太赫茲感知通信一體化波形設計與信號處理

余顯斌，呂治東，李漣漪，Nazar Muhammad Idrees，張鹿

（1.浙江大學信息與電子工程學院，浙江 杭州 310027；2.之江實驗室，浙江 杭州 311121）

0 引言

隨著現(xiàn)代信息技術的快速發(fā)展，人工智能、大數(shù)據等技術與傳統(tǒng)的電子信息領域深度融合，催生出沉浸式體驗、全息傳送、拓展現(xiàn)實、數(shù)字孿生等一系列新興業(yè)務[1]，這些新興業(yè)務的實現(xiàn)往往依賴于多種傳統(tǒng)的信息技術手段。業(yè)務量的增加本質上是對帶寬資源需求的擴張，而在頻譜擁塞問題日益嚴重的今天，更好地推進信息技術需要發(fā)展一體化技術。得益于先進的數(shù)字信號處理技術，雷達感知和無線通信系統(tǒng)可以采用相似的架構實現(xiàn)，這使感知通信一體化成為可能[2]。該技術通過共享收發(fā)系統(tǒng)，實現(xiàn)更有效、更緊湊的硬件設計，能夠顯著提升資源利用效率，因此受到了許多研究機構的關注[3-4]。

同時，新興業(yè)務的服務質量和頻譜資源需求壓力的緩解需要提高雷達和通信系統(tǒng)的載波頻率。太赫茲波段，即頻率在0.1～10 THz的電磁波，能夠提供幾十GHz的超大帶寬，可以滿足許多新興業(yè)務的帶寬需求[5]。近年來，研究人員開展了很多有關太赫茲感知[6]與太赫茲通信[7]領域的研究，太赫茲波在感知方面能夠對目標的距離、速度進行毫米級的高分辨率估計，在通信方面具有Tbit/s的超高速數(shù)據傳輸能力[8]；同時太赫茲波的波長更小，能夠在相同尺寸內集成更多的天線，更適合小型一體化部署。最近，得益于太赫茲技術領域的快速發(fā)展，以及太赫茲波在一體化系統(tǒng)中的潛在優(yōu)勢，面向太赫茲頻段的感知通信一體化正成為下一個研究熱點[9-10]。

感知通信一體化作為提供感知互聯(lián)，兼具高智能化和高共享度的技術，是智慧家庭、智慧城市的關鍵技術之一[11]，該領域的研究包括通信體系架構、信息基礎理論、數(shù)字信號處理算法等[12]。發(fā)送端波形設計方面，雷達和通信波形通過時分復用[13]、頻分復用[14]、碼分復用[15]和空分復用[16]等方式可以實現(xiàn)功能的一體化，這類波形往往實現(xiàn)簡單，但會產生額外的資源開銷并造成探測盲區(qū)、通信和雷達信號相互干擾等問題。另一類波形設計的思路是直接設計一體化波形，按照應用場景可分為面向感知的一體化波形[17]和面向通信的一體化波形[18]。這類波形往往從已有的波形出發(fā)進行設計，但可能無法滿足特定場景下的性能需求，可通過編碼增加波形自由度[10]或通過求解優(yōu)化問題設計新的波形以滿足某些約束條件[19-20]等手段改善波形性能。接收端信號處理方面，需要消除雷達和通信數(shù)據之間、不同用戶和不同系統(tǒng)之間的干擾，同時要考慮如何提升探測性能并降低誤碼率[21]。

太赫茲波與感知通信一體化技術的融合，被認為是未來信息技術發(fā)展的重要方向。與已有綜述研究工作相比[10,22-23]，本文從太赫茲頻段信號損傷嚴重、傳播衰減嚴重、通信容量和距離受限等問題出發(fā)，對一體化波形設計和接收端信號處理等技術進行分析。波形設計將分別從基于已有雷達波形、基于已有通信波形，以及感知-通信性能優(yōu)化等方面展開討論。接收端信號處理主要考慮雷達和通信的信號恢復和干擾消除，以提升一體化系統(tǒng)性能。作為實驗驗證的例子，本文搭建了工作在97 GHz 頻段的16-QAM 正交頻分復用（OFDM,orthogonal frequency division multiplexing）一體化系統(tǒng)，該系統(tǒng)能實現(xiàn)0.042 m的距離分辨率和0.79 m/s的速度分辨率，且通信誤碼率低于軟判決前向糾錯（SD-FEC,soft-decision forward-error correction）閾值。最后簡要分析了太赫茲頻段感知通信一體化技術發(fā)展面臨的技術難題和下一階段的主要研究方向。

