CN106353749A - 一种超分辨tdcsrad通信一体化设计方法 - Google Patents

Abstract

本发明属于基于变换域通信系统(Transform Domain Communication System，TDCS)的雷达发射方式的雷达通信一体化方案，引入TDCS系统，特别适用在需要自适应频率变换及主动抗干扰和低截获率的超分辨雷达通信一体化系统中。一种基于TDCS的雷达发射方式的超分辨雷达通信一体化方法，发射信号能够自适应调整发射频率，在提高频谱利用率的同时，主动避开了信号干扰，同时由于CCSK调制，也满足了低捕获概率的需求。

Description

一种超分辨TDCSRAD通信一体化设计方法

技术领域

本发明属于基于变换域通信系统(Transform Domain Communication System，TDCS)的雷达发射方式的雷达通信一体化方案，引入TDCS系统，特别适用在需要自适应频率变换及主动抗干扰和低截获率的超分辨雷达通信一体化系统中。

背景技术

随着科技的不断发展，为了满足新战场环境下的军事需求，同一作战平台上安装的电子装备逐渐增多，造成系统体积、能耗和重量增大，操作复杂，冗余加大，设备间的电磁干扰加重，系统性能下降等诸多问题。采用多功能综合一体化电子系统是解决上述问题的有效途径，提出了复用方式和信号共用方式，采用信号共用方式可实现雷达和通信共享系统资源。OFDM雷达是目前应用比较广泛的雷达,被视为雷达通信一体化中一项潜在的候选技术。

基于认知无线电架构的TDCS系统的核心思想是，首先利用频谱感知模块扫描外部的电磁环境，并通过频谱判决模块筛选出空闲的频谱资源，然后在空闲频谱资源上分配伪随机多相序列进行频域软扩频。一方面，系统的频谱感知模块能够实时扫频，从而得到能够动态适应外界电磁环境变化的频谱效用序列，在提高频谱利用率的同时，主动避开了信号干扰；另一方面，由于CCSK(Cyclic Code Shift Keying)调制仅仅改变伪随机频谱效用序列中每个元素的相位特性，因此调制后的数据仍然具有平坦的功率谱特征，具有低捕获概率。用一帧TDCS符号替代传统OFDM雷达一个脉冲重复周期内的发射脉冲，使用同一信号即可同时实现通信与雷达功能。

发明内容

本发明的目的是提出一种基于TDCS的雷达发射方式的超分辨雷达通信一体化方案。传统的使用OFDM雷达的一体化系统在具备高分辨探测与较快速通信优点的同时，也存在问题，主要是实现高分辨距离和速度的测量需要的运算量极大，而且无法解决多载波系统抗干扰能力低的问题。而TDCS系统的发射信号能够自适应调整发射频率，在提高频谱利用率的同时，主动避开了信号干扰，同时由于CCSK调制，也满足了低捕获概率的需求。

传统的OFDM雷达的一体化方案是在脉冲雷达(Pulse Radar)的基础上改进而来，其发射信号结构如图1所示，即在一个脉冲重复周期内，用一个OFDM符号替代原本的发射脉冲。本发明的发射信号结构如图2所示，在一个脉冲重复周期内，每一个发射脉冲由多个子脉冲构成，每个子脉冲是一个完整的TDCS符号，即一个脉冲就由多个TDCS符号构成，这些TDCS信号构成1帧或1复帧。与传统的OFDM雷达相比，在相同的信号带宽下，通过将1个脉冲划分为多个TDCS符号的方式，提高了通信的数据率，同时更易于同步。

在本一体化方案中，子载波数目为N，载波间隔为Δf＝1/T，一个脉冲含有N_s个TDCS符号，脉冲重复周期为T_r，载波频率为f_c，相干处理时间为N_p个脉冲重复周期时间，调制阶数为M_ary，则将log₂M_ary比特映射成数据S_i，设用户发送数据为S＝[S₁,S₂,…S_K]。基于TDCS的雷达发射方式的雷达通信一体化方案的发射端结构示意图如图3所示，一种超分辨TDCSRAD通信一体化设计方法,具体步骤如下：

