CN112968722A - 基于fd-mimo的雷达通信一体化信号设计方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于FD‑MIMO的雷达通信一体化信号设计方法，属于雷达通信领域。本发明是在传统的基于FD‑MIMO雷达波形设计方案上提出一种基于FD‑MIMO的雷达通信一体化信号设计方案，在保证一定的目标位置估计克拉美罗下界的前提下，来最大化通信接收机容量，并通过计算机仿真证实该波形设计的有效性。在发射端，基于传统的FD‑MIMO雷达的发射波形插入相位信息，即采用相位调制的方式将雷达波形变成雷达通信一体化波形，同时增加一个待优化向量—波束成形向量，通过优化这个向量达到雷达性能和通信性能的最佳折衷值，从而实现保证有效通信传输速率的前提下，同时保证较好的雷达估计性能的雷达通信一体化发射波形设计。

Description

基于FD-MIMO的雷达通信一体化信号设计方法
技术领域
本发明属于雷达通信领域，具体涉及一种基于FD-MIMO(Frequency DiverseMulti Input Multi Output，频率步进的多输入多输出)的雷达通信一体化信号(简称一体化信号)设计方法。
背景技术
随着计算机技术、无线通信技术与传感器技术的迅速发展，运用合理的信息和传感技术来进行道路交通管制的思想应运而生。智能交通系统(IntelligentTransportation Systems，ITS)的目标是建立一个车辆之间、车辆与路边基础设施之间的智能交通网络，使车车通信，车物通信成为可能。同时，智能车辆也应该具有感知周边环境的能力。因此在ITS的框架定义里，智能车辆(Intelligent Vehicle，IV)必须拥有如下两种工作方式：雷达感知与无线通信。
雷达系统和通信系统作为两个独立成熟的系统，具有相似的理论基础和系统框架。雷达通信一体化能够有效降低成本、减小体积、节约频谱资源。传统的基于MIMO的雷达通信一体化信号，具有高分辨特性和高速通信等优点的同时，还存在未利用反射路径、同角度不同距离目标分辨、雷达通信联合优化等问题。
FD-MIMO雷达通信一体化信号设计的核心是，在发射端通过附加相位调制使其具有通信传输功能，然后在发射端加入待优化向量波束成形向量，最后推导相应的雷达性能指标和通信性能指标从而构建联合优化问题，进而解出待优化向量，完成FD-MIMO雷达通信一体化信号设计。
FD-MIMO信号可以完美解决MIMO系统不能分辨同角度不同距离目标的问题，提高发射功率动态范围，但传统的FD-MIMO信号没有考虑过通信性能以及雷达通信之间的耦合关系，只是单纯用来雷达探测。
发明内容
发明目的：研究传统FD-MIMO信号未涉及的方向，提出一种基于FD-MIMO的雷达通信一体化信号设计方法，以保证在车联网的应用场景下同时获得较高的通信传输速率和较高的雷达分辨性能。
技术方案：一种基于FD-MIMO的雷达通信一体化信号设计及性能分析的方法，包含以下步骤：
(1)在发射端通过相位调制的方式将通信信息调制到传统FD-MIMO信号波形中，然后插入待优化的波束成形向量，获得基于FD-MIMO的雷达通信一体化信号；
(2)目标车辆通过接收天线接收到所述雷达通信一体化信号后，对接收到的雷达通信一体化信号进行通信信号处理，提取获得其中的通信信息；
(3)同时，发射车辆接收并处理目标回波信号，提取获得其中的雷达信息。
(4)根据在设计波形的前提下获取的雷达信息和通信信息，以波束成形向量为待优化参数，以通信信息为目标函数，雷达信息为约束条件组成一个非凸的优化问题，解出波束成形向量的最优解。
进一步的，所述步骤(1)中包括如下步骤：
1)基于传统的FD-MIMO波形sm(t)＝Re[exp(j2πfmt)]，其中m代表第m根发射天线，t代表时间，fm＝f0+c(m)Δf代表第m个发射波形的载频，Δf代表相邻发射信号载频的频率间隔，f0代表中心频率，在普通的FD结构里c(m)＝m，但在本模型中
Figure BDA0002979568170000021
是costas信号，例如当M＝10时，
Figure BDA0002979568170000022
Figure BDA0002979568170000023
然后再对所述FD-MIMO波形进行相位调制，得到雷达通信一体化波形如下
Figure BDA0002979568170000024
其中L代表插入通信符号的个数，l代表插入的第l个通信符号，Tp代表通信符号周期；
Figure BDA0002979568170000025
表示插入的Mp-PSK通信符号形式，g(t-lTp)是一个幅度为A周期为Tp的矩形脉冲信号，当(l-1)Tp≤t≤(l+1)Tp时g(t-lTp)值为A,其他情况值为0；