1 面向感知的一體化波形設計

感知通信一體化的應用場景之一是利用通信輔助感知服務，考慮到雷達是感知的一種主要形式，因此本文主要討論雷達感知，相關理論基本適用于其他感知場景。以雷達波形作為通信調制信號的載波，能夠在盡可能保證雷達性能的前提下實現(xiàn)一體化設計[24]。一般地，通信信息的調制會影響雷達波形的自相關特性[25]，同時會增大旁瓣功率[26]，由于現(xiàn)有太赫茲雷達系統(tǒng)受限于功率，這種影響是極為顯著的，可通過編碼等策略，犧牲一定的傳輸效率獲得更好的模糊函數(shù)圖和主瓣旁瓣功率比。此外，單載波波形設計方案往往頻譜利用效率較低，不能夠滿足某些場景下對傳輸速率的需求，采用多載波傳輸可以改善上述問題[27]。

1.1 基于現(xiàn)有雷達信號的波形設計

1.1.1單載波波形設計方案

線性調頻（LFM,linear frequency modulation）脈沖波形具有恒定包絡、高距離-多普勒分辨率等特性，在太赫茲雷達系統(tǒng)中已經得到了廣泛的應用[6]。基于現(xiàn)有雷達信號的波形設計主要以LFM信號為基礎，通過調制或編碼加載通信信號，實現(xiàn)感知通信一體化。

文獻[28]將幅值鍵控（ASK,amplitude shift keying）與LFM 信號結合，然而ASK 調制嚴重破壞了LFM 信號的恒包絡特性，同時對信噪比要求較高。為獲得更好的一體化性能，文獻[29]將最小相位頻移鍵控（MSK,minimum frequency shift keying）信號調制到LFM 脈沖上。MSK-LFM 一體化波形產生框架如圖1 所示，差分編碼后的通信數(shù)據經串并轉換（S/P,serial/parallel）得到同相（I,in-phase）和正交（Q,quadrature）信號，分別對兩路信號調制后再將其加載到LFM 載波上，相加得到MSK-LFM 波形。

圖1 MSK-LFM 一體化波形產生框架

實驗表明，MSK-LFM 一體化信號不會造成距離-多普勒分辨率的損失，但會面臨功率泄露[30]、帶間干擾[31]等問題。Chen 等[30]討論了雷達接收機帶寬近似于發(fā)射信號帶寬時，MSK-LFM 信號功率泄露與調制數(shù)據的關系，提出了犧牲一定信道容量以消除功率泄露的方法。Alabd 等[31]通過在LFM 信號的某一時間段上調制MSK 信號降低帶間干擾，相比于在整個脈沖持續(xù)時間上調制，更能保證整體性能。

上述方法中的通信信號均來自低階調制，通信速率不高。為提高通信速率，文獻[32]將LFM 信號作為多進制正交幅度調制（QAM,quadrature amplitude modulation）信號的載波。仿真結果表明，當通信信號滿足零均值條件時，MQAM-LFM 信號的模糊函數(shù)比LFM 信號更接近“圖釘形”。由于QAM 信號在一定程度上會影響LFM 信號的恒包絡特性，研究人員基于OFDM 提出將一系列頻率正交項作為LFM 信號的相位[33-34]以提高通信速率。

將通信數(shù)據通過相移鍵控（PSK,phase shift keying）調制到LFM 信號實現(xiàn)一體化的技術同樣受到研究人員的關注[35]。這是由于PSK-LFM 具有很好的恒包絡特性，能夠有效利用高功率放大器產生太赫茲一體化信號且不易造成非線性失真。文獻[34]結合減相位角PSK 和M 序列實現(xiàn)擴頻相位離散，得到相關特性好的一體化波形。文獻[35]設計了基于連續(xù)相位調制（CPM,continues phase modulation）的CPM-LFM 信號，解決因PSK-LFM 相位不連續(xù)所導致的頻譜效率降低問題。此外，Sahin 等[36]在CPM-LFM 每個符號內部調制通信信號以提高通信速率，但這種方法會造成主瓣旁瓣功率比下降。文獻[37-38]分別采用低密度奇偶檢驗碼和預編碼技術設計CPM-LFM 一體化波形，進一步提高了頻譜利用率。

