雷達(dá)通信頻譜共享及一體化：綜述與展望

劉凡 袁偉杰 原進(jìn)宏 張健 費(fèi)澤松 周建明

①(倫敦大學(xué)學(xué)院電子與電氣工程系 倫敦 WC1E7JE)

②(新南威爾士大學(xué)電氣工程與通信學(xué)院 悉尼 NSW2052)

③(悉尼科技大學(xué)全球大數(shù)據(jù)技術(shù)中心 悉尼 NSW2007)

④(北京理工大學(xué)信息與電子學(xué)院 北京 100081)

1 引言

隨著5G時(shí)代的到來，無線通信設(shè)備數(shù)量呈現(xiàn)爆炸式增長(zhǎng)趨勢(shì)。在這一背景下，全球通信產(chǎn)業(yè)對(duì)無線頻譜的需求日益迫切。自2015年以來，英國(guó)的網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營(yíng)商每年需要為900MHz和1800MHz這兩組頻段分別支付1.0×109～1.5×109美元費(fèi)用，用以提供2G/3G/4G的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)[1]。2015年，位于700～1800MHz的4組頻段在德國(guó)被拍賣出了6×109美元的天價(jià)[2]。近期，美國(guó)聯(lián)邦通信委員會(huì)完成了第1次5G頻段競(jìng)拍，其中28GHz頻段以6×108億美元成交[3]。根據(jù)報(bào)道，到2025年全世界將有超過7.5×1010臺(tái)互聯(lián)設(shè)備。這使得發(fā)掘額外的頻譜資源更加迫在眉睫[4]。為緩解這一矛盾，未來的通信系統(tǒng)將要探索與其他電子設(shè)備在同一頻段下共存的可行性。其中，雷達(dá)頻段被廣泛認(rèn)為是實(shí)現(xiàn)這一目的的最佳候選頻段之一[5]。

雷達(dá)起源于20世紀(jì)上半葉兩次世界大戰(zhàn)期間。經(jīng)過數(shù)十年的發(fā)展，現(xiàn)代雷達(dá)系統(tǒng)已在全球范圍內(nèi)部署，并被應(yīng)用于氣象預(yù)報(bào)、警戒監(jiān)視和航空導(dǎo)航等多個(gè)領(lǐng)域。目前，在10GHz頻段以下，L波段(1～2GHz),S波段(2～4GHz)和C波段(4～8GHz)主要被大量軍用或民用雷達(dá)系統(tǒng)所占據(jù)。然而，這些頻段在未來將有可能容納更多的長(zhǎng)期演進(jìn)技術(shù)(Long Term Evolution,LTE),5G新型無線電(New Radio,NR)系統(tǒng)和Wi-Fi系統(tǒng)[5]。在更高頻段，5G毫米波通信頻段與車載毫米波雷達(dá)的工作頻段十分接近。隨著無線通信技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展，將有越來越多的雷達(dá)頻段受到干擾。從歷史發(fā)展來看，雷達(dá)與通信系統(tǒng)向小型化以及更高頻段不斷演進(jìn)。目前，在毫米波頻段，現(xiàn)有雷達(dá)與通信系統(tǒng)的硬件架構(gòu)、信道特性以及信號(hào)處理方法已經(jīng)十分接近。從民用角度看，有相當(dāng)一部分5G/B5G新興應(yīng)用需要進(jìn)行感知與通信聯(lián)合設(shè)計(jì)，例如智慧城市、智慧家庭等物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用，以及車聯(lián)網(wǎng)、自動(dòng)駕駛等智能交通應(yīng)用。從軍用角度看，雷達(dá)、通信、電子戰(zhàn)等無線射頻系統(tǒng)的發(fā)展長(zhǎng)期以來呈現(xiàn)相互割裂、各自為政的狀態(tài)，消耗了大量頻譜與硬件資源，降低了作戰(zhàn)平臺(tái)的效能。為高效利用頻譜資源，并服務(wù)于多種民用與軍用新興應(yīng)用場(chǎng)景，雷達(dá)與通信的頻譜共享(Radar and Communication Spectrum Sharing,RCSS)近期引起了學(xué)界和工業(yè)界的高度關(guān)注[6–9]。

總體而言，RCSS技術(shù)包含兩條研究路徑(見圖1)：(1)雷達(dá)與通信頻譜共存(Radar-Communication Coexistence,RCC);(2)雷達(dá)通信一體化(Dual-Functional Radar-Communication system,DFRC)[10]。其中，前者考慮的是分立的雷達(dá)與通信系統(tǒng)共用同一頻譜，如何設(shè)計(jì)行之有效的干擾消除與管理技術(shù)來實(shí)現(xiàn)兩者的互不干擾。后者則考慮的是雷達(dá)與通信系統(tǒng)除了共享同一頻譜外，還共用同一硬件平臺(tái)，如何設(shè)計(jì)一體化信號(hào)處理方案來同時(shí)實(shí)現(xiàn)通信與雷達(dá)感知功能。RCC技術(shù)往往要求雷達(dá)和通信系統(tǒng)周期性地交換一些信息以實(shí)現(xiàn)合作互利，例如雷達(dá)的發(fā)射波形、波束圖樣，通信的調(diào)制方式、幀格式以及雷達(dá)與通信系統(tǒng)之間的信道狀態(tài)信息等等。在實(shí)際系統(tǒng)中，這一信息交換過程具有較高的復(fù)雜度。DFRC技術(shù)則直接通過共享硬件平臺(tái)實(shí)現(xiàn)了頻譜共享，并不需要額外的信息交換。此外，DFRC技術(shù)還能夠通過雙方的協(xié)同工作來同時(shí)提升二者的性能。如上文所述，當(dāng)前，DFRC技術(shù)的內(nèi)涵及應(yīng)用已遠(yuǎn)遠(yuǎn)不止于對(duì)頻譜利用率的提升，而是被進(jìn)一步拓展至包括車聯(lián)網(wǎng)、室內(nèi)定位和隱蔽通信在內(nèi)的多種新興的民用及軍用場(chǎng)景[11–14]。

圖1 RCSS技術(shù)的兩條研究路徑Fig.1 The two research directions of RCSS

綜上所述，本文將首先簡(jiǎn)要介紹RCC和DFRC技術(shù)的應(yīng)用場(chǎng)景，再對(duì)兩種技術(shù)的最新研究進(jìn)展進(jìn)行綜述。

2 應(yīng)用場(chǎng)景

2.1 雷達(dá)與商用無線通信系統(tǒng)的共存

本節(jié)給出不同頻段上雷達(dá)與商用通信系統(tǒng)頻譜共存的實(shí)例：

(1)L波段(1～2GHz)。該頻段主要被用于遠(yuǎn)距離空中監(jiān)視雷達(dá)，如空中交通管制雷達(dá)(Air Traffic Control,ATC)。同時(shí)也被分配給5G NR，頻分雙工LTE(Frequency Division Duplexing-LTE,FDD-LTE)等蜂窩通信系統(tǒng)，以及全球衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)(Global Navigation Satellite System,GNSS)的上下行鏈路[15]。

(2)S波段(2～4GHz)。該頻段通常用于高發(fā)射功率的機(jī)載預(yù)警雷達(dá)[16]。由于該頻段的電磁波對(duì)強(qiáng)降水等天氣較為敏感，諸多遠(yuǎn)距離氣象雷達(dá)亦在此頻段上工作[5]。該頻段上的通信系統(tǒng)包括802.11b/g/n/ax/y WLAN網(wǎng)絡(luò)，3.5GHz TDD-LTE及5G NR[17]。

(3)C波段(4～8GHz)。該頻段對(duì)氣象變化更加敏感，因此被分配給大多數(shù)氣象雷達(dá)用于定位小/中雨[5]。該頻段亦可以用于戰(zhàn)場(chǎng)/地面監(jiān)控和船舶交通服務(wù)[5]。處于該頻段的無線系統(tǒng)主要包括802.11a/h/j/n/p/ac/ax等WLAN網(wǎng)絡(luò)[18]。

(4)毫米波頻段(30～300GHz)。該頻段一般用于車載雷達(dá)，以實(shí)現(xiàn)防碰撞檢測(cè)、高精度成像等功能[19]。然而，值得注意的是，由于毫米波通信即將成為5G NR標(biāo)準(zhǔn)的一部分[20]，該頻段在將來也會(huì)變得較為擁擠。目前，毫米波頻段也被廣泛用于802.11ad/ay等WLAN網(wǎng)絡(luò)[18]。

在以上共存實(shí)例中，蜂窩基站和空中交通管制雷達(dá)的互干擾作為一個(gè)長(zhǎng)期遺留的歷史問題亟需解決[15]。在即將到來的5G網(wǎng)絡(luò)中，相同的問題仍然存在。