发送端的数据处理过程如下

1)频谱感知模块将整个信号带宽分成N个子载波，然后根据预设定门限确定所有子载波的可用性，即如果该子载波功率谱幅度超过门限值，则认为该子载波已经被占用，并将其标记为0；如果该子载波功率谱幅度没有超过门限值，则认为该子载波未被占用，并将其标记为1，得到的频谱效用序列均为A＝[A₀,A₁,...,A_k,...,A_N-1]。

2)通过随机相位映射器产生伪随机多相序列，设为然后将伪随机多相序列与频谱效用序列A进行逐元素相乘，得到基础调制波形(Fundamental Modulation Waveform，FMW)频域表达式B＝A·P，即

$\begin{array}{c}B=\[B_0,B_1,\mathrm{...}{B}_k,\mathrm{...},B_{N-1}\]\\ B_k=A_k{e}^{{\mathrm{jm}}_k},k\∈\{0,N-1\}\end{array}---\left(1\right)$

逐元素乘法的目的是为了给每个可用频点加载一个随机相位，以便于系统抗截获特性的实现。

3)将频域序列B进行逆傅里叶变换得到时域序列b，即：

$b=\[b_0,b_1,\mathrm{...},b_{N-1}\]=IFFT\left\{B\right\}\⇔b_n=\frac{1}{N}\underset{k=0}{\overset{N-1}{\Σ}}{B}_k{e}^{j\frac{2\mathrm{\π}kn}{N}}=\frac{1}{N}\underset{k=0}{\overset{N-1}{\Σ}}{A}_k{e}^{{\mathrm{jm}}_k}{e}^{\frac{j2\mathrm{\π}kn}{N}}---\left(2\right)$

再乘以归一化因子ε_s为发射一个码元所需要的能量，N_A为频谱效用序列中“1”的个数。

4)接下来为CCSK调制，由于CCSK操作实际上是对时域信号的循环移位，根据傅里叶变换的性质可得，在频域相当于实现如下映射：

式中，M_ary为调制阶数。因为从频域给出CCSK调制的表达式更加容易，因此如图3所示，先给出发射信号的频域表达式，再通过IFFT得到数据S_j对应的时域表达式为：

$x_j\[n\]=\mathrm{\λ}\underset{k=0}{\overset{N-1}{\Σ}}{A}_k{e}^{j\frac{2{\mathrm{\πm}}_k}{M}}{e}^{-j\frac{2{\mathrm{\πS}}_{j}k}{M\_ary}}{e}^{j\frac{2\mathrm{\π}kn\mathrm{\Δ}f}{N}},n=0,1,\mathrm{...},N-1---\left(4\right)$

5)将TDCS信号x[n]进行脉冲调制，在一个脉冲重复周期T_r开始时，先发射N_s个TDCS符号，即一帧TDCS信号，然后剩下的时间为间隔时间，即不发送信号。那么，发射第p个脉冲，第n个有效TDCS符号的信号形式可表示为

$\begin{array}{c}{s}_t(t-nT-{\mathrm{pT}}_r)\\ =\mathrm{\λ}\underset{k=0}{\overset{N-1}{\Σ}}{A}_k{e}^{j\frac{2{\mathrm{\πm}}_k}{M}}{e}^{-j\frac{2{\mathrm{\πS}}_{j}k}{M\_ary}}{e}^{j\frac{2\mathrm{\π}kn\mathrm{\Δ}f}{N}}{e}^{j2{\mathrm{\πf}}_c(t-{\mathrm{pT}}_r)}rect\[\frac{t-nT-{\mathrm{pT}}_r}{T}\]\end{array}---\left(5\right)$

其中，T为TDCS符号持续时间，n＝0,...,N_s-1，p＝0,...,N_p-1，

6)将上诉一体化信号经过数模转换器，功率放大器等射频前端，最终通过发射天线发射，即完成了发送端工作。

接收端的数据处理过程如下(如图4所示)：

1)通过接收天线接收到一体化信号之后，将其分别送到通信处理端和雷达处理端两个端口，分别进行通信信号的解调和雷达对目标的速度和距离信息的超分辨联合估计。

2)通信端口处理，首先进行脉冲解调，将TDCS符号帧s_r从脉冲信号中提取出来。由于接收端已知发射波形，于是将s_r通过FFT变换到频域S_r，乘以频域序列的共轭消除随机相位。将上述结果通过一个IFFT模块，得到时域的矢量y，用于检测判决：

y＝[y₀,y₁,…,y_N-1]＝IFFT{FFT(s_r)×(B)^*} (6)