2)在上述信号中插入波束成形向量w＝[w1,w2,...,wM]得到最终的雷达通信一体化波形如下
Figure BDA0002979568170000031
其中wm代表第m根天线上插入的波束成形向量。
进一步的，所述步骤(2)中包含如下步骤：
①发射信号x(t)通过一加性高斯白噪声信道，经过模数转换得到通信接收端信号
Figure BDA0002979568170000032
其中M代表天线个数，hm代表第m根发射天线与通信接收机之间的信道系数，z(t)代表均值为0方差为δ2的高斯白噪声；
②将r(t)通过M个相关器得到M个输出信号，将其累加得到待处理的输出信号
Figure BDA0002979568170000033
其中
Figure BDA0002979568170000034
由M个向量构成,其中
Figure BDA0002979568170000035
且
Figure BDA0002979568170000036
其中m与m′含义一样，均代指某根天线；
Figure BDA0002979568170000037
代表方差为δ2Tp的高斯白噪声；从而可以推出第l个符号的输出信噪比、误码率以及总的传输速率分别为
Figure BDA0002979568170000038
Figure BDA0002979568170000039
以及
Figure BDA00029795681700000310
其中
Figure BDA00029795681700000311
Figure BDA00029795681700000312
是高斯Q函数。
进一步的，所述步骤(3)中包含如下步骤：
㈠目标回波信号经匹配滤波和相关数字信号处理的计算后得到雷达端接收信号
Figure BDA00029795681700000313
其中xm′nk＝wmεmnkexp(-j2πc(m)Δfτmnk)λ(τmnk,m,m′)表示匹配滤波后信号，
Figure BDA00029795681700000314
代表时延，c,d分别代表光速和相邻天线之间的距离,rk,θk分别代表第k个目标到发射端的距离和角度，εmnk代表第m根发射天线到第n根接收天线之间的信号衰减，
Figure BDA00029795681700000315
Figure BDA00029795681700000316
其中l,l′意义一样，均代表插入的通信符号的数字序号，nm′n是均值为0方差为
Figure BDA00029795681700000317
的高斯白噪声，其中T代表雷达信号周期；
㈡由得到的接收信号利用雅克比矩阵过渡，求得多目标情形下的第k个目标的角度距离估计的克拉美罗下界闭式解
Figure BDA00029795681700000318
其中W＝wHw并且W(:)是将W按行排列后的向量，(·)H代表(·)的共轭转置，
Figure BDA00029795681700000319
Figure BDA0002979568170000041
其中
Figure BDA0002979568170000042
分别将
Figure BDA0002979568170000043
按列排列后的向量，
Figure BDA0002979568170000044
均为M×M的矩阵，
Figure BDA0002979568170000045
则是M2维向量；且
Figure BDA0002979568170000046
其中
Figure BDA0002979568170000047
代表矩阵里面的直达径信号分量，
Figure BDA0002979568170000048
Figure BDA0002979568170000049
N代表接收天线个数，n代表第n根接收天线；
Figure BDA00029795681700000410
Figure BDA00029795681700000411
其中
Figure BDA00029795681700000412
是将
Figure BDA00029795681700000413
按列排列后的向量，且
Figure BDA00029795681700000414
进一步的，所述步骤(4)中包含如下步骤：
i首先以输出信噪比SNRl作为目标函数，以克拉美罗下界
Figure BDA00029795681700000415
以及W(:)bk>0，tr(W)＝1,Rank(W)＝1这四个函数构成约束条件，从而构成一个非凸的优化问题，其中tr(W)代表矩阵W的迹，Rank(W)代表矩阵W的阶数；