1.1.2多載波波形設計方案

上述單載波波形設計方案難以在兼顧感知性能的同時獲得高數(shù)據傳輸速率和頻帶利用率，在新型汽車雷達[39]等對傳輸速率和頻譜效率要求較高的場景下，可采用多載波設計方案進行改進。文獻[40]提出了一種基于步進頻率（SF,stepped frequency）的一體化波形。SF 信號易于產生，可以提供大帶寬和高分辨率[41]，但可用參數(shù)缺少隨機性，且難以保證雷達性能不受通信數(shù)據的影響[42]。為解決上述問題，文獻[43]通過引入偽隨機序列，提高頻譜利用效率、降低設備間干擾。

另一類多載波波形設計方案是利用分數(shù)階傅里葉變換（FrFT,fractional Fourier transform）。FrFT將信號表示為LFM 信號的代數(shù)和，在目標檢測[44]、成像[45]等領域得到了廣泛的應用。FrFT 一體化信號產生框架如圖2 所示。文獻[46]利用FrFT 產生一系列偽正交子載波實現(xiàn)多載波傳輸，通過加入保護序列和交織解決信道間干擾（ICI,inter-channel interference），設計自適應子載波持續(xù)時間算法提高頻帶利用率。文獻[46]提出的波形與LFM 信號具有相近的探測概率和虛警概率，雖然存在輕微的分辨率損失，但通信性能與OFDM 相當。文獻[47]通過將特定階的FrFT 分給指定的用戶實現(xiàn)了多信宿通信。

圖2 FrFT 一體化信號產生框架

1.2 感知性能優(yōu)化的波形設計

基于現(xiàn)有雷達信號設計的一體化波形性能受限于波形體制、調制方式等，一般只能在某一個指標上取得較好的效果，而在以感知為主的應用場景下，需要兼顧雷達接收端信號與干擾加噪聲比（SINR,signal to interference plus noise ratio）[48]、雷達互信息（MI,mutual information）[49]、信號截獲概率[50]、克拉美羅下界（CRLB,Cramér-Rao lower bound）[51]等指標。這類問題常通過最優(yōu)化理論進行建模，其關鍵在于目標函數(shù)和約束條件的選擇，以及優(yōu)化問題的求解。

文獻[48]以接收信號SINR 以及目標沖激響應和接收信號的MI 作為目標函數(shù)，把發(fā)射信號功率和通信信道容量作為約束條件設計一體化波形，但求解復雜度較高。為提高計算效率，Kang 等[52]采用分步求解的方式，首先在雷達功率的約束條件下最小化SINR 并求得最優(yōu)解，再以該解為起點搜索滿足信道容量約束的解，實現(xiàn)了更低的計算復雜度。

雷達發(fā)射功率是影響太赫茲感知通信一體化系統(tǒng)應用場景的關鍵指標。文獻[50]考慮在信號雜波和高斯噪聲的影響下獲得低截獲概率，給定可接受的SINR 閾值并最小化發(fā)射功率。上述工作是基于系統(tǒng)能夠獲得目標精確譜的假設，Shi 等[53]假設系統(tǒng)不能獲得目標的精確譜，以MI 和信道容量為約束條件，考慮目標對通信信號的不同散射強度，優(yōu)化波形以達到最小化最壞情況雷達發(fā)射功率。

CRLB 與信道容量相對應，可以表征雷達系統(tǒng)的性能。文獻[54]討論了雷達目標定位的費歇耳信息矩陣（FIM,Fisher information matrix）和CRLB。Liu 等[51]以最小化CRLB 為目標函數(shù)，同時保證每個用戶具有預定義的SINR。對于單用戶場景，文獻[51]推導了點目標和拓展目標的最優(yōu)閉式解；對于多用戶場景，利用半定松弛方法將其轉化為半定規(guī)劃，并證明了解的存在性。

2 面向通信的一體化波形設計

除了面向感知的一體化波形設計研究之外，許多場景也需要實現(xiàn)以通信為主、感知為輔的功能。目前此方向的研究大多是基于OFDM 波形，或者在OFDM 基礎上做出一定的改進。在一定雷達功能約束的條件下，如何設計波形來優(yōu)化太赫茲一體化系統(tǒng)的頻帶利用率、通信速率、信號與干擾加噪聲比等通信性能，在以通信為主的場景下至關重要。