2.25 G車聯(lián)網(wǎng)毫米波定位

為滿足下一代自動(dòng)駕駛車輛的指標(biāo)需求，車聯(lián)網(wǎng)(Vehicle-to-everything,V2X)通信要求低時(shí)延的數(shù)據(jù)傳輸。一般通信系統(tǒng)可以將時(shí)延控制在幾百毫秒，而自動(dòng)駕駛關(guān)鍵應(yīng)用要求時(shí)延在10ms量級(jí)[11]。在同樣場(chǎng)景下，雷達(dá)感知應(yīng)當(dāng)能夠提供穩(wěn)定可靠的厘米級(jí)高精度障礙物檢測(cè)及環(huán)境感知功能。在本文著述之時(shí)，汽車定位和聯(lián)網(wǎng)框架大多基于GNSS或默認(rèn)標(biāo)準(zhǔn)，例如專用短程通信技術(shù)(Dedicated Short Range Communication,DSRC)[21]和進(jìn)階長(zhǎng)期演進(jìn)技術(shù)(LTE-Advanced,LTE-A)的D2D模式[19]。盡管這些方案可以提供基礎(chǔ)的V2X功能，但均不能達(dá)到上文所述的要求。舉例來說，4G蜂窩網(wǎng)絡(luò)可以在10m的精度范圍內(nèi)提供定位信息，時(shí)延一般高于1s，而這遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能達(dá)到保障安全駕駛的要求[11]。

可以預(yù)見，5G通信技術(shù)將能夠利用大規(guī)模MIMO天線陣列和毫米波頻譜來滿足上述V2X網(wǎng)絡(luò)的定位與通信需求[22,23]。毫米波頻段具有充裕的可用帶寬，不僅可以實(shí)現(xiàn)更高的數(shù)據(jù)傳輸效率，也可以顯著提升距離分辨率。此外，大規(guī)模的天線陣列可以形成“鉛筆式”的窄波束，準(zhǔn)確地指向車輛或者其他感興趣的目標(biāo)所在方向。這可以補(bǔ)償毫米波信號(hào)的路徑損失，同時(shí)提高方位角的估計(jì)精度。更重要的是，由于毫米波信道的稀疏性，其僅包含少數(shù)多徑分量。與sub-6GHz頻段豐富的散射路徑相比，毫米波信道中雷達(dá)目標(biāo)回波受到的雜波干擾要小得多，因此十分有利于對(duì)車輛的定位[11]。此外，利用雷達(dá)通信一體化傳輸，還可以進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)車輛的情景信息感知[24]。

綜上所述，有必要在車載平臺(tái)或者路邊單元(Road Side Unit,RSU)同時(shí)實(shí)現(xiàn)雷達(dá)感知與通信功能。現(xiàn)有的雷達(dá)通信一體化方案大多是針對(duì)sub-6GHz頻段設(shè)計(jì)。面向智能交通以及車聯(lián)網(wǎng)的毫米波雷達(dá)通信一體化方案則較少見諸報(bào)道。在此場(chǎng)景下，一體化設(shè)計(jì)將需要考慮諸多限制條件，例如毫米波信道、車輛的高動(dòng)態(tài)以及軌跡約束等。

2.3 WiFi室內(nèi)定位及動(dòng)作識(shí)別

隨著物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，對(duì)室內(nèi)定位服務(wù)的需求與日俱增[12,25]。盡管GNSS技術(shù)在室外環(huán)境下非常適用，其性能在室內(nèi)應(yīng)用中將大打折扣。作為一種低成本的解決方案，WiFi室內(nèi)定位系統(tǒng)(WiFi-based Positioning System,WPS)在近年受到了學(xué)術(shù)界和工業(yè)界極大的關(guān)注[12]。在WPS系統(tǒng)中，無線路由器收到用戶端發(fā)射的信號(hào)，并根據(jù)測(cè)量信號(hào)的到達(dá)時(shí)間(Time of Arrival,ToA)和到達(dá)角(Angle of Arrival,AoA)來推斷用戶端的位置。此外，定位信息還可以通過測(cè)量接收信號(hào)強(qiáng)度(Received Signal Strength,RSS)及其他信號(hào)特征來獲取。典型的信號(hào)特征包括頻率響應(yīng)、I/Q信號(hào)幅度等。這些信號(hào)特性將與一個(gè)預(yù)先測(cè)量好的特征數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行匹配，從而估計(jì)出一個(gè)最有可能的用戶端位置[26–28]。

為獲取包括人體動(dòng)作在內(nèi)的更多目標(biāo)細(xì)節(jié)信息，WiFi路由器還能夠直接處理由人體反射或散射的目標(biāo)回波。相比于傳統(tǒng)的WPS系統(tǒng)，這類系統(tǒng)更類似于一種雙站雷達(dá)。特別地，WiFi路由能夠從信道狀態(tài)信息(Channel State Information,CSI)提取因人體動(dòng)作所引起的微多普勒頻移，從而識(shí)別人的行為[29]。這一技術(shù)的潛在應(yīng)用將不僅局限于傳統(tǒng)的室內(nèi)定位，還能夠拓展到包括老年人健康監(jiān)測(cè)、情景感知、反恐行動(dòng)和智能家居等一系列新型場(chǎng)景中[30–32]。值得一提的是，近期由谷歌先進(jìn)技術(shù)項(xiàng)目組(Advance Technology And Projects,ATAP)主導(dǎo)的“Soli”項(xiàng)目采用了類似的思想，即利用手機(jī)搭載的毫米波雷達(dá)對(duì)人的手勢(shì)進(jìn)行識(shí)別，從而實(shí)現(xiàn)無接觸式的人機(jī)交互[33]。

以上技術(shù)可以被視作利用WiFi網(wǎng)絡(luò)來實(shí)現(xiàn)一種特殊的雷達(dá)/感知功能，因而可以被囊括在雷達(dá)通信一體化領(lǐng)域中。為實(shí)現(xiàn)同時(shí)同頻的WiFi通信與定位，需要進(jìn)一步發(fā)展先進(jìn)的協(xié)同信號(hào)處理技術(shù)。

2.4 無人機(jī)感知與通信

在一些具有巨大數(shù)據(jù)需求量(例如球賽轉(zhuǎn)播、演唱會(huì)等)或?yàn)?zāi)害應(yīng)急場(chǎng)景(地震、火災(zāi)等)中，無人機(jī)可作為空中基站來服務(wù)于地面用戶[34]。在這些場(chǎng)景中，無人機(jī)既需要感知環(huán)境獲得數(shù)據(jù)，又需要將這些數(shù)據(jù)傳輸給通信用戶。因此，感知與通信是無人機(jī)網(wǎng)絡(luò)兩個(gè)不可或缺的功能。無人機(jī)平臺(tái)上常用的攝像頭傳感器對(duì)包括光照強(qiáng)度、天氣等在內(nèi)的環(huán)境因素較為敏感。與此相比，基于電磁波的雷達(dá)傳感器則能夠全天候使用，還能被用于無人機(jī)集群編隊(duì)和碰撞檢測(cè)/避免[35]。長(zhǎng)期以來，無人機(jī)的通信與感知的研究是相互分離的。在感知與通信一體化技術(shù)方面少有以無人機(jī)網(wǎng)絡(luò)為背景的研究工作。雷達(dá)傳感器和通信收發(fā)機(jī)共享同一硬件平臺(tái)，將能夠有效地減小無人機(jī)的載荷，從而在降低能耗的同時(shí)提升無人機(jī)的機(jī)動(dòng)性[36]。

另外，由于無人機(jī)可能被用來進(jìn)行物理和網(wǎng)絡(luò)攻擊，其對(duì)基礎(chǔ)設(shè)施和人員也會(huì)構(gòu)成威脅[37–39]。即使是民用無人機(jī)，無意間飛入禁區(qū)也可能造成嚴(yán)重的后果[40]。為了檢測(cè)和跟蹤未經(jīng)授權(quán)的無人機(jī)，研究者提出了多種技術(shù)，例如雷達(dá)、攝像機(jī)和聲學(xué)傳感器。然而，部署專門用于偵測(cè)無人機(jī)的專用設(shè)備代價(jià)比較高昂[41]。因此，人們?cè)絹碓叫枰矛F(xiàn)有的通信系統(tǒng)(例如蜂窩基站)來監(jiān)視未授權(quán)的無人機(jī)，同時(shí)向已授權(quán)的用戶提供無線通信服務(wù)。因?yàn)檫@一部署不需要大量的額外硬件，從而有效降低了成本[42]。此外，通過將基站改造為低功率雷達(dá)，包含有大量微基站的未來超密集網(wǎng)絡(luò)(Ultra Dense Network,UDN)可以被用作城市防空系統(tǒng)，對(duì)未授權(quán)無人機(jī)威脅提供低空預(yù)警。

2.5 多功能射頻系統(tǒng)

從發(fā)展歷史來看，包括通信、電子戰(zhàn)(Electronic Warfare,EW)和雷達(dá)在內(nèi)的艦載與機(jī)載射頻系統(tǒng)的開發(fā)是相互分離的。這些子系統(tǒng)的增長(zhǎng)使得戰(zhàn)斗平臺(tái)的體積和重量以及天線陣列尺寸顯著增加。這會(huì)導(dǎo)致更大的雷達(dá)截面積(Radar Cross-Section,RCS)，從而大大增加了被敵方偵測(cè)到的可能性。此外，這些子系統(tǒng)的共存不可避免地引起電磁兼容性問題，因而可能造成嚴(yán)重的相互干擾。為了解決這些問題，美國(guó)國(guó)防高級(jí)研究計(jì)劃局(Defence Advanced Research Projects Agency,DARPA)于1996年啟動(dòng)了先進(jìn)多功能射頻概念(Advanced Multi-function Radio Frequency Concept,AMRFC)項(xiàng)目，其目的是設(shè)計(jì)能夠同時(shí)支持上述多種功能的綜合射頻系統(tǒng)[43,44]。在2009年，海軍研究辦公室(Office of Naval Research,ONR)實(shí)施了一項(xiàng)后續(xù)項(xiàng)目，即集成上層建筑(Integrated Topside,InTop)計(jì)劃[45]，這一項(xiàng)目的目標(biāo)是基于AMRFC的結(jié)果進(jìn)一步開發(fā)基于多功能射頻系統(tǒng)的寬帶射頻組件和天線陣列。