ii为了解这个优化问题，采用了SDR松弛和SPCA算法进行转化，将非凸的优化问题变成凸优化问题，通过迭代解优化问题的方法从而求解出满足要求的波束成形向量w。
有益效果：本发明适用于车联网场景下的车车通信和雷达测距侧角，通过一体化信号设计实现雷达通信共用发射机，可有效减少车载设备空间、节约频谱资源。本发明提出的基于FD-MIMO的雷达通信一体化信号不仅具有MIMO信号高速通信和高分辨率特性的优点，还解决了MIMO信号不能解决同角度不同距离目标分辨的问题，同时降低发射功率需求。同时本发明，提出了利用反射径信号，通过雷达通信联合优化的方法保证了该信号同时具有较高的通信传输速率和雷达分辨性能。
附图说明
图1是本发明的基于FD-MIMO的雷达通信一体化系统应用场景图；
图2是本发明的基于FD-MIMO的雷达通信一体化系统发送端结构图；
图3是本发明的基于FD-MIMO的雷达通信一体化系统雷达接收端结构图；
图4是本发明的基于FD-MIMO的雷达通信一体化系统通信接收端结构图；
图5是本发明的一体化信号在不同调制系数下的可达到的传输速率图；
图6是本发明的一体化信号在不同天线数下的频谱利用率对比图；
图7是本发明的一体化信号在不同序列下的克拉美罗下界图。
具体实施方式
本发明是在传统的基于FD-MIMO雷达波形设计方案上提出一种基于FD-MIMO的雷达通信一体化信号设计方案，在保证一定的目标位置估计克拉美罗下界的前提下，来最大化通信接收机容量，并通过计算机仿真证实了该波形设计的有效性。在发射端，基于传统的FD-MIMO雷达的发射波形插入了相位信息，即采用相位调制的方式将雷达波形变成了雷达通信一体化波形，同时增加一个待优化向量—波束成形向量，通过优化这个向量达到雷达性能和通信性能的最佳折衷值，从而实现了一种保证有效通信传输速率的前提下，同时可以保证较好的雷达估计性能的雷达通信一体化发射波形设计。
下面结合附图，详细描述本发明的实施方式：
本发明的应用场景如图1所示：信号发射车辆向目标车辆发射雷达通信一体化信号，目标车辆接收并处理一体化信号，从中提取出通信数据信息。同时，发射车辆接收并处理回波信号，提取出其中的雷达信息。该系统的主要特征是，一体化信号共用信号发射机，通信和雷达接收端分开独立处理一体化信号，且发送的通信信息在雷达接收端已知。
在本发明的一体化方案中，设一体化发射天线个数为M，雷达通信接收天线个数均为N，第m根天线上发射频率为fm＝f0+c(m)Δf，其中Δf代表相邻发射信号载频的频率间隔，f0代表中心频率。在普通的FD结构里c(m)＝m，但在本模型中
Figure BDA0002979568170000051
是costas信号，例如当M＝10时，
Figure BDA0002979568170000052
Figure BDA0002979568170000053
雷达脉冲周期为T，每根发射天线波形中插入L个通信符号，通信符号周期为Tp，故有LTp＝T，该一体化信号采用连续波发射体制。
如图2所示，在发射端首先利用传统的FD-MIMO信号波形如下
sm(t)＝Re[exp(j2πfmt)] (1)
对上述波形信号进行相位调制得到雷达通信一体化波形信号
Figure BDA0002979568170000054
其中L代表插入通信符号的个数，l代表插入的第l个通信符号
Figure BDA0002979568170000055
Figure BDA0002979568170000061
是Mp-PSK相位调制的第l个符号，g(t-lTp)是幅值为A脉冲周期为Tp的矩形脉冲信号，然后插入待优化的波束成形向量得到最终的雷达通信一体化信号:
Figure BDA0002979568170000062
其中w＝[w1,w2,...,wM]是待优化的波束成形向量，wm代表第m根天线上插入的波束成形向量，也是整个一体化波形信号设计的关键。
如图3所示，假设感兴趣区域内有K个目标情况下得到第n根接收天线的基带接收信号
Figure BDA0002979568170000063
其中
Figure BDA0002979568170000064
是将相位信息和矩形脉冲信号合并在一起，
Figure BDA0002979568170000065
表示第m根发射天线经过目标和第n根接收天线之间直达径的时延，c,d分别代表光速和相邻天线之间的距离,rk,θk分别代表第k个目标到发射端的距离和角度,εmnk代表第m根发射天线到第n根接收天线之间的信号衰减，n(t)是均值为0方差为σ2的高斯白噪声。将接收信号进行匹配滤波得到最终的雷达端接收信号
Figure BDA0002979568170000066
其中
Figure BDA0002979568170000067
代表直达径滤波结果，
Figure BDA0002979568170000068