其第p项元素为：

$y_p={\mathrm{\λA}}_k^2\underset{k=0}{\overset{N-1}{\Σ}}{e}^{-j\frac{2{\mathrm{\πS}}_{j}k}{M\_ary}}{e}^{j\frac{2\mathrm{\π}kp}{N}}---\left(7\right)$

根据FFT变换的性质可知，其在时域的波形类似冲激函数。在解调检测模块中，取y的实部，找到最大值的下标即为估计的数据将反映射，得到log₂M_ary位比特数据，即完成了判决解调。通信端处理完成。

3)雷达端口处理，将接收到的回波信号进行脉冲压缩处理，得到对目标距离的粗略估计而此时目标的最大无模糊估计距离R_max＝cT_r/2，脉冲重复周期T_r一般为毫秒级，因此对目标估计的最大无模糊距离达到百公里级，可满足雷达对一般目标距离探测的要求。

4)由于接收端发射波形已知，先将信号变换到频域，再根据已知的发射信息，补偿相位编码，得到y(n,p)，则第n个TDCS符号的回波数据相当于阵列的一次快拍采样；

5)再将接收数据重新排列，将每个脉冲的第n个TDCS符号的数据排成一排，得到y(n)，则接收到的数据类似于阵元数为N_c的均匀线阵接收到的N_s次快拍采样数据。

6)然后，由于不同目标间的相关性非常高，对y(n,p)与y(n)分别进行解相干处理。

7)最后将解相干处理之后的信号，采用MUSIC算法，利用阵列信号处理中的信号子空间类超分辨处理方法，实现对目标距离的估计和对目标速度v超分辨估计，然后使用模糊次数对目标距离估计进行最终计算，即为对目标距离的超分辨估计，即完成雷达端处理。

本发明的有益效果是：

本发明是在传统的OFDM通信雷达一体化方案上提出的一种基于TDCS的具有主动抗干扰能力和低截获率的超分辨雷达通信一体化方案。该方案是在传统的OFDM雷达基础上，发送端首先进行频谱感知，选出可用频段，将待发送的数据通过TDCS调制成为TDCS符号帧，用一帧TDCS符号替换一个脉冲重复周期内的单个脉冲，从而实现变频域通信和主动抗干扰，并且提高数据传输速率。在接收端，将接收波形脉冲解调之后，将信号按照TDCS接收机结构进行解调，即可解调出数据；而由于发射波形已知，对接收的回波进行脉冲压缩处理，通信信息补偿后，可通过解相干处理和MUSIC算法，即可完成对目标的距离和速度的超分辨估计。TDCS系统由于其频谱感知主动抗干扰能力和具有低截获性能的优点，结合脉冲发射方式，和基于通信信息补偿的处理结束，即可实现对目标距离和速度的超分辨估计和提高信息传输速率。

附图说明

图1为传统OFDM雷达通信一体化方案发送端波形结构图。

图2为本发明的基于TDCS雷达通信一体化方案发送端波形结构图。

图3为本发明的基于TDCS雷达通信一体化方案发送端结构图。

图4为本发明的基于TDCS雷达通信一体化方案接收端结构图。

具体实施方式

下面结合附图，对本发明作进一步地详细描述。

在发送端，首先将二进制比特流映射成十进制数据S_i，同时感知周围的电磁环境得到一组频率能效序列，这组序列将被占用频段设为0，故能够主动避开干扰频段。按照上述内容介绍的方法产生所需的随机相位，与频谱能效序列相乘，再经过缩放和IFFT即可得到所需的基础调制波形FMW；然后再利用CCSK方式将数据调制到FMW上。然后将TDCS信号帧进行脉冲调制，用一帧TDCS符号替换一个脉冲重复周期内的单个脉冲。最后通过发射天线将生成的信号发射出去。