顯而易見，如何融合雷達(dá)與通信子系統(tǒng)是上述研究的核心問題。隨后，DARPA在2013年資助了一項(xiàng)名為“雷達(dá)和通信共享頻譜接入(Shared SPectrum Access for Radar and Communications,SSPARC)”的專用項(xiàng)目，并在2015年推進(jìn)到第2階段[46]。這一項(xiàng)目的目的之一是釋放部分6GHz雷達(dá)系統(tǒng)的頻譜，以供雷達(dá)和無線通信共享使用。SSPARC的目標(biāo)不僅包括軍事通信系統(tǒng)共享雷達(dá)頻譜，還包括民用無線系統(tǒng)共享雷達(dá)頻譜，這與上一節(jié)所討論的雷達(dá)與商用通信系統(tǒng)共存問題密切相關(guān)。

2.6 雷達(dá)輔助的低截獲概率(Low-Probability-of-Intercept,LPI)通信

許多通信應(yīng)用都具有保密的需求。即在通信信息傳輸過程中應(yīng)保護(hù)敏感信息，例如商業(yè)信息或關(guān)鍵設(shè)施的位置。因此，可以利用被截獲概率來刻畫保密通信的關(guān)鍵性能。傳統(tǒng)上，LPI是通過跳頻/跳時(shí)或擴(kuò)頻方法來實(shí)現(xiàn)的，這需要大量的時(shí)間和頻率資源[47,48]。從雷達(dá)通信一體化的角度來看，一種更經(jīng)濟(jì)的方法是將通信信號(hào)嵌入雷達(dá)回波中，以掩蓋數(shù)據(jù)傳輸[14,49,50]。

在上述場(chǎng)景中，LPI系統(tǒng)模型一般由散射目標(biāo)、RF標(biāo)簽/應(yīng)答器和雷達(dá)收發(fā)器組成。簡(jiǎn)單地說，雷達(dá)首先發(fā)射探測(cè)波形，這一波形可以被RF標(biāo)簽在到達(dá)目標(biāo)時(shí)捕獲。然后，RF標(biāo)簽用通信信息對(duì)雷達(dá)信號(hào)進(jìn)行重調(diào)制，再將其發(fā)送回雷達(dá)，該RF標(biāo)簽自然會(huì)嵌入到所反射的雷達(dá)回波中[14]。在這一過程中，應(yīng)當(dāng)通過控制其發(fā)射功率以及與雷達(dá)波形的相關(guān)性/相似性來設(shè)計(jì)相應(yīng)的通信波形。如此一來，由于通信信號(hào)隱藏在隨機(jī)的雜波和回波中，對(duì)其進(jìn)行識(shí)別將非常困難。而雷達(dá)則可以利用一些先驗(yàn)信息對(duì)通信信號(hào)進(jìn)行解碼[49]。因此，通過精心設(shè)計(jì)的波形和先進(jìn)的信號(hào)處理技術(shù)，可以在雷達(dá)感知、通信速率和信息保密性之間取得多種性能折中。

2.7 無源雷達(dá) (Passive Radar,PR)

從更廣泛的角度來看，利用非合作通信信號(hào)進(jìn)行目標(biāo)探測(cè)的無源雷達(dá)可以被看作一種特殊的RCSS技術(shù)。這些信號(hào)源包括電視信號(hào)、蜂窩基站和數(shù)字視頻/音頻廣播(Digital Video/Audio Broadcasting,DVB/DAB)[51]。為了檢測(cè)目標(biāo)，無源雷達(dá)首先接收一個(gè)從外部發(fā)射機(jī)發(fā)出，經(jīng)視距路徑(通常稱為“參考信道”)傳輸?shù)膮⒖夹盘?hào)。同時(shí)，它會(huì)收到同一信號(hào)經(jīng)由目標(biāo)散射(稱為“監(jiān)視信道”)后的散射信號(hào)[52,53]。與有源雷達(dá)系統(tǒng)類似，這些散射信號(hào)同樣包含目標(biāo)的參數(shù)信息。因此，可以通過計(jì)算從兩個(gè)信道收集的信號(hào)之間的相關(guān)性來估計(jì)有關(guān)目標(biāo)參數(shù)。

眾所周知，由于無源雷達(dá)在進(jìn)行目標(biāo)探測(cè)時(shí)保持靜默，其很難被定位或者受到干擾，因此十分適用于對(duì)隱蔽性要求較高的場(chǎng)景。此外，它不需要額外的時(shí)間/頻率資源，從而使得其成本和復(fù)雜度大大低于傳統(tǒng)的有源雷達(dá)設(shè)備。因此，無源雷達(dá)又被稱為“綠色雷達(dá)”[52]。然而，由于所使用的信號(hào)不是專門為目標(biāo)檢測(cè)而設(shè)計(jì)的，并且發(fā)射源通常不受無源雷達(dá)的控制，其可靠性較差[52]。為進(jìn)一步提高檢測(cè)概率同時(shí)保證良好的通信性能，可以采用RCSS技術(shù)進(jìn)行聯(lián)合波形設(shè)計(jì)和資源分配[54]。

2.8 其他

除了上述場(chǎng)景外，還存在一些潛在的雷達(dá)通信一體化應(yīng)用尚未引起人們的關(guān)注，舉例如下：

(1)無線射頻識(shí)別(Radio Frequency IDentifi cation,RFID)。典型的RFID系統(tǒng)由讀取器和RF標(biāo)簽組成。RF標(biāo)簽可以分類為有源或無源的，取決于其是否攜帶電池。在進(jìn)行射頻識(shí)別時(shí)，讀取器首先向標(biāo)簽發(fā)送詢問信號(hào)，標(biāo)簽將該信號(hào)調(diào)制后返回給讀取器，該調(diào)制信號(hào)中包含有標(biāo)簽天線陣列負(fù)載所形成的獨(dú)特信號(hào)特征，讀取器據(jù)此即可完成標(biāo)簽的識(shí)別[55]。RFID技術(shù)具有類似雷達(dá)的傳輸機(jī)制，又通過背向散射通信在讀取器和標(biāo)簽之間建立通信鏈路，所以可以在某種程度上視作雷達(dá)與通信的一體化。

(2)醫(yī)學(xué)傳感器。生物傳感器可被嵌入到人體內(nèi)用來檢測(cè)人體的健康狀態(tài)。這些傳感器只能支持低功耗的感知功能，且計(jì)算性能有限。因此，一般需要將測(cè)量的原始數(shù)據(jù)傳輸?shù)襟w外設(shè)施完成進(jìn)一步的處理。如何在該領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)通信與感知一體化仍然是一個(gè)開放問題[56]。

(3)雷達(dá)作為通信中繼。與傳統(tǒng)無線通信不同，大多數(shù)雷達(dá)信號(hào)的傳輸都具有高功率和高指向性，這些特性使得雷達(dá)非常適合作為通信中繼來使用。雷達(dá)可以將微弱通信信號(hào)放大后，轉(zhuǎn)發(fā)給遠(yuǎn)距離通信用戶[57]。雷達(dá)通信一體化中繼技術(shù)將能夠在中/遠(yuǎn)距離通信應(yīng)用中發(fā)揮重要作用。

3 主要研究問題

本節(jié)對(duì)RCSS領(lǐng)域研究中存在的主要問題與挑戰(zhàn)進(jìn)行梳理。

3.1 雷達(dá)與通信同頻共存的主要研究問題

總體而言，雷達(dá)通信同頻共存可看作一種特殊的認(rèn)知無線電場(chǎng)景。與傳統(tǒng)僅包含通信系統(tǒng)的認(rèn)知無線電不同的是，雷達(dá)與通信的同頻共存需要同時(shí)考慮雷達(dá)探測(cè)與通信的性能指標(biāo)，并且還要針對(duì)雷達(dá)所獨(dú)有的工作模式進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì)。宏觀而言，這一領(lǐng)域所研究的問題可大致分為以下3類：

(1)干擾信道估計(jì)。為實(shí)現(xiàn)雷達(dá)與通信系統(tǒng)間的干擾消除，應(yīng)首先對(duì)干擾信道進(jìn)行估計(jì)。然而，與傳統(tǒng)的通信系統(tǒng)間基于導(dǎo)頻的信道估計(jì)不同，雷達(dá)所采用的工作模式、波形設(shè)計(jì)以及信號(hào)處理都與通信系統(tǒng)全然不同，因而傳統(tǒng)信道估計(jì)方法往往并不適用。此外，雷達(dá)系統(tǒng)往往存在安全與隱私的需求，與民用系統(tǒng)之間共享導(dǎo)頻信號(hào)進(jìn)行合作式信道估計(jì)將有可能對(duì)其傳輸?shù)陌踩栽斐呻[患，這就要求我們考慮非合作式的干擾信道估計(jì)方法。

