍｍａｎｄ　Ｃｏｎｌｒｏｌ　第４０卷第８期　２０１５年８月　

文章编号：１００２—０６４０（２０１５）０８—００４２—０５　

运用压缩感知技术实现雷达侦察告警接收机改进　

贺继渊　，田松　，王星ｔ，田元荣，，姜明龙　

（１．空军下程大学航空航天工程学院，西安７１００３８；２．解放军９３７０７部队，河北张家口０７５０００）　

摘　要：针对雷达侦察告警接收机前端信号采集效率要求越来越高，而高性能采样的量化精度和采样速率受　ＡＤ自身硬件限制的突出问题，在压缩感知信号处理算法（ｃｓ算法）的基础上，根据数字雷达侦察告警接收机设计了　

一种改进型雷达侦察告警接收机方案。该方案首先用压缩感知技术直接采集压缩后的信号；然后再进行低速ＡＤ采　样；最后用非线性迭代重构还原信号。压缩后的信号Ｈｊ低速ＡＤ即可完成信号的模数转换，极大地提高了ＡＤ的应用　效率。仿真结果表明，该型雷达侦察告警接收机能很好地满足大瞬时带宽及动态范围信号采集要求，同时将复杂运　算移交给后续的信号处理，极大地减轻了雷达侦察告警接收机前端的负荷，具有良好的可操作性和应　前景。　关键词：告警器压缩感知，信号采集，低速，ＡＤ采样　中图分类号：ＴＮ９７　文献标识码：Ａ　

Ｒａｄａｒ　Ｒｅｃ０ｎｎａｉｓｓａｎｃｅ　Ｒｅｃｅｉｖｅｒ　Ｄｅｓｉｇｎｅｄ　

Ｂａｓｅｄ　ｏｎ　ｔｈｅ　Ｃｏｍｐｒｅｓｓｉｏｎ　Ｐｅｒｃｅｐｔｉｏｎ　

ＨＥ　Ｊｉ—ｙｕａｎ　，ＴＩＡＮ　Ｓｏｎｇ　，ＷＡＮＧ　Ｘｉｎｇ‘，Ｔ１ＡＮ　Ｙｕａｎ—ｒｏｎｇ　，ＪＩＡＮＧ　Ｍｉｎｇ－ｌｏｎｇ２　（１．Ｓｃｈｏｏｌ　ｏｆＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ　ｏｆＡｉｒ　ＪＣｂｒｃｅ　Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ　Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｘｉ’ａｎ　７１００３８，Ｃｈｉｎａ；　

２．９３７０７　Ｔｒｏｏｐｓ　咒　４，Ｚｈａｎｇｉａｋｏｕ　０７５０００，Ｃｈｉｎａ）　

通信雷达一体化波形设计及信号处理

摘要：近年来我国社会会发展迅速，科技不断进步。随着现代信息技术的快速发展，人工智能、大数据等技术与传统的电子信息领域深度融合，催生出沉浸式体验、全息传送、拓展现实、数字孪生等一系列新兴业务，这些新兴业务的实现往往依赖于多种传统的信息技术手段。业务量的增加本质上是对带宽资源需求的扩张，而在频谱拥塞问题日益严重的今天，更好地推进信息技术需要发展一体化技术。得益于先进的数字信号处理技术，雷达感知和无线通信系统可以采用相似的架构实现，这使感知通信一体化成为可能。该技术通过共享收发系统，实现更有效、更紧凑的硬件设计，能够显著提升资源利用效率，因此受到了许多研究机构的关注。

关键词：通信雷达；一体化；波形设计；信号处理

引言

作为使用无线频谱的两种典型方式，通信和雷达在各自领域内取得了深入发展。近年来，为提高平台智能化水平，在同一平台中同时配置通信和雷达两种功能的需求日益强烈。传统意义上，配置通信和雷达功能，需要两套独立硬件，但这极大地增加了硬件成本，也给系统集成带来了较大困难。近年来，通信雷达一体化设计理念被提出，其基本思想是：前端共用射频通道及天线，后端采用统一数字处理硬件。由于该方法能够将通信和雷达功能在同一硬件平台中实现，因此能够极大地降低硬件成本、减小系统集成复杂度，从而近年来得到了广泛关注。

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，WeijieYuan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。2015年，DCiuonzo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。

基于OFDM的雷达通信一体化信号问题研究

摘要：如今，现代科技越来越发达，人们在潜心科研，设计雷达一体化，能够实现实时共享，传统的技术装备过于沉重，不便于携带，雷达一体化具有通信功能，本文向人们介绍了雷达一体化的概念、性能、意义。