在接收端，通过接收天线和射频前端之后，将接收到的信号分成两路处理。通信端进行常规的接收，同时完成信道估计和均衡，然后将均衡后的信号由FFT变换到频域；同时，与发送端同步生成本地FMW，将变换后的频域信号与本地FMW序列的共轭逐点相乘，并反变换到时域，这就得到了用于检测判决的时域矢量。对此时域矢量进行取实操作，检测其最大值的位置即是估计值再反映射成log₂M_ary比特数据，就完成了通信判决解调。雷达端处理过程，首先将接收到的回波信号进行脉冲压缩处理，再用已知的通信相位信息补偿，之后进行解相干处理，将得到的信号采用MUSIC算法进行距离和速度的超分辨估计，最终得到了目标的距离和速度信息，实现了通信雷达一体化。

一种超分辨TDCSRAD通信一体化设计方法,具体步骤如下：

发送端的数据处理过程如下

1)频谱感知模块将整个信号带宽分成N个子载波，然后根据预设定门限确定所有子载波的可用性，即如果该子载波功率谱幅度超过门限值，则认为该子载波已经被占用，并将其标记为0；如果该子载波功率谱幅度没有超过门限值，则认为该子载波未被占用，并将其标记为1，得到的频谱效用序列均为A＝[A₀,A₁,...,A_k,...,A_N-1]。

2)通过随机相位映射器产生伪随机多相序列，设为然后将伪随机多相序列与频谱效用序列A进行逐元素相乘，得到基础调制波形(Fundamental Modulation Waveform，FMW)频域表达式B＝A·P，即

$\begin{array}{c}B=\[B_0,B_1,\mathrm{...}{B}_k,\mathrm{...},B_{N-1}\]\\ B_k=A_k{e}^{{\mathrm{jm}}_k},k\∈\{0,N-1\}\end{array}---\left(8\right)$

逐元素乘法的目的是为了给每个可用频点加载一个随机相位，以便于系统抗截获特性的实现。

3)将频域序列B进行逆傅里叶变换得到时域序列b，即：

$b=\[b_0,b_1,\mathrm{...},b_{N-1}\]=IFFT\left\{B\right\}\⇔b_n=\frac{1}{N}\underset{k=0}{\overset{N-1}{\Σ}}{B}_k{e}^{j\frac{2\mathrm{\π}kn}{N}}=\frac{1}{N}\underset{k=0}{\overset{N-1}{\Σ}}{A}_k{e}^{{\mathrm{jm}}_k}{e}^{\frac{j2\mathrm{\π}kn}{N}}---\left(9\right)$

再乘以归一化因子ε_s为发射一个码元所需要的能量，N_A为频谱效用序列中“1”的个数。

4)接下来为CCSK调制，由于CCSK操作实际上是对时域信号的循环移位，根据傅里叶变换的性质可得，在频域相当于实现如下映射：

式中，M_ary为调制阶数。因为从频域给出CCSK调制的表达式更加容易，因此如图3所示，先给出发射信号的频域表达式，再通过IFFT得到数据S_j对应的时域表达式为：

$x_j\[n\]=\mathrm{\λ}\underset{k=0}{\overset{N-1}{\Σ}}{A}_k{e}^{j\frac{2{\mathrm{\πm}}_k}{M}}{e}^{-j\frac{2{\mathrm{\πS}}_{j}k}{M\_ary}}{e}^{j\frac{2\mathrm{\π}kn\mathrm{\Δ}f}{N}},n=0,1,\mathrm{...},N-1---\left(11\right)$

5)将TDCS信号x[n]进行脉冲调制，在一个脉冲重复周期T_r开始时，先发射N_s个TDCS符号，即一帧TDCS信号，然后剩下的时间为间隔时间，即不发送信号。那么，发射第p个脉冲，第n个有效TDCS符号的信号形式可表示为

$\begin{array}{c}{s}_t(t-nT-{\mathrm{pT}}_r)\\ =\mathrm{\λ}\underset{k=0}{\overset{N-1}{\Σ}}{A}_k{e}^{j\frac{2{\mathrm{\πm}}_k}{M}}{e}^{-j\frac{2{\mathrm{\πS}}_{j}k}{M\_ary}}{e}^{j\frac{2\mathrm{\π}kn\mathrm{\Δ}f}{N}}{e}^{j2{\mathrm{\πf}}_c(t-{\mathrm{pT}}_r)}rect\[\frac{t-nT-{\mathrm{pT}}_r}{T}\]\end{array}---\left(12\right)$