(2)發(fā)射機(jī)設(shè)計(jì)。在獲取干擾信道信息以后，需要在發(fā)射端進(jìn)行信號(hào)設(shè)計(jì)、波束成型和預(yù)編碼等操作，以克服雷達(dá)與通信之間的互干擾，并盡量保證兩者的性能指標(biāo)不受太大影響。除通信的信號(hào)干擾噪聲比、誤碼率、通信速率等指標(biāo)外，還需要考慮雷達(dá)的估計(jì)與檢測(cè)性能。相關(guān)性能指標(biāo)包括檢測(cè)概率、虛警概率和估計(jì)誤差等。如何在認(rèn)知無線電框架下對(duì)雷達(dá)性能進(jìn)行分析與優(yōu)化，是實(shí)現(xiàn)發(fā)射預(yù)編碼設(shè)計(jì)的關(guān)鍵。

(3)接收抗干擾設(shè)計(jì)。在雷達(dá)與通信共存場(chǎng)景下，接收機(jī)可能會(huì)同時(shí)收到雷達(dá)回波與通信信號(hào)。由于兩種信號(hào)處于同一頻段，往往需要對(duì)其進(jìn)行分離，并對(duì)干擾信號(hào)進(jìn)行抑制。例如在通信接收端，需要對(duì)雷達(dá)回波/散射波進(jìn)行抑制，從而對(duì)通信信號(hào)進(jìn)行低誤碼率解調(diào)；在雷達(dá)接收端，則需要識(shí)別并抑制通信信號(hào)，從而高精度地恢復(fù)目標(biāo)回波。

3.2 雷達(dá)通信一體化的主要研究問題

相比雷達(dá)通信同頻共存，雷達(dá)通信一體化需要實(shí)現(xiàn)雷達(dá)感知與無線通信功能的深度融合，因此所涉及的問題更為基礎(chǔ)和本質(zhì)?？傮w而言，我們可以將這一領(lǐng)域的研究分為以下3類：

(1)雷達(dá)通信一體化信息論。為了揭示感知與通信一體化的信息論本質(zhì)，需要對(duì)雷達(dá)通信一體化信息論進(jìn)行研究。與傳統(tǒng)香農(nóng)信息論所不同的是，雷達(dá)探測(cè)具有不同的性能指標(biāo)和極限。例如，目標(biāo)檢測(cè)性能由檢測(cè)概率/虛警概率給出，目標(biāo)參數(shù)估計(jì)方差的最優(yōu)下界則由Cramér-Rao下界給出。需要在此基礎(chǔ)上建立新的感知通信一體化信息論，探明兩者的最佳性能邊界及性能折中。

(2)雷達(dá)通信一體化信號(hào)處理。雷達(dá)通信一體化的信號(hào)處理具體包括一體化波形設(shè)計(jì)、聯(lián)合發(fā)射波束成型、聯(lián)合信號(hào)接收等。總體可以歸納為時(shí)頻域和空域信號(hào)處理兩個(gè)方面。此外，從功能優(yōu)先級(jí)的角度看，還可以將一體化信號(hào)處理思想分為以雷達(dá)為主的一體化設(shè)計(jì)(radar-centric)，以通信為主的一體化設(shè)計(jì)(communication-centric)和聯(lián)合加權(quán)設(shè)計(jì)(joint design)3種類型。目前國(guó)內(nèi)外對(duì)于雷達(dá)通信一體化的研究主要集中在信號(hào)處理這一方面，將在后文對(duì)相關(guān)研究現(xiàn)狀進(jìn)行詳細(xì)綜述。

(3)雷達(dá)通信一體化協(xié)議及系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)。從工作體制來看，通信一般采用時(shí)分或頻分雙工，而雷達(dá)則可大致分為脈沖式與連續(xù)波雷達(dá)。為實(shí)現(xiàn)雷達(dá)與通信體制的進(jìn)一步融合，需要設(shè)計(jì)新的傳輸協(xié)議與系統(tǒng)架構(gòu)，以實(shí)現(xiàn)雷達(dá)與通信功能的互不干擾甚至協(xié)同傳輸。此外，已有雷達(dá)通信一體化系統(tǒng)往往工作在sub-10GHz頻段。在未來的一體化應(yīng)用場(chǎng)景，例如在車聯(lián)網(wǎng)、無人機(jī)集群等網(wǎng)絡(luò)中，將要在毫米波頻段對(duì)感知與通信功能進(jìn)行融合，來同時(shí)提供高精度定位與高速率通信服務(wù)。因此，需要設(shè)計(jì)低成本、低復(fù)雜度和高效率的毫米波雷達(dá)通信一體化的新系統(tǒng)架構(gòu)。

4 研究現(xiàn)狀

本節(jié)將對(duì)RCSS領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀進(jìn)行梳理和綜述，首先討論分立的雷達(dá)與通信系統(tǒng)的共存，再討論雷達(dá)通信一體化的相關(guān)研究進(jìn)展。

4.1 雷達(dá)與通信同頻共存研究現(xiàn)狀

(1)機(jī)會(huì)頻譜共享。機(jī)會(huì)頻譜共享可以看作傳統(tǒng)認(rèn)知無線電技術(shù)的一種簡(jiǎn)單擴(kuò)展，其中雷達(dá)是頻譜的主要用戶(primary user)，通信系統(tǒng)則是次級(jí)用戶(secondary user)。這類方案通常要求次級(jí)用戶感知頻譜，并且在頻譜未被占用時(shí)進(jìn)行傳輸[58]。為避免對(duì)雷達(dá)產(chǎn)生干擾，通信系統(tǒng)需要通過控制其傳輸功率來保證雷達(dá)接收到的干擾噪聲比(Interference-to-Noise-Ratio,INR)小于其能容忍的門限。在此基礎(chǔ)上，美國(guó)卡耐基梅隆大學(xué)的Saruthirathanaworakun等人[59]于2012年進(jìn)一步考察了蜂窩通信系統(tǒng)的旋轉(zhuǎn)掃描雷達(dá)的同頻共存。在這一模型中，雷達(dá)天線的主瓣在不斷旋轉(zhuǎn)，從而通信系統(tǒng)可以在位于雷達(dá)旁瓣內(nèi)時(shí)進(jìn)行通信。他們考慮了在給定雷達(dá)所能容忍的干擾噪聲比要求下，基站與雷達(dá)之間的最短距離。同時(shí)，還計(jì)算了在此INR要求下基站對(duì)其下行用戶所能達(dá)到的信號(hào)干擾噪聲比(Signal-to-Interference-plus-Noise-Ratio,SINR)，從而給出了機(jī)會(huì)頻譜共享場(chǎng)景下的下行通信速率，并分析了多種數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)例如語音、視頻和文件下載在這一場(chǎng)景下的可行性及其性能。

值得注意的是，以上方案雖然易于工程實(shí)現(xiàn)，但無法真正實(shí)現(xiàn)雷達(dá)與通信系統(tǒng)在時(shí)、頻、空的資源共享。這是因?yàn)闄C(jī)會(huì)頻譜共享方案僅僅允許通信系統(tǒng)在一定條件下傳輸信號(hào)，在其他情況下則不能。這些條件通常包括：(a)雷達(dá)是否正在該頻段傳輸；(b)通信系統(tǒng)傳輸?shù)男盘?hào)功率是否會(huì)干擾雷達(dá)工作；(c)通信系統(tǒng)是否位于雷達(dá)波束圖樣的主瓣位置。因此，這一方案無法做到高效利用資源。此外，這些研究通常考慮的是機(jī)械式或相控陣掃描雷達(dá)與通信系統(tǒng)的共存，而這些雷達(dá)將在不久的將來為下一代集中式MIMO雷達(dá)所取代[60,61]。對(duì)比旋轉(zhuǎn)掃描雷達(dá)，MIMO雷達(dá)在進(jìn)行目標(biāo)搜索時(shí)通常發(fā)射全向正交波形，在進(jìn)行目標(biāo)跟蹤時(shí)又需要進(jìn)行波束成型。這使得基站很難在MIMO雷達(dá)隨機(jī)切換其波束圖樣時(shí)識(shí)別其主瓣和旁瓣的位置。因此，需要采取更為先進(jìn)的技術(shù)，例如預(yù)編碼，來消除雷達(dá)與通信系統(tǒng)的互干擾。

(2)干擾信道估計(jì)。在進(jìn)行預(yù)編碼設(shè)計(jì)之前，首先需要獲取雷達(dá)與通信系統(tǒng)之間的干擾信道狀態(tài)信息(Interference Channel State Information,ICSI)。傳統(tǒng)上，可以通過雷達(dá)向通信系統(tǒng)發(fā)射導(dǎo)頻信號(hào)來估計(jì)干擾信道，而這將不可避免地造成計(jì)算資源和信號(hào)資源的浪費(fèi)，且會(huì)影響雷達(dá)正常的目標(biāo)探測(cè)等操作。文獻(xiàn)[62]進(jìn)一步提出可以在雷達(dá)與通信系統(tǒng)之間架設(shè)一個(gè)控制中心來協(xié)調(diào)ICSI的估計(jì)和發(fā)射預(yù)編碼的設(shè)計(jì)。在雷達(dá)具有優(yōu)先權(quán)的頻譜共享系統(tǒng)中，該控制中心還可以同時(shí)作為雷達(dá)的信息融合中心使用，并隸屬于雷達(dá)站進(jìn)行管理，從而避免了將雷達(dá)信號(hào)參數(shù)共享給民用通信系統(tǒng)所引起的安全問題。然而，控制中心的建設(shè)成本往往較高。有鑒于此，文獻(xiàn)[63]提出一種新的雷達(dá)通信干擾信道估計(jì)方案，其核心思想是利用MIMO雷達(dá)的探測(cè)信號(hào)作為導(dǎo)頻，因此雷達(dá)不需要再額外發(fā)射導(dǎo)頻。由于MIMO雷達(dá)在目標(biāo)搜索和跟蹤兩種模式間隨機(jī)切換，基站需要首先利用假設(shè)檢驗(yàn)方法判別雷達(dá)的工作模式，然后再據(jù)此對(duì)信道進(jìn)行估計(jì)。