关键词：雷达一体化；扩频技术；频率估计补偿

引言：科技发达的今日，雷达和通信装备越来越复杂，并且一般都是独立携带，操作费时费力。所以，我国现在针对于雷达一体化技术十分注重。雷达一体化具有通信功能，可以检测到敌人的方位，并且雷达一体化的灵敏度高，传输距离远，传输质量强，在使用雷达一体化进行传输信号时降低了被截获的可能性，增加了通信的保密性。

1. 基于MSK-LFM一体化信号的研究

2.1传统MSK-LFM信号分析

2.1.1 MSK信号概述

MSK是一种调制技术，它可以实现传输信号，调节信息的幅值，频率。MSK具有包络恒定、包络起伏小、功率小等特性。目前我国还在研究如何能使MSK更加完善。MSK的信号较集中，内频谱的下降速度比较慢，而外衰减速度变得更加快，抑制性强，这种信号可以控制在一个范围内，即节约了成本，又对信号主体不产生影响。

2.1.2 MSK-LFM信号结构分析

MSK调制后的波形相位连续，利用两个波形结合，能够形成一体化波形。雷达信号不受到影响，检测功能有所损失，但是一直保持着线性调频的特点。 2.2 模糊函数定义及性质

模糊函数是一种指标，可以用来检测雷达波形的重要工具。雷达的模糊函数是二维相关的函数模，检测额灵敏度极高,雷达模糊图可以体现出信号的特性，通过雷达信号图可以比较雷达系统的优劣，在雷达信号图中，我们可以明显看出信号发射的距离、质量、精度。模糊函数是再雷达接收机接收到信号后进行回波信号。它反映了目标的距离和频率的信息。但是，模糊函数并不是很完美，它精确的速度不是很严格，许多雷达对模糊函数依赖性很大。

2.3 MSK-LFM一体化信号性能分析

压缩感知技术在雷达信号处理中的应用研究

雷达技术是一种重要的探测和测量手段，其应用广泛，包括军事、民用、工业等领域。雷达技术的发展给人们带来了很多便利，但同时也带来了很多问题，如信号处理中的大数据问题。压缩感知技术是一个新兴的信号处理技术，已被广泛应用于雷达信号处理中，本文将介绍压缩感知技术在雷达信号处理中的应用研究。

一、压缩感知技术概述

压缩感知技术（Compressed Sensing，CS）是一种新兴的信号处理技术，它通过提取信号的非均匀采样，实现对信号的高效压缩和重构。该技术是由Emmanuel

J. Candes、David L. Donoho、Terence Tao等人在2004年左右提出的，目的是用尽可能少的信息来获取尽可能完整的信号。

在压缩感知技术中，信号和噪声之间是以低维度的方式存在的。当信号的维度低于采样点数时，就可以通过优化算法将信号还原出来。这样可以大大降低采样频率，使得信号处理的速度大大提高。

二、压缩感知技术在雷达信号处理中的应用

在雷达信号处理中，通常需要采集大量数据以获取所需信息。但是数据量过大，处理速度过慢，这成为了雷达信号处理中的难题。压缩感知技术是一种非常有效的解决方案。将压缩感知技术应用于雷达信号处理中可以提高信号采集效率、降低数据存储成本、加速信号处理速度，从而增强了雷达系统的性能。

压缩感知技术可以应用于雷达信号的压缩采样、信号重构等方面。在雷达信号的压缩采样中，传统的采样方式是按照一定间隔对信号进行采样，采集大量的无效信息，而压缩感知技术可以通过非均匀采样来实现对有效信息的采样，从而降低了采样频率。在雷达信号的信号重构中，传统的信号重构技术是进行插值处理，但是这种方法会产生误差，而且计算复杂度较高。而压缩感知技术通过优化算法就可以将信号还原出来，同时大大降低了计算复杂度。

三、应用研究实例

压缩感知技术在雷达信号处理中的应用已经被广泛研究。以下是几个应用研究实例：

压缩感知雷达目标参数估计与成像关键技术研究的开题报告

题目：压缩感知雷达目标参数估计与成像关键技术研究

研究背景：

随着无线电技术的不断发展和应用场景的扩大，雷达技术已逐渐成为应用前景广阔的研究领域之一。相比传统的基于闪烁噪声的雷达成像技术，压缩感知雷达成像技术具有采样率低、数据传输量小、信息获取快等优点，因此备受关注。压缩感知雷达成像技术中的目标参数估计和成像算法是实现高质量成像的关键技术，对该领域的研究和应用具有重要意义。

研究内容和方法：

本文将重点研究压缩感知雷达目标参数估计和成像关键技术。在目标参数估计方面，我们将应用压缩感知理论和稀疏表示技术，通过少量的测量数据对目标进行准确的参数估计。在成像方面，我们将研究压缩感知成像算法，探究如何高效地重建出高质量的目标图像。具体地，研究方法包括：理论分析、建立数学模型、仿真实验、实验验证等。

