8.3 分数傅里叶变换与雷达通信一体化在线视频

同学们好

我们知道

分数傅里叶变换

在雷达和通信等领域

都有很多应用

随着科技的发展

出现了一种新体制的雷达通信一体化系统

那么在这个领域

分数傅里叶变换

又会发挥怎样的作用呢

针对这个问题

本节课将带领大家了解和学习

分数傅里叶变换

与雷达通信一体化之间的

一些前沿研究方向

本节课将从背景介绍

系统构建和总结展望等

三个方面来进行讲解

雷达通信一体化

顾名思义

就是将雷达和通信两个系统不同的功能

集成到一个平台中

那么为什么要进行这种设计

右边的表格

展示了目前已经开发的

和正在开发的

频带的一些主要应用

我们可以看到

3MHz到300GHz范围内的频带

主要可用于通信 雷达 广播等

民用和军事业务

然而随着商用通信技术的大力发展

它们对频带的需求越来越强烈

因此频谱资源日益紧缺

设计雷达通信一体化系统

使雷达和通信共享硬件

和频谱资源

成为缓解频谱拥挤问题的

一种有效手段

目前雷达通信一体化

已经可以应用于民用和军事等领域

比如在智能交通系统中

车辆需要在快速变化的环境中

进行探测并共享信息

而雷达通信一体化正好满足这一需求

可以实现良好的车辆调度

另外在国防领域中

雷达通信一体化

可用于设计要求准确探测

高速信息共享的联合作战平台

例如航母群等

联合雷达通信系统

之所以有如此广泛的应用

主要还得益于

它可以通过

共享频谱来有效利用稀缺的频谱资源

以及通过共享硬件

来减小系统硬件的规模

使得系统更小巧轻便

正是因为雷达通信一体化具有广泛的应用

因此引发了

越来越多的研究人员的兴趣

为了迎合科技发展的潮流

结合我们所学的分数傅里叶变换

大家可以思考一下

分数傅里叶变换在雷达通信一体化中

究竟有哪些可能的研究方向

这里我提供三个可能的研究方向

一 是否可用于进行发射波形设计

二 是否可用于发射机的信号处理

三 在接收机的信号处理中

又能发挥怎样的作用

带着这些问题

首先我们来介绍一下

雷达通信一体化系统是如何构建的

主要有两种构建方式

一种是利用雷达发射的波形

进行通信信息的传递

还有一种

是利用通信发射的波形辐射雷达目标

从而实现对目标的检测

总之雷达和通信都是共用一个发射机

一组发射波形

由于现有的技术

更多的是将分数傅里叶变换

应用于第一种系统

所以这里我们主要讨论第一种系统

首先我们考虑

如何利用雷达发射的波形

实现通信信息传输

目前常用的手段

是将通信信息

映射为雷达发射波形的某些参数

设计一个既能实现探测

又能携带通信信息的联合波形

雷达接收机处理不变

而通信接收机

需要将波形参数

逆映射为传输的通信数据

从而实现信息的解码

那么什么是映射

映射就是将通信数据

一一对应于雷达发射波形的某些参数

例如幅度 相位 频率等等

以相位为例

设计一个字典

使不同的通信数据分别

分别对应于不同的波形相位

在通信接收端

通过检测波形相位并查找字典

将传输的波形相位

逆映射为传输的通信数据

在明确了设计手段之后

我们要考虑应该选用怎样的雷达波形

我们知道

在雷达系统中

我们常常采用线性调频信号

作为雷达的发射波形

因为它可以同时

提供好的雷达的检测能力和分辨能力

由于分数傅里叶变换

是分析线性调频信号的有力工具

因此分数傅里叶变换

在雷达通信一体化中

也有自己的用武之地

接下来我们考虑

如何利用分数傅里叶变换进行映射

首先我们要明确映射法则的选取原则

就是要快速准确地传递通信信息

同时还要尽可能减少

映射操作对雷达性能的影响

一种简单的设计思路

就是将通信数据进行预处理后

再利用不同阶次的分数傅里叶变换

将通信数据映射为

C-1个不同的LFM子载波

注意我们还要额外增加一个子载波

来进行相位同步

因此相当于

选择C个不同的LFM子载波进行发射

其中p[n]不携带信息

只进行相位同步

另外也要注意

为了最大限度地减少频谱重叠

这C个LFM子载波

对应的分数傅里叶变换

角度是等间隔分布的

如图所示

对于发射波形

在雷达和通信接收端

会分别有不同的处理

在通信接收端通过对信号进行相位同步

逆分数傅里叶变换

解调解码

串并转换等处理

将输入的串行通信数据还原出来

其通信接收端的处理过程

也可以看作是

发射端信息映射的逆过程

也就是逆映射

在雷达接收端

依旧按照雷达的正常操作通过匹配滤波

门限判定 信号处理等

对目标进行探测和跟踪

针对这种波形设计

我们可以从通信和雷达两个方面

分析它的性能

首先观察左边的图

不难发现

基于FrFT的波形

和常用的通信OFDM波形

有相当的误码率

也就是说

基于FrFT的波形

也可以实现

和OFDM类似的高质量通信

再观察右图

我们发现基于FrFT的波形

和OFDM波形比起来

要更加接近LFM波形

也就是说

它可以实现

比OFDM更好的雷达性能

因此基于FrFT的波形

可以很好的兼顾雷达和通信性能

除了前面所说的

将通信信息

映射为不同的LFM的子载波之外

还可以考虑其他的映射方案

比如将信息映射为LFM波形的初始频率

很明显

其雷达接收端的信号处理方式不变

而在通信接收端

我们应该如何利用

分数傅里叶变换

来确定接收信号的初始频率

并恢复传输的通信数据呢

由于线性调频信号

在匹配阶次的分数域会产生能量聚集

分数谱幅度会出现明显峰值

因此我们可以利用

匹配阶次的峰值位置所对应的参数

来复原发射的通信数据

此外我们还可以利用

分数傅里叶变换来实现多用户信息传输

首先我们针对每一个通信用户

分配一个特定的分数傅里叶变换阶次

然后在发射端

对处理过的通信数据

进行特定阶次的分数傅里叶变换

这样被处理过的信号

就可以看作

被不同的分数傅里叶变换阶次所标记

那么可以利用这个的阶次

来识别每个用户

从而使得

利用分数傅里叶变换阶次的多样性

在同一区域

向更多的用户传递信息成为可能

回顾前面所讲的研究思路

我们发现

分数傅里叶变换在雷达通信一体化中

应用主要可以归结为两个方面

一是利用

分数傅里叶变换的基函数

是雷达最常用的线性调频信号

将通信信息

映射到雷达发射的LFM波形中

另一个是利用

分数傅里叶变换的阶次多样性

来实现多用户传输

未来还可以

对基于分数傅里叶变换的雷达通信一体化

进行如下研究

首先是信息嵌入策略的设计

比如我们可以利用LFM信号的调频率等

来映射通信信息

其次在利用分数傅里叶变换

实现多用户传输时

需要考虑多用户之间的干扰抑制问题

最后可以通过对发射波形进行联合设计

实现更好的雷达和通信性能

针对这些问题

大家课下可以思考一下

究竟该如何解决

这是本次课程

涉及到的参考文献

大家课下可以查阅

这就是今天课程的全部内容

谢谢大家