2.1 基于現(xiàn)有通信信號的波形設計

2.1.1基于傳統(tǒng)正交頻分復用波形

OFDM 憑借其抗多徑衰落、調制效率高、頻帶寬等優(yōu)點被廣泛應用于太赫茲通信領域，成為太赫茲雷達通信一體化共用波形的設計焦點之一[55]。

文獻[55]提出基于OFDM的一體化系統(tǒng)，通過對回波通信信息進行補償和解相干處理，并利用子空間投影，實現(xiàn)對目標的距離和速度聯(lián)合高分辨率估計。文獻[56]通過動態(tài)星座擴展，調整星座點位置，以減小相同相位出現(xiàn)的概率，降低OFDM 峰均比。此外，文獻[57]采用混沌相位編碼調制方式，從混沌序列中獲取相位碼，實現(xiàn)了較低水平的峰值平均包絡功率比和較低的旁瓣電平，同時保持了較高的雷達分辨率和抗干擾能力。由于不同子載波上的隨機通信信息會影響模糊函數(shù)，從而降低感知性能，文獻[58]提出通過預調制的方式保證不同通道間通信信息的良好的自相關性和互相關性，從而削弱了通信對于感知的影響。

OFDM 在通信和雷達中有不同的狀態(tài)，一般在通信中是連續(xù)的，在雷達中是不連續(xù)的脈沖狀，所以在OFDM 通信雷達一體化系統(tǒng)中對發(fā)射天線和接收天線之間的距離有很高的要求。多輸入多輸出（MIMO,multiple-input multiple-output）天線結構的系統(tǒng)在分集增益、自由度和通信速率等方面都有良好的表現(xiàn)，同時太赫茲頻段的波長更短，在相同設備尺寸下能夠集成更多的天線，有潛力充分發(fā)揮MIMO的技術優(yōu)勢，近年來，太赫茲MIMO OFDM 越來越多地被應用于通信感知一體化系統(tǒng)的設計[59-61]。

基于MIMO 和OFDM 融合的一體化系統(tǒng)在文獻[62]中初步實現(xiàn)，利用MIMO 雷達發(fā)射的波束主瓣進行目標感知、利用副瓣強度進行通信，相當于幅度調制。此外，文獻[63]用不同的加權向量實現(xiàn)相位調制。在上述2 種一體化系統(tǒng)中，一個通信符號由若干雷達脈沖表示，所以通信速率較低，且只能實現(xiàn)雷達的測距功能。為保證不同天線間的正交性，文獻[64]設計了多天線步進頻率OFDM 通信信號，并提出了感知目標距離和角度的精估計算法。MIMO OFDM 一體化系統(tǒng)中保證不同天線間的正交性是必不可少的；文獻[65]中通過對時頻塊資源的隨機選取，保證同頻帶不同天線間的正交性。在與太赫茲技術結合方面，Yuan 等[59]基于寬帶太赫茲信道模型，設計了一種考慮各子載波信道狀態(tài)信息的碼本搜索算法，該算法在接收信號微弱的情況下能夠實現(xiàn)更低的計算復雜度。

2.1.2基于改進的正交頻分復用波形

恒包絡正交頻分復用（CE-OFDM,constant envelope-orthogonal frequency division multiplexing）就是在恒包絡信號的相位中植入OFDM 信號，在接收端可以通過接收信號相位提取到通信數(shù)據。文獻[66]表明CE-OFDM 波形可以改善由傳統(tǒng)OFDM帶來的峰值平均功率比高、高功率放大器出現(xiàn)非線性失真等問題，提出的一體化系統(tǒng)實現(xiàn)了多徑信道中的高速率數(shù)據傳輸，并且具有較高的檢測分辨率。

MIMO OFDM 太赫茲通信雷達一體化系統(tǒng)中，為保證較高方位分辨率，要求波形具有恒定包絡且正交。文獻[67]提出將發(fā)射信號經OFDM 調制，然后與線性調頻信號混頻后到達發(fā)射天線；接收端采用與發(fā)射端相同的信號進行混頻，然后通過快速傅里葉變換（FFT,fast Fourier transform）處理和解星座獲得數(shù)據，其信號處理流程如圖3 所示。但雷達需要對整個一體化信號進行匹配處理，然而調制數(shù)據的隨機性會對模糊函數(shù)性能造成影響，文獻[67]通過平均模糊函數(shù)對損失的雷達性能做出了評估。該方法要求OFDM 載波間隔等于線性調頻信號帶寬，由于調頻連續(xù)波的頻譜并不發(fā)生重疊，因此頻譜利用率很低，需要進行進一步的優(yōu)化。