Figure BDA0002979568170000069
是由于时延不确定性带来的结果，通过数学运算可得
Figure BDA0002979568170000071
其中λl′-l＝A2exp(j2π(c(m)-c(m′))Δf(l′-l)Tp)，l,l′含义一样，均代指某个通信符号,m,m′含义一样，均代表某根发射天线；f(t)＝exp(j2π(c(m)-c(m′))Δft)，nm′n是均值为0方差为
Figure BDA0002979568170000072
的高斯白噪声。然后将上述的所有ym′n排列成向量得到y＝[y11,y21,...,yMN]T，由于y是均值
Figure BDA0002979568170000073
Figure BDA0002979568170000074
协方差矩阵为
Figure BDA0002979568170000075
待估计参数为u＝[(θ1,r1),...,(θK,rK),ε,ε′]，由于最关心的待估计参数θk,rk是与时延τk相关的，将待估参数变换为γ＝[τ1,...,τK,ε]，其中τ＝[τ111,τ121,…,τMNK],ε＝[ε111,ε121,…,εMNK]然后利用雅克比矩阵的链式法则通过求解参数γ的Fisher信息矩阵来推算参数u的Fisher信息矩阵，公式如下：
J(u)＝QJ(γ)QT (7)
其中QT代表Q的转置，Q为雅克比矩阵，具体形式如下：
Figure BDA0002979568170000076
其中
Figure BDA0002979568170000077
以及
Figure BDA0002979568170000078
I是MNK×MNK的单位矩阵，假设参数ε和τ相互独立，J(γ)中元素可以按照以下公式求出：
Figure BDA0002979568170000079
其中，
Figure BDA0002979568170000081
表示μ对γ求偏导，综合(7)-(9)式可得待估参数u的Fisher信息矩阵如下：
Figure BDA0002979568170000082
其中
Figure BDA0002979568170000083
是2×2的矩阵，包含以下四个元素：
Figure BDA0002979568170000084
Figure BDA0002979568170000085
Figure BDA0002979568170000086
Figure BDA0002979568170000087
其中经过计算可得：
Figure BDA0002979568170000088
Figure BDA0002979568170000089
Figure BDA00029795681700000810
其中
Figure BDA00029795681700000811
按计算可得：
Figure BDA00029795681700000812
根据块对角矩阵的求逆特性，由于(10)式中的C与想推导的克拉美罗下界无关，令
Figure BDA00029795681700000813
可得关于参数
Figure BDA00029795681700000814
的克拉美罗下界为：
Figure BDA00029795681700000815
其中[]-1表示对矩阵求逆，从(19)可以看出，由于非对角线上的矩阵表示目标之间的耦合，因此很难得到第k个对角线上矩阵求逆后的闭式表达式
Figure BDA0002979568170000091
但是可以利用下面这一性质得到
Figure BDA0002979568170000092
对角元素的下界：
Figure BDA0002979568170000093
Figure BDA0002979568170000094
因此可以得到第k个目标位置的克拉美罗下界矩阵为：
Figure BDA0002979568170000095
通过一些数学推导可得第k个目标的克拉美罗下界如下：
Figure BDA0002979568170000096
其中
Figure BDA0002979568170000097
是将
Figure BDA0002979568170000098
Figure BDA0002979568170000099
拉直后的向量形式，同理
Figure BDA00029795681700000910
也可以得到，W＝wHw，且W(:)是将矩阵W拉直成一行的向量。
如图4所示，在通信接收端接收到的等效基带信号r(t)为：
Figure BDA00029795681700000911
其中
Figure BDA00029795681700000912