(3)具有閉式解的預(yù)編碼方案。在獲取干擾信道以后，為保證雷達(dá)與通信系統(tǒng)真正同時(shí)同頻工作，且互不干擾，可以在雷達(dá)或通信端進(jìn)行預(yù)編碼設(shè)計(jì)來消除干擾。與MIMO通信的迫零預(yù)編碼(Zero-Forcing,ZF)類似，一種較為簡(jiǎn)單的具有閉式解的預(yù)編碼方案是所謂零空間投影預(yù)編碼(Null-Space Projection,NSP)，最早見于2012年由美國(guó)弗吉尼亞理工大學(xué)Sodagari等人發(fā)表的文獻(xiàn)[64]。這一工作考慮了集中式MIMO雷達(dá)與MIMO通信接收機(jī)之間的共存問題，其預(yù)編碼設(shè)計(jì)在雷達(dá)端進(jìn)行。具體步驟為：首先估計(jì)雷達(dá)發(fā)射機(jī)與通信接收機(jī)之間的互干擾信道。然后，通過奇異值分解(Singular Value Decomposition,SVD)得到信道的右奇異向量矩陣，利用其中對(duì)應(yīng)奇異值為0的部分奇異向量矩陣構(gòu)造投影矩陣，該矩陣可以將任意信號(hào)投影至信道的零空間(null-space)中。最后，利用該投影矩陣對(duì)雷達(dá)信號(hào)進(jìn)行線性預(yù)編碼，即可保證其對(duì)通信接收機(jī)的干擾功率為0?？梢钥吹?，這一算法與MIMO通信中的SVD預(yù)編碼有諸多相似之處。所不同的是，這一操作勢(shì)必會(huì)對(duì)雷達(dá)的性能造成影響。根據(jù)作者的分析，MIMO雷達(dá)估計(jì)性能的Cramér-Rao下界(Cramér-Rao Bound,CRB)將會(huì)惡化[64]。這是因?yàn)楫?dāng)MIMO雷達(dá)采用正交波形時(shí)得到的CRB是最優(yōu)的，而投影矩陣無疑破壞了這種正交性。后續(xù)文獻(xiàn)[65]中，作者進(jìn)一步考慮了利用特征值矩陣中所有對(duì)應(yīng)奇異值不超過某一門限的奇異向量構(gòu)成的矩陣來設(shè)計(jì)預(yù)編碼矩陣。利用該矩陣進(jìn)行預(yù)編碼后，雷達(dá)信號(hào)對(duì)通信系統(tǒng)造成的干擾將低于某一門限。作者同時(shí)指出，當(dāng)特征值門限趨于無窮時(shí)，投影矩陣將趨近于單位矩陣，因此不會(huì)對(duì)雷達(dá)波形的正交性造成任何影響，同時(shí)卻無法控制對(duì)通信接收機(jī)的干擾大小。反之，如果將干擾降為0，則經(jīng)過預(yù)編碼后的雷達(dá)波形將會(huì)嚴(yán)重失真。這正是雷達(dá)與通信性能的兩種極端情況。而隨著門限取值的變化，預(yù)編碼矩陣可以在通信與雷達(dá)性能之間進(jìn)行權(quán)衡。2015年，在先前研究的基礎(chǔ)上，Khawar等人[66]進(jìn)一步分析了NSP預(yù)編碼方法對(duì)MIMO雷達(dá)檢測(cè)性能的影響，給出了檢測(cè)概率(detection probability)性能曲線。

以上工作雖然能夠較好地利用預(yù)編碼設(shè)計(jì)解決雷達(dá)通信同頻共存，但也存在兩個(gè)較大的問題：(a)NSP預(yù)編碼對(duì)通信接收機(jī)造成的干擾大小依賴于信道的奇異值，而奇異值的大小無法人為控制，因而并不能真正將干擾最小化，或是降低到任意給定門限以下；(b)若待探測(cè)目標(biāo)的方向恰與干擾信道的零空間對(duì)齊，則該目標(biāo)將無法被雷達(dá)識(shí)別。這些缺陷迫使學(xué)界考慮利用凸優(yōu)化(convex optimization)方法來實(shí)現(xiàn)雷達(dá)與通信的同頻共存。

(4)基于凸優(yōu)化方法的預(yù)編碼設(shè)計(jì)。2016年，美國(guó)羅格斯大學(xué)的Li等人[67]首先考慮了利用凸優(yōu)化技術(shù)實(shí)現(xiàn)P2P MIMO通信系統(tǒng)與矩陣完成MIMO雷達(dá)(Matrix Completion MIMO Radar,MC-MIMO Radar)之間的同頻共存問題。MC-MIMO雷達(dá)與普通MIMO雷達(dá)的不同之處在于，其僅對(duì)接收信號(hào)矩陣的部分元素進(jìn)行采樣，然后在接收端利用矩陣完成算法近似恢復(fù)出完整的雷達(dá)信號(hào)，從而達(dá)到節(jié)省計(jì)算資源的目的[67]。文獻(xiàn)[68]對(duì)通信發(fā)射信號(hào)的協(xié)方差矩陣和雷達(dá)的次采樣矩陣進(jìn)行聯(lián)合優(yōu)化，用以最小化雷達(dá)端在對(duì)接收信號(hào)采樣后的等效干擾功率，同時(shí)滿足通信系統(tǒng)的發(fā)射功率以及容量約束。作者利用拉格朗日對(duì)偶分解(Lagrangian dualdecomposition)和交替最小化算法(alternating minimization)對(duì)相關(guān)問題進(jìn)行了求解。2017年，Li等人[62]進(jìn)一步將與信號(hào)相關(guān)的雷達(dá)雜波(signaldependent clutter)引入優(yōu)化模型中，使其更符合雷達(dá)工作的實(shí)際情形。美國(guó)哥倫比亞大學(xué)的Zheng等人[68]考慮了脈沖式雷達(dá)(pulsed radar)與通信的共存問題。他們指出，在共存場(chǎng)景下，通信對(duì)雷達(dá)的干擾是持續(xù)不斷的，而由于脈沖占空比的存在，雷達(dá)對(duì)通信的干擾則是間歇性的。因此，他們給出了一種新的通信速率度量方式，即所謂的“復(fù)合速率”(compound rate)。該速率是存在雷達(dá)干擾時(shí)的通信速率與不存在干擾時(shí)的通信速率的加權(quán)和。在文獻(xiàn)[68]中，作者對(duì)通信信號(hào)的協(xié)方差矩陣以及雷達(dá)信號(hào)進(jìn)行了優(yōu)化，用以最大化通信的復(fù)合速率，同時(shí)滿足雷達(dá)和通信的發(fā)射功率預(yù)算，以及雷達(dá)的接收SINR門限。這一優(yōu)化問題在雷達(dá)干擾滿足特殊條件時(shí)可被解析求解。

為進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)MIMO雷達(dá)與多用戶MIMO通信系統(tǒng)(Multi-User MIMO,MU-MIMO)的頻譜共存，文獻(xiàn)[69]給出了一種在不完美ICSI假設(shè)下的穩(wěn)健預(yù)編碼方案，在最大化雷達(dá)的檢測(cè)概率的同時(shí)保證下行通信用戶的SINR約束條件。文獻(xiàn)[70]給出一種干擾對(duì)齊預(yù)編碼方案來實(shí)現(xiàn)多個(gè)雷達(dá)與多個(gè)通信系統(tǒng)之間的頻譜共享。文獻(xiàn)[71]則考慮了雷達(dá)估計(jì)性能的優(yōu)化，在存在通信干擾的情況下，通過在雷達(dá)端進(jìn)行預(yù)編碼來最小化目標(biāo)估計(jì)的Cramér-Rao界。進(jìn)一步地，文獻(xiàn)[72]給出了一種基于“建設(shè)性干擾”概念的通信端發(fā)射預(yù)編碼方案，即利用已知的通信用戶間干擾來加強(qiáng)下行用戶的接收SINR，同時(shí)最小化對(duì)雷達(dá)的干擾。仿真結(jié)果顯示，在相同的發(fā)射總功率約束下，相比于傳統(tǒng)預(yù)編碼方案，這一方案中通信系統(tǒng)的性能得到極大提升，同時(shí)雷達(dá)收到的通信干擾顯著減小。

(5)接收機(jī)設(shè)計(jì)。在本節(jié)最后討論了雷達(dá)通信共存場(chǎng)景下的接收機(jī)設(shè)計(jì)方案。這一接收機(jī)需要在存在雷達(dá)干擾的情況下解調(diào)通信信號(hào)，或是在存在通信干擾的情況下對(duì)雷達(dá)目標(biāo)進(jìn)行估計(jì)。目前，這方面的主要工作都集中在通信接收機(jī)的設(shè)計(jì)上。文獻(xiàn)[73]首先考慮了在雷達(dá)與通信非協(xié)作情況下的通信接收機(jī)設(shè)計(jì)。在這一模型中，通信接收機(jī)在有多個(gè)未知雷達(dá)干擾源的情形下工作，并嘗試解調(diào)通信信號(hào)。他們首先證明，在某種表示域下，通信系統(tǒng)接收到的雷達(dá)干擾是稀疏(sparse)的。同時(shí)，在迭代式解調(diào)算法中，解調(diào)錯(cuò)誤將隨著迭代次數(shù)的增加變得更加稀疏。綜合這兩點(diǎn)后，他們提出了基于壓縮感知(compressed sensing)和原子范數(shù)(atomic norm)約束的優(yōu)化算法，以實(shí)現(xiàn)聯(lián)合解調(diào)及雷達(dá)波形估計(jì)，由此消除雷達(dá)信號(hào)干擾并恢復(fù)通信信號(hào)。仿真結(jié)果顯示，這一算法可以使通信接收機(jī)獲得較好的誤符號(hào)率(Symbol Error Rate,SER)性能。