研究意义：

本文的研究成果将具有以下意义：

1. 推动压缩感知雷达技术在成像领域的应用和发展，提高雷达成像的效果和质量；

2. 提高目标参数估计和成像的准确度，并进一步提高雷达系统的性能；

3. 为未来雷达系统的应用提供技术支持和理论指导。

预期研究进展：本文将在以下方面进行重点研究：

1. 探究压缩感知雷达目标参数估计的新方法和技术，以提高目标参数估计的准确度；

2. 研究压缩感知成像算法，提高重建图像的质量和速度；

3. 分析仿真数据和实验数据，进行性能评价和优化。

研究计划：

第一年：

1. 研究压缩感知雷达目标参数估计的基本理论和方法；

2. 设计并实现相关仿真实验；

3. 利用仿真实验数据进行参数估计算法性能分析和优化；

第二年：

1. 研究压缩感知成像算法；

2. 设计并实现相关仿真实验；

3. 利用仿真实验数据进行成像算法性能分析和优化；

第三年：

1. 分析并比较压缩感知雷达目标参数估计和成像算法的性能；

2. 进行实验验证，验证理论研究成果；

雷达与通信信号一体化测向技术研究

作者：张征毕皓泽

来源：《中国应急管理科学》2019年第10期

【摘要】早在第一次世界大战的时候，人们就已经开始了对电子战的运用，并意识到了电子战在战争中对胜负的影响，使得各个国家不断整合人力物力投入到雷达与通信一体化的研究方向。与此同时，我国在雷达与通信一体化的研究上也取得了很大的进展。本文旨在对雷达与通信信号的一体化测向技术进行研究，并对此提出自己的观点和看法。

【关键词】雷达;通信信号;一体化;测向技术

现代化战场环境瞬息万变，对电磁性能要求越来越高，雷达、通信、导航等设备的频谱覆盖率越来越广，并且在一定的区域内往往会密集大量的电子设备。因此，当前日益复杂的战场环境已经不能再使用简单、独立的电子设备进行作战。现代化战场要求电子设备要功能齐全，要具有很好综合化性能和一体化性能。所以，不断加大对雷达与通信信号一体化测向技术的研究就显得尤为重要[1]。实际上，雷达信号和通信信号存在很多不同的地方，这就对二者一体化的研究出了第一道难题。但同样二者也有相通之处，这就为二者实现一体化准备了前提条件。事实上雷达信号和通信信号有些大致相同理论基础、一致的系统组成以及近乎重叠的信号覆盖范围。本文将以软件无线为前提，对实现更好的雷达与通信信号一体化测向技术进行研究。

1.研究现状

1.1国外研究现状

发达国家对电子系统的一体化研究从上个世纪就已经开始了，起步较早，相对而言在雷达与通信信号一体化测向技术方面的研究也更加先进。

2003年，雷达和通信系统集成已经在LFM信号的基础上进行了研究，实验结果也表明雷达接收机和通信接收机的性能都得到了很大的提高[2]。2005年，Hu Fei对步进频率连续波形进行了研究，并提出了一种针对雷达与通信信号进行分割的技术，经实验结果表明雷达性能良好且通信误码率也有很大降低。2013年雷达与通信一体化波形进行了具体的实现。基于这一准则，还对一体化过程中的整体硬件、调制设计进行了研究，并提出了实现一体化系统的两种方法，最后的实验结果也证明了这种想法的可行性。2016年，对雷达与通信信号一体化波形生成系统进行了最优化的设计。过程中对频率不稳定问题进行了分析，然后基于FPGA和DSP技术对一体化做了最优设计，实验结果表明此方法对输出频率的稳定起到了很好的作用[3]。

FSK-FMCW雷达通信一体化信号设计与处理方法研究

摘要：为满足现代战争需求，作战平台需装备侦察、雷达、通信、干扰等多种电子设备，这种独立堆砌式的装备方式，虽然在一定程度上提高了平台的整体作战性能，但也不可避免造成平台体积质量大、资源消耗快、设备间电磁干扰强等问题。雷达通信一体化作为其中的关键，未来不仅在军事领域上应用广泛，在民事领域上也有广阔的应用前景，如智能驾驶。基于此，本文章对FSK-FMCW雷达通信一体化信号设计与处理方法研究进行探讨，以供相关从业人员参考。

关键词：FSK-FMCW；雷达通信一体化；信号设计；处理方法

引言

传统应用场景中，雷达与通信设备分别占用不同的硬件平台与频谱资源，这种分立式的设计会导致电子系统的体积、功耗以及成本增加，恶化了电磁环境，容易造成电磁频谱拥挤与干扰等诸多问题。鉴于此，雷达通信一体化设计可以让雷达与通信共享硬件平台，系统综合化、集成化、小型化程度更高，可更高效地利用频谱资源，从而解决上述难题。