圖3 OFDM 一體化信號處理流程

文獻[68]提出了多斜率鍵控調制的調頻連續(xù)波一體化系統(tǒng)，感知的目標信息由差拍處理后的頻率值來獲得，目標速度由相鄰脈沖相位差進行估計。通過不同斜率的相關處理解調得到通信數(shù)據。正交啁啾分復用（OCDM,orthogonal Chirp division multiplexing）類似于OFDM，將不同的Chirp 信號進行復用，不同的是OFDM 以傅里葉變換為基礎，OCDM 以菲涅爾變換為基礎，通過比較2 個變換的核心公式可以得到，OCDM 系統(tǒng)可以在OFDM 系統(tǒng)的基礎上增加2 個附加相位模塊來實現(xiàn)[69]。OCDM 系統(tǒng)原理如圖4 所示，其中θi(i=1,2)為菲涅爾變換相比于傅里葉變換的附加相位矩陣，θi-1(i=1,2)為對應的逆矩陣。

圖4 OCDM 系統(tǒng)原理

文獻[70]提出的OCDM通信雷達一體化系統(tǒng)是復用方式的一體化，可以進行通信數(shù)據獲取和雷達圖像生成，與傳統(tǒng)OFDM 一體化系統(tǒng)相比，有更低的誤碼率值，但計算復雜度要求和旁瓣電平更高。文獻[69]分析了能夠提高雷達分辨率精度的周期圖和多信號分類（MUSIC,multi-signal classification）雷達信號處理算法，OCDM 感知通信一體化復用系統(tǒng)信號處理過程如圖5所示。仿真結果證明，MUSIC更適合于高信噪比場景，而周期圖方法更適用于太赫茲系統(tǒng)的低信噪比場景。

圖5 OCDM 感知通信一體化復用系統(tǒng)信號處理過程

2.2 通信性能優(yōu)化的波形設計

雷達和通信系統(tǒng)之間共享頻譜資源是解決頻譜擁塞的一個重要方法。上文所述CE-OFDM 一體化波形可以改善傳統(tǒng)OFDM 峰均比過大的問題，但其通常以犧牲頻譜資源為前提。所以在保證感知功能的前提下，如何提高頻譜資源成為一體化波形設計中的重要問題。文獻[68]中調制斜率的改變會導致信號帶寬改變，損失系統(tǒng)頻帶利用率。文獻[71]中通過相位調制以及相關系統(tǒng)參數(shù)調節(jié)，對信號峰均比和頻譜效率進行折中處理，分析了調制指數(shù)對2 個性能指標的影響。文獻[72]提出通過干擾對齊預編碼實現(xiàn)多雷達系統(tǒng)和多通信系統(tǒng)之間的頻譜共享。

SINR 作為通信系統(tǒng)中重要的技術指標，也是通信雷達一體化設計中優(yōu)化的關鍵問題。文獻[73]通過預編碼技術最大化SINR；文獻[74]在MIMO通信雷達一體化系統(tǒng)中利用交替迭代算法實現(xiàn)SINR 最大化，其中通信運用隨機單位波形矩陣處理信號，雷達運用欠奈奎斯特采樣矩陣處理信號。為解決優(yōu)化過程中出現(xiàn)的非凸問題，文獻[75]采用深度學習和半正定規(guī)劃方法設計恒模 MIMO OFDM 波形，該波形能夠在低信噪比條件下得到更高的SINR。

通信速率也是衡量通信質量的重要指標，文獻[76]采用雷達回波輔助波束成形，相比傳統(tǒng)的基于純通信協(xié)議的波束跟蹤，能夠大幅減少導頻的影響，提升通信速率。文獻[77]開發(fā)的共用雷達波形，實現(xiàn)了較大的頻譜利用率和通信速率。文獻[78]在文獻[77]的基礎之上采用連續(xù)頻譜算法，在提高波形設計計算效率的同時，使最優(yōu)通信速率大幅提升。文獻[79]通過復合速率衡量一體化系統(tǒng)中的通信性能，復合速率反映雷達產生干擾的間歇性，在雷達SINR的約束下設計雷達波形和通信系統(tǒng)編碼矩陣實現(xiàn)復合速率最大化。太赫茲MIMO OFDM 具有明顯的波束斜視效應，即不同的子載波傳播方向不同，采用傳統(tǒng)的編碼技術會造成嚴重的增益損耗[60-61]。文獻[60]設計了稀疏天線結構以及模擬/數(shù)字混合預編碼實現(xiàn)通信速率最大化。文獻[61]驗證了在波束斜視效應下傳統(tǒng)的空間稀疏預編碼性能下降，提出利用基向量逼近最優(yōu)預編碼/組合器，以減輕波束斜視效應。