在典型共存場(chǎng)景下，通信系統(tǒng)將周期性地收到雷達(dá)的干擾脈沖，這類脈沖信號(hào)通常具有較高的幅度和較窄的時(shí)間寬度。因此可以將通信接收機(jī)收到的雷達(dá)干擾近似建模為具有恒定幅度的加性信號(hào)。雖然干擾信號(hào)的幅度可以較為準(zhǔn)確地進(jìn)行估計(jì)，但由于雷達(dá)信號(hào)的隨機(jī)時(shí)延，其相位將難以進(jìn)行估計(jì)。文獻(xiàn)[74]考慮了在雷達(dá)干擾信號(hào)的幅度已知相位未知情況下的通信接收機(jī)設(shè)計(jì)問題，主要包括：(a)在給定通信星座圖的情況下，如何根據(jù)最大似然準(zhǔn)則決定最佳的判決域；(b)如何設(shè)計(jì)自適應(yīng)的最優(yōu)星座圖來最小化通信的誤符號(hào)率。仿真結(jié)果顯示，在低功率雷達(dá)干擾下，最優(yōu)星座圖呈同心六邊形形狀；在高功率雷達(dá)干擾下，最優(yōu)星座圖為非等間距的脈沖幅度調(diào)制(Pulse Amplitude Modulation,PAM)。

4.2 雷達(dá)通信一體化研究現(xiàn)狀

(1)雷達(dá)通信一體化系統(tǒng)的信息論研究。為了研究雷達(dá)通信一體化系統(tǒng)所能達(dá)到的性能極限，必須在統(tǒng)一的理論框架下對(duì)兩種系統(tǒng)的性能度量進(jìn)行討論。這就要求使用信息論來對(duì)其進(jìn)行分析。這其中的一個(gè)關(guān)鍵問題是，如何給定雷達(dá)系統(tǒng)性能的信息論度量。眾所周知，傳輸速率是衡量通信系統(tǒng)性能的重要指標(biāo)。通信發(fā)射符號(hào)一般取自一個(gè)可數(shù)的離散星座圖(constellation)。假設(shè)星座圖的大小為N，則每一個(gè)星座點(diǎn)包含了log2N比特信息，因而可以用比特率(bit rate)來對(duì)通信速率進(jìn)行度量。與通信系統(tǒng)相反，雷達(dá)系統(tǒng)發(fā)射的信號(hào)并不是取自一個(gè)離散的星座點(diǎn)集，且其本身并不包含信息。只有在被待探測(cè)目標(biāo)反射回來后，才會(huì)在回波中攜帶目標(biāo)的信息。因此難以將比特率這樣的概念用到雷達(dá)系統(tǒng)中。注意到，在點(diǎn)目標(biāo)模型下，雷達(dá)通常需要估計(jì)目標(biāo)的距離、速度和方位角這3個(gè)重要參數(shù)，分別對(duì)應(yīng)于雷達(dá)信號(hào)的3個(gè)維度：快時(shí)間域(fast time，即單個(gè)脈沖內(nèi)時(shí)間)、慢時(shí)間域(slow time，即脈沖個(gè)數(shù))和空間域。在這3個(gè)維度，可以將信號(hào)經(jīng)過采樣后劃分為多個(gè)分辨單元，每個(gè)單元對(duì)應(yīng)了一個(gè)特定的目標(biāo)距離、速度和角度。而對(duì)回波的處理，就是通過脈沖壓縮、傅里葉變換和接收波束成型等操作，判斷其在哪個(gè)單元內(nèi)具有最大的響應(yīng)，從而將該分辨單元作為目標(biāo)參數(shù)的估計(jì)[75]。這就啟發(fā)我們，可以將每一個(gè)分辨單元視作一個(gè)“星座點(diǎn)”，從而對(duì)雷達(dá)獲取目標(biāo)信息的“速率”進(jìn)行度量。這一思想最先由美國(guó)的Guerci等人[76]在2015年提出。進(jìn)一步注意到，通信系統(tǒng)的傳輸速率極限由香農(nóng)容量給定，而香農(nóng)容量定義為發(fā)射端到接收端的最大互信息(mutual information)。那么雷達(dá)系統(tǒng)中是否存在與之對(duì)應(yīng)的性能界呢？一個(gè)自然的聯(lián)想是雷達(dá)的Cramér-Rao下界。根據(jù)參數(shù)估計(jì)理論，CRB是所有無偏估計(jì)器的性能下界。換言之，CRB給出了參數(shù)的無偏估計(jì)所能達(dá)到的最小方差[77]。如果將方差視為對(duì)參數(shù)估計(jì)量的不確定性，那么，類似于通信系統(tǒng)中互信息的概念，可以將雷達(dá)對(duì)“目標(biāo)參數(shù)不確定性的消除”定義為雷達(dá)與目標(biāo)之間的互信息，亦即雷達(dá)與目標(biāo)之間的“信道容量”?；谶@一認(rèn)識(shí)，2016年，美國(guó)亞利桑那州立大學(xué)的Chiriyath等人[78]定義了雷達(dá)的“估計(jì)速率”(estimation rate)，并利用上述方法導(dǎo)出了估計(jì)速率的上界。在文獻(xiàn)[78]中，他們考慮一種雷達(dá)通信一體化接收機(jī)，該接收機(jī)同時(shí)處理雷達(dá)信號(hào)的回波以及通信用戶的上行信號(hào)，因而可以被看作一種特殊的多址信道。與此同時(shí)，他們類比通信系統(tǒng)中對(duì)多址信道的分析方法，分別考慮了時(shí)分、頻分、串行干擾消除(Successive Interference Cancellation,SIC)以及注水(water-filling)體制下，雷達(dá)的估計(jì)速率與通信的比特率之間的性能權(quán)衡曲線。2017年，文獻(xiàn)[79]進(jìn)一步給出了一種加權(quán)頻譜效率，通過對(duì)一體化系統(tǒng)的雷達(dá)和通信功能分別賦予一定的權(quán)重，來計(jì)算二者頻譜效率的加權(quán)和，并以此作為一體化系統(tǒng)的一種綜合性能度量。2018年，文獻(xiàn)[80]針對(duì)多天線一體化系統(tǒng)進(jìn)行了分析，并給出了其估計(jì)速率的定義。

(2)雷達(dá)通信一體化系統(tǒng)的時(shí)頻域信號(hào)處理。雷達(dá)通信一體化系統(tǒng)的一個(gè)核心問題就是一體化波形設(shè)計(jì)，即設(shè)計(jì)一種新型復(fù)用波形，使之既能攜帶通信信息，又能用于雷達(dá)目標(biāo)探測(cè)。早期的雷達(dá)通信一體化波形主要集中在對(duì)時(shí)頻域信號(hào)的處理上。其中，最早的一體化方案可以追溯到1963年，Randall提出利用雷達(dá)脈沖對(duì)通信數(shù)據(jù)進(jìn)行調(diào)制的單向通信系統(tǒng)。該系統(tǒng)利用地面雷達(dá)向?qū)棸l(fā)射脈沖組，每個(gè)脈沖相對(duì)于參考脈沖的位置不同代表不同意義，也即利用脈沖組攜帶了信息[81]。2003年，加州大學(xué)洛杉磯分校的Brown等人[82,83]率先提出了利用斜率相反的Chirp信號(hào)調(diào)制通信信息的雷達(dá)通信一體化系統(tǒng)，由于相反斜率的Chirp信號(hào)之間存在準(zhǔn)正交性，因而可以將雷達(dá)與通信信號(hào)區(qū)分開來。2008年，瑞典布京理工學(xué)院的Jamil等人[84]提出利用Oppermann多相序列擴(kuò)頻碼來區(qū)分雷達(dá)探測(cè)功能和通信功能，他們得出Oppermann序列有較好的自相關(guān)性和較小的互相干性，模糊函數(shù)具有較好的多普勒容忍性，在通信方面具有多址的能力，非常適合作為雷達(dá)通信一體化波形。