其中，T为TDCS符号持续时间，n＝0,...,N_s-1，p＝0,...,N_p-1，

6)将上诉一体化信号经过数模转换器，功率放大器等射频前端，最终通过发射天线发射，即完成了发送端工作。

接收端的数据处理过程如下(如图4所示)：

1)通过接收天线接收到一体化信号之后，将其分别送到通信处理端和雷达处理端两个端口，分别进行通信信号的解调和雷达对目标的速度和距离信息的超分辨联合估计。

2)通信端口处理，首先进行脉冲解调，将TDCS符号帧s_r从脉冲信号中提取出来。由于接收端已知发射波形，于是将s_r通过FFT变换到频域S_r，乘以频域序列的共轭消除随机相位。将上述结果通过一个IFFT模块，得到时域的矢量y，用于检测判决：

y＝[y₀,y₁,…,y_N-1]＝IFFT{FFT(s_r)×(B)^*} (13)

其第p项元素为：

$y_p={\mathrm{\λA}}_k^2\underset{k=0}{\overset{N-1}{\Σ}}{e}^{-j\frac{2{\mathrm{\πS}}_{j}k}{M\_ary}}{e}^{j\frac{2\mathrm{\π}kp}{N}}---\left(14\right)$

根据FFT变换的性质可知，其在时域的波形类似冲激函数。在解调检测模块中，取y的实部，找到最大值的下标即为估计的数据将反映射，得到log₂M_ary位比特数据，即完成了判决解调。通信端处理完成。

3)雷达端口处理，将接收到的回波信号进行脉冲压缩处理，得到对目标距离的粗略估计而此时目标的最大无模糊估计距离R_max＝cT_r/2，脉冲重复周期T_r一般为毫秒级，因此对目标估计的最大无模糊距离达到百公里级，可满足雷达对一般目标距离探测的要求。

4)由于接收端发射波形已知，先将信号变换到频域，再根据已知的发射信息，补偿相位编码，得到y(n,p)，则第n个TDCS符号的回波数据相当于阵列的一次快拍采样；

5)再将接收数据重新排列，将每个脉冲的第n个TDCS符号的数据排成一排，得到y(n)，则接收到的数据类似于阵元数为N_c的均匀线阵接收到的N_s次快拍采样数据。

6)然后，由于不同目标间的相关性非常高，对y(n,p)与y(n)分别进行解相干处理。

7)最后将解相干处理之后的信号，采用MUSIC算法，利用阵列信号处理中的信号子空间类超分辨处理方法，实现对目标距离的估计和对目标速度v超分辨估计，然后使用模糊次数对目标距离估计进行最终计算，即为对目标距离的超分辨估计，即完成雷达端处理。

Claims (1)

1.一种超分辨TDCSRAD通信一体化设计方法,其特征在于，具体步骤如下：

发送端的数据处理过程如下

1)频谱感知模块将整个信号带宽分成N个子载波，然后根据预设定门限确定所有子载波的可用性，即如果该子载波功率谱幅度超过门限值，则认为该子载波已经被占用，并将其标记为0；如果该子载波功率谱幅度没有超过门限值，则认为该子载波未被占用，并将其标记为1，得到的频谱效用序列均为A＝[A₀,A₁,...,A_k,...,A_N-1]；

2)通过随机相位映射器产生伪随机多相序列，设为然后将伪随机多相序列与频谱效用序列A进行逐元素相乘，得到基础调制波形(FundamentalModulation Waveform，FMW)频域表达式B＝A·P，即

逐元素乘法的目的是为了给每个可用频点加载一个随机相位，以便于系统抗截获特性的实现；

3)将频域序列B进行逆傅里叶变换得到时域序列b，即：

乘以归一化因子ε_s为发射一个码元所需要的能量，N_A为频谱效用序列中“1”的个数；

4)接下来为CCSK调制，由于CCSK操作实际上是对时域信号的循环移位，根据傅里叶变换的性质可得，在频域相当于实现如下映射：

式中，M_ary为调制阶数。因为从频域给出CCSK调制的表达式更加容易，因此如图3所示，先给出发射信号的频域表达式，再通过IFFT得到数据S_j对应的时域表达式为：