一、一体化共用波形设计方法

目前一体化共用波形设计方法主要有两种：一种是基于通信信号的波形设计方法，该方法通常利用通信波形实现雷达探测；二是基于雷达信号的波形设计方法，其通常通过在雷达波形上调制通信信息实现通信信息传输。在基于通信信号的波形设计方法中，正交频分复用(OFDM)信号由于其频带利用率高、子载波设计灵活等特点被广泛应用于雷达通信一体化波形设计。将OFDM信号作为共用信号，通过增加子载波数量来提升系统带宽并提高目标距离分辨能力。通信信息对OFDM共用波形模糊函数的影响，提出利用预调制信息的方法减小随机通信信息对模糊函数的影响。根据雷达目标的条件互信息与通信的信息速率，联合优化设计OFDM信号各子载波的功率分配，使OFDM一体化信号在雷达与通信性能之间取得折中。

二、雷达信号模拟软件

雷达仿真软件的开发为车轮信号的测试分析奠定了基础，采用光栅扫描方法扫描车轮目标，探测车轮信号。开发一种雷达仿真软件，采用仿真软件，该软件需要易于使用的界面和清晰的窗口，以便完全模拟雷达信号，并根据需要移动雷达信号。主要包括三个模块:一个用于远程访问的机器人交互模块，该模块需要简单的操作来输入各种参数和三维GIS数据，并能够以图形方式显示雷达仿真结果。第二个回流计算模块模拟雷达信号叠加，计算由计算的参数设置和轴计算范围组成的仿真效果。三是信号仿真显示模块，通过观察雷达仿真信号的结果，检查盲区和服务台区域。

基于压缩感知的雷达目标检测研究硕士学位论文

南京航空航天大学硕士学位论文

中图分类号：TN957 论文编号：1028704 15-S051

学科分类号：081001

硕士学位论文

基于压缩感知的

雷达目标检测研究

研究生姓名

学科、专业通信与信息系统

研究方向雷达信号处理

指导教师

基于压缩感知的雷达目标检测研究

Nanjing University of Aeronautics and Astronautics

The Graduate School

College of Electronic and Information Engineering

Study of Radar Target Detection Based on

Compressed Sensing

A Thesis in

Radar Signal Processing

Advised by

Submitted in Partial Fulfillment

of the Requirements

for the Degree of

Master of Engineering

December, 2014 南京航空航天大学硕士学位论文

III

毕业论文（设计）原创性声明

本人所呈交的毕业论文（设计）是我在导师的指导下进行的研究工作及取得的研究成果。据我所知，除文中已经注明引用的内容外，本论文（设计）不包含其他个人已经发表或撰写过的研究成果。对本论文（设计）的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中作了明确说明并表示谢意。

作者签名：日期：

毕业论文（设计）授权使用说明

本论文（设计）作者完全了解**学院有关保留、使用毕业论文（设计）的规定，学校有权保留论文（设计）并向相关部门送交论文（设计）的电子版和纸质版。有权将论文（设计）用于非赢利目的的少量复制并允许论文（设计）进入学校图书馆被查阅。学校可以公布论文（设计）的全部或部分内容。保密的论文（设计）在解密后适用本规定。

基于压缩感知的雷达成像

Harbin Institute of Technology

课程报告

课程名称：

现代信号处理专题

论文题目：基于压缩感知的雷达成像

院系：电信学院

班级：电子一班

设计者：刘玉鑫

学号： 13S******

指导教师： **

时间： 2014.06

哈尔滨工业大学第一章压缩感知理论基本原理

1.1 压缩感知的基本知识

压缩感知理论的核心思想主要包括两点。第一个是信号的稀疏结构。传统的香农信号表示方法只开发利用了最少的被采样信号的先验信息，即信号的带宽。但是，现实生活中很多广受关注的信号本身具有一些结构特点。相对于带宽信息的自由度，这些结构特点是由信号的更小的一部分自由度所决定。换句话说，在很少的信息损失情况下，这种信号可以用很少的数字编码表示。所以，在这种意义上，这种信号是稀疏信号（或者近似稀疏信号、可压缩信号）。另外一点是不相关特性。稀疏信号的有用信息的获取可以通过一个非自适应的采样方法将信号压缩成较小的样本数据来完成。理论证明压缩感知的采样方法只是一个简单的将信号与一组确定的波形进行相关的操作。这些波形要求是与信号所在的稀疏空间不相关的。

压缩感知方法抛弃了当前信号采样中的冗余信息。它直接从连续时间信号变换得到压缩样本，然后在数字信号处理中采用优化方法处理压缩样本。这里恢复信号所需的优化算法常常是一个已知信号稀疏的欠定线性逆问题。

1.2 压缩感知的主要原理内容

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