是第m根发射天线与通信接收机之间的信道参数，ε表示衰减因子，z(t)是均值为0方差为σ2的高斯白噪声。然后假设在第l个通信符号周期内将r(t)分别通过M个相关器可得到第n′个输出信号
Figure BDA00029795681700000913
如下：
Figure BDA00029795681700000914
其中
Figure BDA00029795681700000915
表示由于符号周期与相关周期的耦合结果，
Figure BDA0002979568170000101
是方差为σ2Tp的高斯白噪声，将所有的
Figure BDA0002979568170000102
组合在一起得到向量信号rl为：
Figure BDA0002979568170000103
其中
Figure BDA0002979568170000104
注明到
Figure BDA0002979568170000105
是联合高斯白噪声，由此可以推出
Figure BDA0002979568170000106
因此可以得到第l个通信符号的输出信噪比为：
Figure BDA0002979568170000107
从(28)式可以看出最大化SNRl可以通过最大比传输实现，也就是说
Figure BDA0002979568170000108
Figure BDA0002979568170000109
对应的
Figure BDA00029795681700001010
然而由于在L个符号周期内使用相同的w，因此不能通过优化w来同时优化所有的
Figure BDA00029795681700001011
为了保证通信性能选择优化最小化SNRl，将SNRl代入到Mp-PSK的比特误码率表达式可得第l个通信符号的比特误码率BERl为：
Figure BDA00029795681700001012
其中
Figure BDA00029795681700001013
是高斯Q函数，基于(28)可以得到在一个雷达周期内的符号传输速率R为：
Figure BDA00029795681700001014
同时可以得到信道容量C的表达式如下：
Figure BDA00029795681700001015
如图5所示，解了一个以输出信道容量C作为目标函数，以克拉美罗下界
Figure BDA00029795681700001016
以及W(:)bk，tr(W),Rank(W)＝1这四个函数构成约束条件的非凸优化问题，从而仿真出了兼顾雷达性能和通信性能的波束成形向量，该非凸优化问题如下：
Figure BDA0002979568170000111
s.t.tr(W)＝1
W(:)bk＝1,
W(:)bk-W(:)AkW(:)Hη≤0,k＝1,2,...,K
Rank(W)＝1 (31)
其中H是一个M×M的赫尔米特矩阵，η是给定的一个克拉美罗下界，很明显这是一个非凸的优化问题，因为第三个和第四个约束条件是非凸的条件。在这里采用两个较常用的方法将该非凸优化问题变成凸优化问题，第一个是采用半正定松弛(SDR)方法将第四个约束条件——秩约束移除，然后采用序列参数凸逼近(SPCA)方法将第三个非凸约束条件转化为其的一个上界凸约束，其上界约束函数如下：
Figure BDA0002979568170000112
其中fk(W(:))＝W(:)bk-W(:)AkW(:)Hη，
Figure BDA0002979568170000113
表示对该函数求其梯度，L表示L-Lipschitz连续梯度中的参数信息，取值为
Figure BDA0002979568170000114
因此(31)式的非凸优化问题可转变为如下的凸优化问题：
Figure BDA0002979568170000115
s.t.W(:)bk+ηFk(W(:),W0(:))≤0,k＝1,...,K
tr(W)＝1
W(:)bk>0,k＝1,...,K (33)
为解出(31)式的最优解，将综合采用SDR和SPCA得到如下算法进行求解：
1.初始化η,ε，D,W0,i＝0,C0＝0；
2.计算得出(34)式的一个可行解W(:)，并得到给定Wi(:)对应的Ci；
3.设置Wi+1(:)＝W(:),i←i+1，重复上述过程直到|Ci+1-Ci|<ε
4.令此时得到的Wi作为输出的
Figure BDA0002979568170000116
5.设置一个循环从d＝1,...,D并假设
Figure BDA0002979568170000121
6.计算
Figure BDA0002979568170000122
且
Figure BDA0002979568170000123
7.如果
Figure BDA0002979568170000124
计算Cd的值
