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简介
本内容为伊斯坦布尔技术大学电子和通信工程系高级设计项目报告，附相应代码。
文中主要讲述PMCW与OFDM两种雷达通信一体化信号的探测及通信性能对比分析。
目录
前言
联合雷达和通信（JRC）系统的发展代表了在单一框架内集成雷达和通信功能的尖端方法。本项目探讨了使用MATLAB设计和仿真这样一个系统，重点是实现有效的资源利用率，降低硬件复杂性，提高系统性能。这种集成背后的动机在于对现代无线系统中支持无缝通信和精确传感功能的技术的需求日益增长。通过结合这两种功能，JRC系统旨在实现频谱效率、降低成本和改善网络性能。
雷达子系统的设计是通过估计距离、速度和角度等关键参数来检测和跟踪目标。它在24 GHz的载波频率下工作，利用100 MHz带宽实现高分辨率传感。先进的信号处理技术，包括距离-多普勒分析，用于确保准确的目标定位和运动跟踪。另一方面，通信子系统向用户发送调制数据流，优先考虑高数据速率和可靠的信息传输。通过将通信数据嵌入到相位调制连续波形（PMCW）中并使用二进制相移键控（BPSK）调制，该系统实现了双重功能，而不会损害任何一个方面。
该项目的关键创新之一是使用奇异值分解（SVD）实现的多波束优化算法。该算法实现了高效的资源分配，允许系统根据应用的要求优先考虑雷达或通信功能。采用匹配滤波处理提高了通信数据的恢复能力，多普勒处理保证了目标速度的准确估计。该系统通过结合先进的信道建模和均衡技术，可以有效地解决噪声干扰、多径传播和多普勒频移等现实挑战。
初步结果表明，该系统的鲁棒性和可靠性。雷达子系统成功地探测和跟踪最大200米范围内的目标，实现精确的速度和距离测量。即使在存在噪声和信道损伤的情况下，通信子系统也能保持较低的误码率（BER），从而确保高数据传输精度。星座图分析进一步验证了系统的性能，显示了接收到的符号与其理想位置的最小偏差。
尽管取得了这些成就，但该项目承认存在一些挑战和需要改进的领域。残余信道损伤，例如幅度和相位失真，突出了对更复杂的信道估计技术的需求。增强多普勒补偿能力和集成降噪算法可以进一步提高系统性能。该项目的未来迭代可以探索使用机器学习算法进行自适应信道估计和高级波形设计，以优化雷达通信共存。
JRC系统的潜在应用扩展到各个领域，包括自动驾驶汽车、军事行动和工业物联网。在汽车系统中，该技术可以实现同时导航和车对车通信，提高安全性和效率。军事应用可以从改善的态势感知和安全数据传输中受益，而工业系统可以利用该技术将传感和通信集成到智能基础设施中。
总体而言，该项目为综合雷达和通信系统的发展奠定了坚实的基础。通过利用先进的信号处理技术和解决资源共享的挑战，JRC框架证明了其可行性和现实世界的实施潜力。未来的工作将集中在优化系统参数，验证模拟结果与硬件原型，并扩大系统的能力，以满足新兴技术的需求。
项目简介
本项目使用一个强大的MATLAB程序深入研究JRC技术的实现。一个关键的挑战在于优化波束形成和信号结构，以满足通信和雷达系统之间的固有差异。JRC系统由两个主要部分组成：用于探测和跟踪目标的雷达子系统和用于向用户传输数据的通信子系统[4]。雷达功能包括使用高分辨率雷达波形估计目标距离、速度和角度等关键参数[2]。同时，通信系统向用户发送调制数据流，同时考虑到诸如噪声、多径传播和多普勒效应的真实世界损害。通信系统优先考虑高数据速率和可靠的信息传输，而雷达系统则专注于准确的目标检测和参数估计。
文内插图
结论
OFDM和PMCW波形在联合雷达通信（JRC）系统中的集成为要求同时进行目标检测和高数据速率通信的应用提供了一种很有前途的解决方案。OFDM以其频谱效率和灵活性在通信中表现出色，而PMCW提供鲁棒的雷达由于其高距离分辨率和抗干扰能力，然而，此类系统的成功实施取决于解决关键限制，包括硬件复杂性、计算需求、干扰管理和资源分配。尽管存在这些挑战，但信号处理和硬件技术的进步为高效可靠的JRC系统铺平了道路，使未来自主平台、智能车辆和无线通信网络能够在动态环境中无缝运行。