2009年，德國(guó)卡爾斯魯厄理工學(xué)院的Sturm等人[85]提出了基于正交頻分復(fù)用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)的雷達(dá)通信一體化系統(tǒng)，并提出了對(duì)OFDM通信波形的雷達(dá)處理方案，該方案利用快速傅里葉逆變換(IFFT)算法和快速傅里葉變換(FFT)算法分別估計(jì)距離與速度，能夠?qū)崿F(xiàn)距離域與多普勒域的解耦，具有極佳的性能。2010年，美國(guó)邁阿密大學(xué)的Garmatyuk等人[86]也提出了OFDM雷達(dá)通信一體化信號(hào)的處理方式。2010年，加拿大蒙特利爾大學(xué)的Han等人[87]提出了基于時(shí)分雙工體制的雷達(dá)通信一體化系統(tǒng)，該體制將系統(tǒng)工作時(shí)隙劃分為雷達(dá)時(shí)隙與通信時(shí)隙，雷達(dá)使用正斜率-無斜率-負(fù)斜率變化的線性調(diào)頻波形，通信則可使用任意調(diào)制方式，通信周期和雷達(dá)周期交替出現(xiàn)，在時(shí)域上互不干擾。2011年和2012年，Sturm等人[88]和Han等人[89]分別發(fā)表綜述性論文?？偨Y(jié)了截止到當(dāng)年學(xué)術(shù)界有關(guān)雷達(dá)通信一體化波形設(shè)計(jì)的研究與進(jìn)展。Sturm等人將一體化波形分類為線性調(diào)頻體制、擴(kuò)頻碼體制與OFDM體制，并對(duì)這幾種方案分別做了仿真分析，得出OFDM體制是性能最佳的一體化波形這一結(jié)論。2016年，英國(guó)思克萊德大學(xué)的Gaglione等人[90]提出利用分?jǐn)?shù)階傅里葉變換(Fractional Fourier Transform,FrFT)替代OFDM中的離散傅里葉變換(DFT)，從而可以將正弦載波替換為Chirp信號(hào)載波，同時(shí)實(shí)現(xiàn)雷達(dá)功能和通信功能。國(guó)內(nèi)方面，在王小謨?cè)菏康闹笇?dǎo)下，中國(guó)電子科學(xué)研究院的Chen等人[91]于2011年提出一種結(jié)合Chirp信號(hào)與MSK調(diào)制的恒包絡(luò)一體化波形，稱為L(zhǎng)FM-MSK信號(hào)，并在文獻(xiàn)[91]中分析了這種波形的雷達(dá)模糊函數(shù)。2015年，北京理工大學(xué)的文獻(xiàn)[86]在此基礎(chǔ)上進(jìn)一步給出了LFM-MSK的時(shí)頻分析。由于調(diào)制了隨機(jī)通信數(shù)據(jù)，LFM-MSK信號(hào)的雷達(dá)匹配濾波將出現(xiàn)較高副瓣。為此，劉志鵬[92]還提出一種加窗反卷積方案來對(duì)副瓣進(jìn)行消除。近期，國(guó)內(nèi)對(duì)基于OFDM體制的雷達(dá)通信一體化也有諸多研究，例如西安電子科技大學(xué)的劉永軍[93]提出了MIMO-OFDM體制下的雷達(dá)通信一體化信號(hào)處理方法，西安電子科技大學(xué)的劉冰凡等人[94]進(jìn)一步結(jié)合了LFM和OFDM體制，給出了一種不影響波形正交性的一體化波形設(shè)計(jì)。為了增加信號(hào)的傳輸距離，使得發(fā)射機(jī)能夠滿功率工作在功放的飽和區(qū)而不引起信號(hào)失真，需要進(jìn)一步降低OFDM一體化信號(hào)的峰值平均功率比(Peak-to-Average Power Ratio,PAPR)，甚至設(shè)計(jì)恒包絡(luò)的OFDM信號(hào)。這方面的研究與討論見文獻(xiàn)[95]和文獻(xiàn)[96]。

(3)雷達(dá)通信一體化系統(tǒng)的空域信號(hào)處理。通過對(duì)上述工作的總結(jié)可以看出，基于時(shí)頻域分析的單天線雷達(dá)通信一體化波形設(shè)計(jì)已經(jīng)有了較為充分的研究。然而，隨著4G和5G通信技術(shù)的發(fā)展，MIMO技術(shù)已被廣泛應(yīng)用于各類民用通信系統(tǒng)中。為實(shí)現(xiàn)雷達(dá)與MIMO通信系統(tǒng)的結(jié)合，在空間域上對(duì)一體化波形進(jìn)行分析與設(shè)計(jì)是一種必然趨勢(shì)。近年來，MIMO雷達(dá)在學(xué)界得到了廣泛的研究。與MIMO通信類似，MIMO雷達(dá)也利用多天線得到更高的分集增益和自由度，極大提升了信號(hào)處理的性能。兩種技術(shù)之間的相似性提供了結(jié)合M I M O 雷達(dá)與MIMO通信的可能性。這一方向的文獻(xiàn)主要見于美國(guó)維拉諾瓦大學(xué)Amin等人的相關(guān)研究。2006年，澳洲的Donnet等人[97]首先提出了結(jié)合MIMO雷達(dá)與OFDM通信的設(shè)想。2015年，Hassanien[98]首次提出在視距信道內(nèi)利用MIMO雷達(dá)發(fā)射波束圖樣的副瓣進(jìn)行通信的方案。具體而言，這一方案利用發(fā)射波束成型來調(diào)整副瓣的高度，用于表示不同的通信符號(hào)，相當(dāng)于對(duì)其進(jìn)行了幅度調(diào)制。通信接收機(jī)則利用能量檢測(cè)來判斷收到的符號(hào)是“1”還是“0”。一體化系統(tǒng)利用主瓣進(jìn)行目標(biāo)探測(cè)，利用副瓣進(jìn)行通信，因此其雷達(dá)功能基本不受影響。為提升通信速率，并將這一方案拓展至多用戶通信場(chǎng)景，2016年，Hassanien等人[99]考慮MIMO雷達(dá)發(fā)送Q個(gè)正交波形，可以在一個(gè)脈沖內(nèi)代表Q個(gè)比特，并利用兩個(gè)加權(quán)向量對(duì)發(fā)送波形加權(quán)，使得合成波形擁有相同的主瓣和不同的旁瓣，用以區(qū)分二進(jìn)制數(shù)據(jù)，且不影響雷達(dá)性能。再進(jìn)一步假設(shè)有N個(gè)通信用戶分布在N個(gè)角度，于是需要使得這N個(gè)角度的副瓣產(chǎn)生高低變化。同年，文獻(xiàn)[100]提出一種在MIMO雷達(dá)中利用相位調(diào)制傳輸通信信息的方案，具體是利用不同的加權(quán)向量表示不同的相位，其中有一個(gè)加權(quán)向量為基準(zhǔn)向量，其他加權(quán)向量乘以方向矢量后與它和方向矢量乘積的比值的相角即為PSK符號(hào)。后續(xù)文獻(xiàn)[101]提出通過交換雷達(dá)波形在不同天線上的位置來進(jìn)行通信，亦即利用置換矩陣(permutation matrix)攜帶了信息。這一方案對(duì)于雷達(dá)的發(fā)射波束成型性能沒有任何影響，因?yàn)槔走_(dá)波形本身沒有發(fā)生任何變化。2017年，美國(guó)堪薩斯大學(xué)的Mccormick等人[102]利用凸優(yōu)化方法設(shè)計(jì)MIMO一體化信號(hào)，使得在最小化發(fā)射功率的同時(shí)，能夠?qū)⒗走_(dá)信號(hào)和通信信號(hào)分別發(fā)射至指定角度。值得注意的是，這一優(yōu)化問題可以解析求解。進(jìn)一步地，還可以利用交替投影算法來逼近指定的恒包絡(luò)參考波形，使一體化信號(hào)滿足恒包絡(luò)特性。同年，在其后續(xù)工作[103]中，Mccormick等人[102]利用基于軟件無線電的硬件平臺(tái)，演示驗(yàn)證了文獻(xiàn)[102]中的一體化波形設(shè)計(jì)方法。這也是MIMO雷達(dá)通信一體化波形首次得到硬件試驗(yàn)驗(yàn)證。

在以上MIMO雷達(dá)通信一體化方案中，注意到一個(gè)通信符號(hào)通常由一個(gè)或多個(gè)雷達(dá)脈沖所表示，這使得通信速率基本上與雷達(dá)的脈沖重復(fù)頻率(Pulse Repetition Frequency,PRF)相當(dāng)，從而只能支持kbps-Mbps速率的通信應(yīng)用，難以提供Gbps級(jí)別的傳輸速率。此外，基于雷達(dá)副瓣調(diào)制的一體化方案僅能支持視距通信。這是因?yàn)樵诜且暰嘈诺乐校衫走_(dá)副瓣發(fā)送到通信接收機(jī)的符號(hào)將會(huì)受到其他方向到達(dá)的多徑干擾而產(chǎn)生嚴(yán)重失真。因此，文獻(xiàn)[104]討論了在非視距信道下MIMO雷達(dá)與MU-MIMO通信系統(tǒng)的一體化波束成形問題。其中，通信信號(hào)被直接用于雷達(dá)探測(cè)，一個(gè)通信符號(hào)即代表一個(gè)雷達(dá)快時(shí)間采樣點(diǎn)，因此不會(huì)影響下行通信速率。通過優(yōu)化設(shè)計(jì)一體化波束成形矩陣，可以在產(chǎn)生符合雷達(dá)探測(cè)要求的波束圖樣的同時(shí)滿足下行通信用戶的SINR約束。文獻(xiàn)[105,106]進(jìn)一步討論了MIMO雷達(dá)通信一體化系統(tǒng)的恒包絡(luò)波形設(shè)計(jì)問題，其目的是在最小化通信用戶間干擾的同時(shí)，滿足雷達(dá)波形的相似性約束和恒包絡(luò)約束。作者提出一種快速的分支定界算法來求解非凸優(yōu)化問題，該算法能夠在短時(shí)間內(nèi)找到全局最優(yōu)解。