8.如果Cd>C0,则Cd←C0，Wr *←Wd
9.结束循环和两个if语句，并输出Wr *和C0
(34)
如图6所示，仿真采用优化过的波束成形向量在很多不同组收发天线情况下的频谱利用率：很明显在收发天线个数较小时的频谱利用率较大，随着收发天线个数增大频谱利用率减小，和理论预想一致。
如图7所示，仿真采用优化过的波束成形向量在不同的调制序列随脉冲周期变化的克拉美罗下界情况，很明显可以看出在在蒙特卡罗次数足够大的情况下，采用seq1可以达到较低的克拉美罗下界。
仿真证明，本发明提出的基于FD-MIMO的雷达通信一体化信号不仅具有MIMO信号高速通信的优点，还解决了MIMO信号固有的不能解决同角度不同距离目标分辨的问题。提高了发射功率动态范围。同时，通过雷达通信性能联合优化的方法，优化出了对雷达和通信性能折衷的波束成形向量，并利用解出的向量去分别仿真通信性能和雷达性能，从而验证理论的正确性。

Claims (5)

1.一种基于FD-MIMO的雷达通信一体化信号设计方法，包含以下步骤：
(1)在发射端通过相位调制的方式将通信信息调制到传统FD-MIMO信号波形中，然后插入待优化的波束成形向量，获得基于FD-MIMO的雷达通信一体化信号；
(2)目标车辆通过接收天线接收到所述雷达通信一体化信号后，对接收到的雷达通信一体化信号进行通信信号处理，提取获得其中的通信信息；
(3)同时，发射车辆接收并处理目标回波信号，提取获得其中的雷达信息；
(4)根据获取的雷达信息和通信信息，以波束成形向量为待优化参数，以通信信息为目标函数，雷达信息为约束条件组成一个非凸的优化问题，解出波束成形向量的最优解。
2.根据权利要求1所述的基于FD-MIMO的雷达通信一体化信号设计方法，其特征在于，所述步骤(1)中包括如下步骤：
1)基于传统的FD-MIMO波形sm(t)＝Re[exp(j2πfmt)]，其中Re[·]表示取实部,m代表第m根发射天线，t代表时间，fm＝f0+c(m)Δf代表第m个发射波形的载频，Δf代表相邻发射信号载频的频率间隔，f0代表中心频率，c(m)＝m；然后再对所述FD-MIMO波形进行相位调制，得到雷达通信一体化波形
Figure FDA0002979568160000011
Figure FDA0002979568160000012
其中L代表插入通信符号的个数，l代表插入的第l个通信符号，Tp代表通信符号周期；
Figure FDA0002979568160000013
Figure FDA0002979568160000014
表示插入的Mp-PSK通信符号形式，g(t-lTp)是一个幅度为A周期为Tp的矩形脉冲信号，当(l-1)Tp≤t≤(l+1)Tp时g(t-lTp)值为A,其他情况值为0；
2)在所述雷达通信一体化波形中插入波束成形向量w＝[w1,w2,...,wM]得到最终的雷达通信一体化信号
Figure FDA0002979568160000015
Figure FDA0002979568160000016
其中wm代表第m根天线上插入的波束成形向量。
3.根据权利要求2所述的基于FD-MIMO的雷达通信一体化信号设计方法，其特征在于，所述步骤(2)中包括如下步骤：
①发射信号x(t)通过一加性高斯白噪声信道，经过模数转换得到通信接收端信号
Figure FDA0002979568160000021
其中M代表天线个数，hm代表第m根发射天线与通信接收机之间的信道系数，z(t)代表均值为0方差为δ2的高斯白噪声；
②将r(t)通过M个相关器得到M个输出信号，将所述M个输出信号累加得到待处理的输出信号
Figure FDA0002979568160000022
其中
Figure FDA0002979568160000023
由M个向量构成,其中
Figure FDA0002979568160000024
且
Figure FDA0002979568160000025
Figure FDA0002979568160000026
其中m与m′含义一样，均代指某根天线；
Figure FDA0002979568160000027
Figure FDA0002979568160000028
代表方差为δ2Tp的高斯白噪声；从而可以推出第l个符号的输出信噪比、误码率以及总的传输速率分别为
Figure FDA0002979568160000029
Figure FDA00029795681600000210
Figure FDA00029795681600000211
以及
Figure FDA00029795681600000212
其中
Figure FDA00029795681600000213
是高斯Q函数。