3 接收端信號處理技術

3.1 通信信號接收處理技術

在本文討論的一體化波形共用的場景中，接收端雷達回波和通信信號共存，接收機需要對同時接收到的雷達回波和通信信號進行分離，并且在通信接收端需要抑制雷達回波的干擾，從而降低通信接收端的誤碼率。根據雷達和通信系統(tǒng)是否共享相對位置、傳輸波形和信道狀態(tài)等信息，可以將通信接收端分為協(xié)作和非協(xié)作2 種模式。

針對協(xié)作模式，雷達干擾是高幅度窄脈沖的周期性干擾，所以可以將這種情況下的雷達干擾看作加性信號。文獻[80]基于單載波系統(tǒng)，研究雷達系統(tǒng)對通信接收機性能的影響，并進一步考慮了脈沖干擾相位的不確定性，設計的二維信號星座能夠更好地處理未知雷達干擾，在不同的條件約束下實現(xiàn)了傳輸速率最大化、誤碼率最小化。文中驗證了低功率雷達干擾優(yōu)化設計的星座趨向于同心六邊形，高功率情況下趨向于非等間距脈沖幅度調制（PAM,pulse amplitude modulation）形狀，而中等功率情況下介于二者之間。這些結果的發(fā)現(xiàn)對通信雷達的協(xié)同有重要作用。

針對非協(xié)作模式，文獻[73]基于多未知雷達干擾通信接收端的模型，提出基于壓縮感知和原子范數(shù)約束的優(yōu)化算法，實現(xiàn)了在雷達信號稀疏情況下，恢復通信原始信號并消除雷達干擾的目的。文獻[73]還提出了聯(lián)合波形估計和解調的2 種算法，分別基于并網壓縮感知技術和壓縮感知技術實現(xiàn)了更好的誤碼率性能。文獻[81]介紹的2 種算法利用了干擾的適當表示以及包含了數(shù)據塊誤差的向量的稀疏性，同樣提高了通信性能。

同時，通信速率提升要求接收機性能的提升，為應對太赫茲一體化信號特別是高階調制信號在產生和傳輸中的信號損傷，通信信號的接收需要精度更高、失真更小的數(shù)字估計和補償技術，以克服信號畸變，提升傳輸性能。常用數(shù)字下變頻、I/Q補償、信道均衡、載波信號恢復算法鏈實現(xiàn)高性能數(shù)字接收[7,82]。

3.2 雷達信號接收處理技術

雷達接收端常通過數(shù)字信號處理方法降低通信信號和各類雜波干擾對感知性能的影響，實現(xiàn)對探測目標參數(shù)的高分辨估計。

降低干擾方面，雷達接收端的干擾主要包括一體化波形中的通信信息、其他一體化系統(tǒng)的干擾以及傳輸過程中的各類雜波。文獻[81]將雜波視為加性噪聲，討論了雜波干擾對雷達估計速率的影響。文獻[83]采用相關接收機近似發(fā)射信號以去除雜波，顯著降低了噪聲水平。同時，也有很多針對多用戶[47]和多系統(tǒng)[84]場景下降低干擾的研究。上述討論是基于干擾強度低于信號強度的情形，當干擾信號過強時，傳統(tǒng)的濾波算法存在信號失真的風險[84]，可用CLEAN 算法和匹配追蹤等貪心算法，通過投影、迭代的方式消除干擾分量，當干擾在時域、頻域或空域滿足稀疏條件時，能夠十分有效地去除干擾[85-86]。此外，交叉方向乘子法（ADMM,alternating direction method of multipliers）在SF 雷達超分辨干擾去除中效果顯著，Johnston 等[87]討論了MPSK-SF 一體化波形干擾去除問題，基于機器學習思想設計了ADMM 網絡。ADMM 網絡數(shù)據流如圖6 所示，其中y表示輸入序列，Uk表示雙更新層，Xk表示重建層，Ξk表示松弛層，Zk表示非線性變換層，k=1,2,…,K，x表示輸出序列。該網絡將傳統(tǒng)的ADMM迭代算法展開為一系列神經層，利用已有數(shù)據和基于梯度的方法對網絡系數(shù)和超參數(shù)進行更新，結果表明，其計算誤差和成本明顯低于傳統(tǒng)ADMM 算法。