(4)5G時(shí)代的雷達(dá)通信一體化系統(tǒng)。盡管學(xué)界已對(duì)雷達(dá)通信一體化進(jìn)行了充分的研究，現(xiàn)有的一體化方案大多基于sub-6GHz系統(tǒng)及相關(guān)應(yīng)用。為應(yīng)對(duì)無線設(shè)備與服務(wù)的爆炸性增長(zhǎng)，5G網(wǎng)絡(luò)將利用毫米波頻段的大帶寬來成百上千倍地提高容量。與此同時(shí)，5G時(shí)代的毫米波基站將被賦予感知功能，可被用于包括V2X網(wǎng)絡(luò)在內(nèi)的多種新興應(yīng)用場(chǎng)景。目前，毫米波頻段的雷達(dá)通信一體化是該領(lǐng)域的一個(gè)新的研究方向。文獻(xiàn)[107,108]提出利用60GHz頻段的IEEE802.11ad WLAN協(xié)議來實(shí)現(xiàn)雷達(dá)感知功能。由于WLAN協(xié)議一般基于室內(nèi)場(chǎng)景，且適用于小規(guī)模天線陣列，其只能支持較短距離的目標(biāo)探測(cè)。為克服毫米波信號(hào)較高的路徑損耗，通常需要采用大規(guī)模天線陣列(mMIMO)來進(jìn)行波束成形。更進(jìn)一步地，mMIMO陣列的高自由度使得毫米波頻段的雷達(dá)通信一體化成為可能。文獻(xiàn)[109]首次分析了mMIMO雷達(dá)的檢測(cè)性能。其仿真結(jié)果顯示，mMIMO雷達(dá)僅需要單個(gè)雷達(dá)信號(hào)快拍即可達(dá)到采用多快拍的普通MIMO雷達(dá)的性能，且不易受到未知干擾的影響。

值得注意的是，毫米波和大規(guī)模天線陣列所帶來的性能增益建立在更高的硬件和計(jì)算資源消耗上。在全數(shù)字大規(guī)模天線陣列的情形下，由于所需要的毫米波射頻鏈路數(shù)量巨大，這一資源消耗將尤其顯著。為解決這一問題，通常在毫米波基站中采用所謂的模數(shù)混合波束成型結(jié)構(gòu)[110–113]。此結(jié)構(gòu)僅需少量射頻鏈路，通過移相器網(wǎng)絡(luò)與大規(guī)模天線陣列相連接，而不需要每根天線都與一個(gè)單獨(dú)的射頻鏈路相連，從而達(dá)到降低射頻鏈路成本和功耗的目的[114]。注意到這一思想不僅在通信領(lǐng)域，也在雷達(dá)領(lǐng)域的研究中有所體現(xiàn)，即所謂的phased-MIMO雷達(dá)[115]。這種雷達(dá)結(jié)合了相控陣?yán)走_(dá)和全數(shù)字MIMO雷達(dá)的優(yōu)勢(shì)，將天線陣列劃分為多個(gè)子陣列，在子陣列之間傳輸獨(dú)立的數(shù)字波形，在子陣列上進(jìn)行相控陣波束成型[116]。如此一來，在保留了MIMO雷達(dá)高自由度的同時(shí)，可以通過控制子陣列的相位來將信號(hào)能量集中在感興趣的目標(biāo)方向，從而提高回波的信干噪比。與通信中的混合模數(shù)陣列類似，phased-MIMO雷達(dá)能夠在全數(shù)字和全模擬波束成型之間取得性能折中。

考慮到混合波束成型與phased-MIMO雷達(dá)之間的天然聯(lián)系，在5G毫米波基站中融合兩種技術(shù)具有極大的潛力，且有助于多種新興應(yīng)用的發(fā)展，包括車聯(lián)網(wǎng)和massive MIMO定位等。目前已有工作中，文獻(xiàn)[117]提出了一種基于毫米波混合波束成型架構(gòu)的雷達(dá)通信一體化系統(tǒng)，并討論了其信道估計(jì)、上下行通信、雷達(dá)目標(biāo)搜索與跟蹤等多個(gè)方面的一體化傳輸與接收算法。單個(gè)模擬天線陣列通常用來生成定向的窄波束，在雷達(dá)通信一體化系統(tǒng)中，這種使用方式使得雷達(dá)探測(cè)方向局限于通信方向。為了支持不同方向的通信和目標(biāo)探測(cè)，文獻(xiàn)[118]提出了一個(gè)多波束方案：?jiǎn)蝹€(gè)模擬陣生成的波束包含兩個(gè)以上的主瓣，除非通信和雷達(dá)掃描方向重合。其中一個(gè)方向固定的子波束指向通信接收機(jī)，剩余一個(gè)或多個(gè)子波束每個(gè)數(shù)據(jù)包改變一次方向用作雷達(dá)掃描。波束生成和更新、雷達(dá)探測(cè)的算法都在文獻(xiàn)[118]中做了探討。兩個(gè)子波束的多種共性合成的方法在文獻(xiàn)[118–120]中做了深入研究，以實(shí)現(xiàn)在同時(shí)滿足通信和雷達(dá)性能要求下的多波束波形優(yōu)化。波束成形的系數(shù)量化方法和性能分析在文獻(xiàn)[119]中做了探討。國(guó)內(nèi)方面，電子科技大學(xué)的羅渝悅對(duì)混合波束成型體制下的雷達(dá)通信一體化傳輸方法進(jìn)行了總結(jié)[121]。文獻(xiàn)[122,123]進(jìn)一步提出利用大規(guī)模MIMO毫米波基站作為路邊單元，對(duì)多個(gè)車輛同時(shí)進(jìn)行定位與通信。由于采用雷達(dá)回波對(duì)波束成型進(jìn)行輔助，相比傳統(tǒng)的基于純通信協(xié)議的波束跟蹤能夠極大地減少導(dǎo)頻的開銷，從而提升了通信速率。

5 結(jié)論與展望

本文圍繞雷達(dá)通信頻譜共享(RCSS)的兩個(gè)研究方向，即雷達(dá)通信共存和雷達(dá)通信一體化，做了深入而全面的綜述。本文首先列舉了RCSS技術(shù)的多種應(yīng)用場(chǎng)景，然后分別對(duì)共存系統(tǒng)與一體化系統(tǒng)的最新研究進(jìn)展進(jìn)行了梳理。盡管在這兩方面都已有相當(dāng)多的研究工作，本領(lǐng)域仍然存在一些挑戰(zhàn)和開放問題亟待解決，舉例如下：

(1)安全和隱私問題。在共存場(chǎng)景下，商用通信系統(tǒng)經(jīng)常需要與雷達(dá)共享頻譜，這使得敏感信息存在泄漏的風(fēng)險(xiǎn)。在一體化場(chǎng)景下，雷達(dá)目標(biāo)有可能是潛在竊聽者，能夠截取包含通信信息的雷達(dá)探測(cè)波形。為應(yīng)對(duì)這些情況，需要進(jìn)一步發(fā)展與RCSS技術(shù)相匹配的物理層安全技術(shù)[124–126]。目前在一體化系統(tǒng)的物理層安全方面有一些初期的工作，可參見文獻(xiàn)[127–130]。

(2)機(jī)器學(xué)習(xí)方法。在雷達(dá)通信一體化接收機(jī)設(shè)計(jì)中，一個(gè)最重要的問題就是如何在噪聲和干擾存在的情況下區(qū)分雷達(dá)與通信信號(hào)。傳統(tǒng)的信號(hào)處理方法適用于信號(hào)模型比較精確的場(chǎng)景，在模型未知的場(chǎng)景下，往往需要采用機(jī)器學(xué)習(xí)方法來完成信號(hào)分類的工作。例如，如果雷達(dá)與通信信號(hào)在統(tǒng)計(jì)特性上存在區(qū)別，可以采用獨(dú)立成分分析(Independent Component Analysis,ICA)進(jìn)行分類。文獻(xiàn)[73]提出了基于壓縮感知理論的算法來進(jìn)行兩種信號(hào)的分類與處理。

(3)通信與感知一體化信息論。為刻畫雷達(dá)通信一體化系統(tǒng)的性能極限，需要發(fā)展通信與感知一體化的信息論來統(tǒng)一兩者的數(shù)學(xué)模型。目前，已有工作提出了“估計(jì)速率”來描述雷達(dá)的估計(jì)性能，然而，這一指標(biāo)與雷達(dá)的常用性能指標(biāo)，例如檢測(cè)概率、虛警概率和均方誤差等聯(lián)系尚不明確。因此還需要進(jìn)一步考慮基于雷達(dá)實(shí)際功能的信息論性能指標(biāo)，并進(jìn)一步揭示其與通信信息論的聯(lián)系。

(4)面向高動(dòng)態(tài)場(chǎng)景的新型一體化波形。在未來高移動(dòng)性場(chǎng)景中，多普勒頻偏對(duì)現(xiàn)有基于OFDM技術(shù)的雷達(dá)通信一體化信號(hào)的通信性能產(chǎn)生嚴(yán)重影響。這對(duì)能有效抵抗快速移動(dòng)環(huán)境的新型信號(hào)波形設(shè)計(jì)提出了要求。目前，有學(xué)者提出了基于正交時(shí)頻空間(Orthogonal Time Frequency Space,OTFS)的新型調(diào)制方式，通過在時(shí)延-多普勒域傳輸信號(hào)有效解決時(shí)變信道的影響。有關(guān)OTFS的初步研究可以參考文獻(xiàn)[131,132]。