4.根据权利要求2所述的基于FD-MIMO的雷达通信一体化信号设计方法，其特征在于，所述步骤(3)中包括如下步骤：
㈠目标回波信号经匹配滤波和相关数字信号处理的计算后得到雷达端接收信号
Figure FDA00029795681600000214
其中xm′nk＝wmεmnkexp(-j2πc(m)Δfτmnk)λ(τmnk,m,m′)表示匹配滤波后信号，
Figure FDA00029795681600000215
代表时延，c,d分别代表光速和相邻天线之间的距离,rk,θk分别代表第k个目标到发射端的距离和角度，εmnk代表第m根发射天线到第n根接收天线之间的信号衰减，
Figure FDA00029795681600000216
Figure FDA00029795681600000217
其中l,l′意义一样，均代表插入的通信符号的数字序号，nm′n是均值为0方差为
Figure FDA00029795681600000218
的高斯白噪声，其中T代表雷达信号周期；
㈡由得到的所述雷达端接收信号利用雅克比矩阵过渡，求得多目标情形下的第k个目标的角度距离估计的克拉美罗下界闭式解
Figure FDA00029795681600000219
其中W＝wHw并且W(:)是将W按行排列后的向量，(·)H代表(·)的共轭转置，bk＝
Figure FDA0002979568160000031
其中
Figure FDA0002979568160000032
分别将
Figure FDA0002979568160000033
按列排列后的向量，
Figure FDA0002979568160000034
均为M×M的矩阵，
Figure FDA0002979568160000035
则是M2维向量；且
Figure FDA0002979568160000036
其中
Figure FDA0002979568160000037
代表矩阵里面的直达径信号分量，
Figure FDA0002979568160000038
Figure FDA0002979568160000039
N代表接收天线个数，n代表第n根接收天线；
Figure FDA00029795681600000310
Figure FDA00029795681600000311
其中
Figure FDA00029795681600000312
是将
Figure FDA00029795681600000313
按列排列后的向量，且
Figure FDA00029795681600000314
5.根据权利要求4所述的基于FD-MIMO的雷达通信一体化信号设计方法，其特征在于，所述步骤(4)中包括如下步骤：
i首先以输出信噪比SNRl作为目标函数，以克拉美罗下界
Figure FDA00029795681600000315
以及W(:)bk>0，tr(W)＝1,Rank(W)＝1这四个函数构成约束条件，从而构成一个非凸的优化问题，其中tr(W)代表矩阵W的迹，Rank(W)代表矩阵W的阶数；
ii为了解所述非凸的优化问题，采用SDR松弛和SPCA算法进行转化，将非凸的优化问题变成凸优化问题，通过迭代解优化问题的方法从而求解出满足要求的波束成形向量w。
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Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114679205A (zh) * 2021-12-30 2022-06-28 电子科技大学长三角研究院(衢州) 合作式mimo雷达和通信一体化系统的联合优化方法
CN114675238A (zh) * 2022-02-24 2022-06-28 中国人民解放军国防科技大学 一种雷达通信一体化波形直接优化方法和系统
CN114884544A (zh) * 2022-07-11 2022-08-09 南京邮电大学 面向电力物联网通感一体化的波束设计与天线选择方法
WO2023169562A1 (zh) * 2022-03-11 2023-09-14 维沃移动通信有限公司 多天线通感一体化系统isac的功率分配方法及设备

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108809879A (zh) * 2018-04-13 2018-11-13 南京大学 基于ce-ofdm的雷达通信一体化信号设计方法
US20190056478A1 (en) * 2017-08-15 2019-02-21 Valeo Radar Systems, Inc. Frequency Domain MIMO For FMCW Radar