圖6 ADMM 網絡數(shù)據流

目標參數(shù)估計方面，文獻[88]考慮多普勒頻移較低的情形，選擇OFDM 一體化波形的部分子載頻進行處理，實現(xiàn)時延和多普勒估計。文獻[89]證明了基于FFT的脈沖壓縮方法與匹配濾波等效，有效地提取目標的距離和速度信息。為進一步提高分辨率，文獻[55]將接收回波投影到子空間，實現(xiàn)對目標參數(shù)的超分辨估計。基于數(shù)據符號的圓周相關能夠有效抑制模糊函數(shù)、拓展雷達探測距離[90]，Mercier 等[91]討論了接收端常用提高探測性能的各類濾波器，結果表明基于圓周相關的濾波器總體表現(xiàn)更好。將機器學習方法用于一體化系統(tǒng)的目標參數(shù)估計也受到研究人員的關注[92-93]，這類方法能夠有效降低太赫茲傳輸中面臨的信號損傷、非線性干擾等問題，但往往對信噪比有一定的要求。文獻[92]將分層深度學習的方案用于一體化信號識別與處理，接收信號經傅里葉同步壓縮變換（FSST,Fourier synchro-squeezing transformation）和卷積神經網絡（CNN,convolutional neural network）處理后，能夠提取OFDM 波形的前綴長度、子載波數(shù)、子載波間隔等參數(shù)。文獻[93]利用殘差注意力多尺度累積卷積網絡（RamNet,residual attention multiscale accumulation convolutional network）提取更豐富的一體化信號特征，實驗結果表明RamNet 能夠在嚴重信道損傷的情況下識別波形參數(shù)，更適合在太赫茲一體化系統(tǒng)中應用。Wu 等[94]設計了一種兩級多任務的神經網絡功率接收機用于目標參數(shù)估計，該接收機能夠有效降低太赫茲一體化系統(tǒng)的非線性噪聲。

4 感知通信一體化系統(tǒng)設計與實現(xiàn)

本節(jié)展示一種97 GHz 基于OFDM 信號的感知通信一體化系統(tǒng)，系統(tǒng)實現(xiàn)了0.042 m的距離分辨率和0.79 m/s的速度分辨率，通過16-QAM 加載通信數(shù)據，在8.08 Gbit/s的傳輸速率下，實現(xiàn)了低于SD-FEC 閾值的誤碼率。該一體化實驗驗證系統(tǒng)為下一步太赫茲頻段一體化系統(tǒng)的設計與實現(xiàn)提供了思路。

OFDM 一體化系統(tǒng)實驗原理如圖7 所示，系統(tǒng)實驗參數(shù)如表1 所示。對16-QAM OFDM 基帶波形進行上采樣后通過I/Q 混頻器得到3 GHz的中頻信號，之后將中頻信號輸入120 GSa/s 采樣率的任意波形發(fā)生器（AWG,arbitrary waveform generator）。在輻射到自由空間前，利用W 波段混頻器與94 GHz信號混頻得到97 GHz的信號，通過20 dB 增益的W 波段放大器將信號功率抬升到0 附近。收發(fā)端采用一對增益為30 dBi的錐形喇叭天線實現(xiàn)信號的輻射與接收。接收天線接收到的回波使用與發(fā)送端相同的W 波段混頻器降至中頻，對數(shù)字采樣示波器（DSO,digital sampling oscilloscope）按照16 GSa/s采樣率得到的數(shù)字信號進行重采樣、I/Q 混頻處理，得到目標運動參數(shù)或通信數(shù)據，采用插入導頻的方式在頻域進行信道估計，利用信道矩陣實現(xiàn)對目標距離和速度的估計。

表1 OFDM 一體化系統(tǒng)實驗參數(shù)

圖7 OFDM 一體化系統(tǒng)實驗原理

雷達感知性能測試結果如圖8 所示，其中圖8(a)為單一靜止目標測試結果，圖8(b)為運動目標和靜止目標同時測試結果。將目標放置在距天線0.605 m 處得到圖8(a)所示的測試結果，其中T1為目標的真實距離像，T2和T3分別由目標的二次反射和墻壁反射產生。通過傳送帶讓目標（0.015 m×0.02 m）以5 m/s的速度做勻速運動得到圖8(b)所示的結果，由于接收端使用混頻器同時產生了正負邊帶，因此出現(xiàn)了T4和T5這2 個對稱的速度像，可通過使用W 波段I/Q 調制器或外加濾波器消除運動方向的不確定性。