$x_j\[n\]=\mathrm{\λ}\underset{k=0}{\overset{N-1}{\Σ}}{A}_k{e}^{j\frac{2{\mathrm{\πm}}_k}{M}}{e}^{-j\frac{2{\mathrm{\πS}}_{j}k}{M\_ary}}{e}^{j\frac{2\mathrm{\π}kn\mathrm{\Δ}f}{N}},n=0,1,...,N-1---\left(4\right);$

5)将TDCS信号x[n]进行脉冲调制，在一个脉冲重复周期T_r开始时，先发射N_s个TDCS符号，即一帧TDCS信号，然后剩下的时间为间隔时间，即不发送信号。那么，发射第p个脉冲，第n个有效TDCS符号的信号形式可表示为

$\begin{array}{c}{s}_t(t-nT-{\mathrm{pT}}_r)\\ =\mathrm{\λ}\underset{k=0}{\overset{N-1}{\Σ}}{A}_k{e}^{j\frac{2{\mathrm{\πm}}_k}{M}}{e}^{-j\frac{2{\mathrm{\πS}}_{j}k}{M\_ary}}{e}^{j\frac{2\mathrm{\π}kn\mathrm{\Δ}f}{N}}{e}^{j2{\mathrm{\πf}}_c(t-{\mathrm{pT}}_r)}rect\[\frac{t-nT-{\mathrm{pT}}_r}{T}\]\end{array}---\left(5\right),$

其中，T为TDCS符号持续时间，n＝0,...,N_s-1，p＝0,...,N_p-1，

6)将上诉一体化信号经过数模转换器，功率放大器等射频前端，最终通过发射天线发射，即完成了发送端工作；

接收端的数据处理过程如下(如图4所示)：

1)通过接收天线接收到一体化信号之后，将其分别送到通信处理端和雷达处理端两个端口，分别进行通信信号的解调和雷达对目标的速度和距离信息的超分辨联合估计；

2)通信端口处理，首先进行脉冲解调，将TDCS符号帧s_r从脉冲信号中提取出来。由于接收端已知发射波形，于是将s_r通过FFT变换到频域S_r，乘以频域序列的共轭消除随机相位。将上述结果通过一个IFFT模块，得到时域的矢量y，用于检测判决：

y＝[y₀,y₁,…,y_N-1]＝IFFT{FFT(s_r)×(B)^*} (6)

其第p项元素为：

$y_p={\mathrm{\λA}}_k^2\underset{k=0}{\overset{N-1}{\Σ}}{e}^{-j\frac{2{\mathrm{\πS}}_{j}k}{M\_ary}}{e}^{j\frac{2\mathrm{\π}kp}{N}}---\left(7\right)$

根据FFT变换的性质可知，其在时域的波形类似冲激函数。在解调检测模块中，取y的实部，找到最大值的下标即为估计的数据将反映射，得到log₂M_ary位比特数据，即完成了判决解调。通信端处理完成；

3)雷达端口处理，将接收到的回波信号进行脉冲压缩处理，得到对目标距离的粗略估计而此时目标的最大无模糊估计距离R_max＝cT_r/2，脉冲重复周期T_r一般为毫秒级，因此对目标估计的最大无模糊距离达到百公里级，可满足雷达对一般目标距离探测的要求；

4)由于接收端发射波形已知，先将信号变换到频域，再根据已知的发射信息，补偿相位编码，得到y(n,p)，则第n个TDCS符号的回波数据相当于阵列的一次快拍采样；

5)再将接收数据重新排列，将每个脉冲的第n个TDCS符号的数据排成一排，得到y(n)，则接收到的数据类似于阵元数为N_c的均匀线阵接收到的N_s次快拍采样数据；

6)由于不同目标间的相关性非常高，对y(n,p)与y(n)分别进行解相干处理；

7)最后将解相干处理之后的信号，采用MUSIC算法，利用阵列信号处理中的信号子空间类超分辨处理方法，实现对目标距离的估计和对目标速度v超分辨估计，然后使用模糊次数对目标距离估计进行最终计算，即为对目标距离的超分辨估计，即完成雷达端处理。