CN111585644A (zh) * 2020-05-27 2020-08-25 北京邮电大学 雷达通信一体化系统、信号处理方法及设备、存储介质
CN111628948A (zh) * 2020-05-27 2020-09-04 北京邮电大学 雷达通信一体化系统、信道估计方法、设备及存储介质
CN111682888A (zh) * 2020-05-27 2020-09-18 清华大学 用于mimo一体化系统共享发射阵列的预编码方法及系统
CN112422471A (zh) * 2020-11-06 2021-02-26 南京大学 基于黎曼流型优化的雷达通信一体化信号设计方法

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20190056478A1 (en) * 2017-08-15 2019-02-21 Valeo Radar Systems, Inc. Frequency Domain MIMO For FMCW Radar
CN108809879A (zh) * 2018-04-13 2018-11-13 南京大学 基于ce-ofdm的雷达通信一体化信号设计方法
CN111585644A (zh) * 2020-05-27 2020-08-25 北京邮电大学 雷达通信一体化系统、信号处理方法及设备、存储介质
CN111628948A (zh) * 2020-05-27 2020-09-04 北京邮电大学 雷达通信一体化系统、信道估计方法、设备及存储介质
CN111682888A (zh) * 2020-05-27 2020-09-18 清华大学 用于mimo一体化系统共享发射阵列的预编码方法及系统
CN112422471A (zh) * 2020-11-06 2021-02-26 南京大学 基于黎曼流型优化的雷达通信一体化信号设计方法

Non-Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
SHADDRACK YAW NUSENU 等: "Time-Modulated FD-MIMO Array for Integrated Radar and Communication Systems", 《IEEE ANTENNAS AND WIRELESS PROPAGATION LETTERS》 *
刘玉涛 等: "基于MIMO-OFDM的雷达通信一体化收发方法", 《计算机测量与控制》 *
吴磊等: "最大化信干噪比的双基地MIMO雷达波形设计", 《现代防御技术》 *
周明千: "OFDM雷达通信一体化系统中的数字波束形成技术研究", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库(信息科技辑)》 *
张开宇: "车联网雷达通信一体化技术研究", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库(信息科技辑)》 *

Cited By (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114679205A (zh) * 2021-12-30 2022-06-28 电子科技大学长三角研究院(衢州) 合作式mimo雷达和通信一体化系统的联合优化方法
CN114679205B (zh) * 2021-12-30 2023-12-08 电子科技大学长三角研究院(衢州) 合作式mimo雷达和通信一体化系统的联合优化方法
CN114675238A (zh) * 2022-02-24 2022-06-28 中国人民解放军国防科技大学 一种雷达通信一体化波形直接优化方法和系统
CN114675238B (zh) * 2022-02-24 2023-11-03 中国人民解放军国防科技大学 一种雷达通信一体化波形直接优化方法和系统
WO2023169562A1 (zh) * 2022-03-11 2023-09-14 维沃移动通信有限公司 多天线通感一体化系统isac的功率分配方法及设备
CN114884544A (zh) * 2022-07-11 2022-08-09 南京邮电大学 面向电力物联网通感一体化的波束设计与天线选择方法
CN114884544B (zh) * 2022-07-11 2022-10-11 南京邮电大学 面向电力物联网通感一体化的波束设计与天线选择方法

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