圖8 雷達感知性能測試結果

歸一化信號頻譜與通信接收端星座圖如圖9 所示，其中深色代表收發(fā)端相距0.6 m 時的實驗結果，淺色代表不考慮實驗空間墻體反射影響的仿真結果。實驗結果表明，系統(tǒng)在8.08 Gbit/s 比特率下的誤碼率為0.01，低于SD-FEC的閾值1.5×10-2，而在沒有背景反射的情形下，仿真誤碼率能夠達到3.6×10-4。

圖9 歸一化信號頻譜與通信接收端星座圖

5 結束語

本文綜述了近些年感知通信一體化的研究進展，重點關注波形設計和接收端信號處理技術；分別基于感知和通信2 個方面，闡述了國內外一體化波形的典型設計與優(yōu)化方案；從提高一體化整體性能出發(fā)，介紹了雷達和通信接收端信號處理技術；最后展示了一種97 GHz 基于OFDM 信號的一體化系統(tǒng)測試結果。

感知通信一體化系統(tǒng)的研究正在不斷地向前推進，結合在不同領域的實際運用情況，未來的感知通信一體化系統(tǒng)具有以下發(fā)展趨勢。

1) 工作頻段向更高頻段發(fā)展。典型地，太赫茲波具有豐富的帶寬資源，支持Tbit/s的通信速率，被認為是6G 重要的備選方案，同時支持毫米級分辨率成像，能更有效地服務于未來感知通信一體化功能。

2) 單功能向多功能轉變。過去對于一體化系統(tǒng)功能的實現(xiàn)主要集中在大容量高速通信、距離和速度感知。未來研究將在優(yōu)化已有功能的基礎上，增加更多功能，如角度感知、隱蔽性通信等。

3) 融合度不斷提高。一體化波形設計工作將由復用波形設計轉向共用波形設計，同時在接收端，雷達回波處理過程和通信信號處理過程也需要融合，進一步節(jié)省系統(tǒng)資源。

4) 結合機器學習方法。在干擾中正確分離雷達回波信號和通信信號是保證一體化系統(tǒng)性能的關鍵。機器學習可以統(tǒng)計雷達信號和通信信號特性上的不同，進行準確分類，從而更好地從干擾中分離信號。

綜合相關研究進展可以看出，在感知通信一體化領域，尤其在太赫茲頻段，仍然存在許多技術挑戰(zhàn)和難點亟待解決。

1) 太赫茲頻段自身的技術難點。由于各類噪聲和分子吸收效應，太赫茲信號會產生嚴重的路徑損耗和傳播損傷，此外，太赫茲信號還面臨著波束斜視效應明顯等問題。表2 展示了太赫茲感知通信一體化的關鍵技術挑戰(zhàn)和典型解決方案的優(yōu)缺點。

表2 太赫茲感知通信一體化的關鍵技術挑戰(zhàn)

2) 雷達和通信之間干擾嚴重。雷達回波和通信信號共享頻譜，接收端在已知通信信號模型時可以較好地分離出感知信息，但當通信信息模糊時，就會造成相互干擾。同時，在一體化系統(tǒng)中處理通信信號會面臨頻譜擴展的問題，當擴展的頻譜超過雷達帶寬時，會對帶寬之外的其他用戶造成干擾。

3)“不失真”的矛盾。雷達是對信道信息的探測，通信是對信源信息的探測，都有“最大化”且“不失真”獲取信息的要求。通信和雷達都可以通過提高信噪比和帶寬來實現(xiàn)最大化。但在不失真方面，雷達要求模糊函數(shù)的旁瓣低，否則高旁瓣和偽峰都會造成感知虛假目標，而通信為標定或補償信道，常常在通信信號中加入導頻、循環(huán)前綴等信號，導致產生過多的偽峰。

4) 一體化性能評估的基礎研究。在以往一體化系統(tǒng)的研究中，對雷達和通信系統(tǒng)分別采用不同的指標評估系統(tǒng)性能，目前雖然有工作在研究一體化評估指標，如復合速率，以期兼顧兩方面的功能，但這類一體化指標與檢測概率、均方誤差等常用指標之間的關系并不明確，需要進一步研究。

隨著社會信息化程度的不斷深化，感知通信一體化程度必將越來越高，功能也越來越豐富，未來有望得到廣泛應用，并發(fā)揮重要作用。