基于分数傅里叶变换的汽车雷达通信一体化系统干扰抑制_导频序列是什么

在多用户场景中，为了防止同时共享相同带宽的用户之间的干扰，每个用户必须传输与其他用户的波形不相关的波形。然而，由于频谱限制，不相关特性不能总是得到满足，这意味着干扰是不可避免的。

雷达和通信功能的分离效率不高，因为两者都需要各自的频谱资源。论文中一种联合雷达通信系统，使用相同的波形、频率和硬件同时执行雷达和通信功能。

发送：

将传输的 N bit数据尾部添加 G 个保护位，通过码分多址（CDMA）避免用户间的干扰，此时序列为 $(N+G)L$，经交织器后,将差错扩展到整个序列，然后利用BFSK进行调制，分配 $N_s$ 个样本，此时序列为 $(N+G)L\cdot N_s$ ，经RRC滤波器后将可能由信道引起的码间干扰（ISI）降至最低。

然后使用FrFT在时频域以特定的 α 阶旋转信号。通过为每个用户分配特定的 FrFT order，实现多用户操作。采用一个阈值来去除低强度的样本,使总体样本处于一定的平均水平。每个用户生成一个与其具有相同阶数 α 的导频序列，用于将数据信息映射到雷达波形中。

导频可以被通信接收器用来估计接收信号的时频偏移。对于雷达部分，通过使用匹配滤波器和多普勒处理获得目标参数估计。 

接收：

使用Q1=1-α和Q2=−(1−α)阶的两个frft函数，通过估计并减轻频率和时间偏移来执行同步，然后解调波形。通过在开始和末尾零填充使得 IFrFT 与 FrFT 的长度一致，然年后执行逆FrFT。进行发送的逆过程。

TO&FO估计在另一篇论文：http://t.csdn.cn/E5XMX

干扰抑制框架

在重影目标的存在或目标遮蔽时，检测性能将会降低。在联合雷达通信系统中，雷达还可以访问通信信息，利用通信信号的 “近乎完美” 的重构，然后可以减去该干扰。

为了获得干扰信号的充分重构，必须以高精度估计：时间延迟、多普勒频率和干扰信号的功率。

对接收到的信号进行两个并行处理，上方是雷达处理过程，通过处理目标回波和强干扰成分，得到目标参数估计(距离、多普勒)。下方是通信接收过程，用来恢复其他用户发送的信息比特。

当信息比特被恢复时，系统使用波形发生器来重构干扰信号。通过在接收波形和重构波形之间应用匹配滤波器来估计接收信号的功率。

所有重构信号之间求和，将重构的干扰信号组织成快时间/慢时间数据矩阵，通过在快时间中将雷达信号与重构的干扰信号相关，在慢时间中应用多普勒处理来获得干扰参数。

为了从目标加上干扰参数中去除干扰，在目标和干扰参数的绝对值之间进行减法。

在该减法之后，参数的相位丢失。所提出的框架仅考虑雷达处理信号的幅度，这意味着仅可以应用不考虑相位的处理。

干扰抑制实验

场景1：模拟信号的干扰抑制（无目标）

通过模拟干扰信号评估了新的干扰抑制结构的性能。通过考虑雷达仅接收从干扰用户发送的信号来量化性能，这意味着所接收的信号不包含目标信息而仅包含干扰

：雷达信道增益        ：干扰信道增益        ：接收信道增益

接收到的雷达信号为：

 其中 $I_{\alpha I}$ 是干扰信号，$\tau$ 是单个路径的时延，$f_D$ 是多普勒频率。

信号重建为：

其功率谱密度 PSD 分别为：

$R(f)$ 为接收的雷达信号的傅里叶变换。

干扰抑制前后在模拟数据上获得的功率谱密度：

 干扰信号功率明显降低。

 对接收信号应用STFT应用短时傅立叶变换（STFT）。求得谱图：

在干扰抑制之后，平均功率显著降低。在多用户场景中，干扰抑制使得雷达在参数估计方面有一定提升。

场景2：真实信号的干扰抑制

信号采集几何结构：

两种情况采集真实数据：

1.雷达发射机关闭的情况（无目标）。        2.雷达发射机打开的情况（有目标）。

雷达发射机关闭（无目标）：

接收信号为：

干扰抑制前后在真实信号上获得的功率谱密度与谱图：

 干扰抑制后，干扰功率降。

雷达发射机打开（有目标）：

存在目标时，存在由于干扰用户引起的多普勒和微多普勒特征。干扰抑制后目标的微多普勒特征保持不变。

真实信号和模拟信号的频谱。比较图中的两个曲线图，可以看到两个信号的谱是不同的。这是由于硬件杂质而非线性引起的。真实的干扰信号与重构干扰信号之间的此失配会对干扰抑制过程的性能产生不好的影响。

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论文中的相关技术

CDMA        

在CDMA技术中，每个用户的数据被编码成一个唯一的序列，称为扩频码，该码是一个长的伪随机二进制序列。在传输时，扩频码被与用户的数据信号相乘，从而实现码分多址的效果，即多个用户的信号在同一频带上同时传输，但彼此之间不会干扰。

CDMA技术的主要优点包括：

1. 高容量：CDMA可以同时支持多个用户在同一频段上进行通信，因此可以实现高容量的通信系统。
2. 抗干扰性强：由于每个用户的信号都有唯一的扩频码，因此其他用户的信号对其不会造成干扰。
3. 保密性好：由于扩频码是伪随机的，因此很难被窃听者破解，提供了一定的保密性。

CDMA技术在移动通信领域得到了广泛应用，尤其是在3G和4G移动通信网络中。它不仅可以提供高速数据传输，还可以支持多种业务，如语音、数据和视频等。

根余弦滤波器

根余弦滤波器（Root Raised Cosine Filter，简称RRC滤波器）是一种数字滤波器，通常用于数字通信系统中的信号整形和滤波。RRC滤波器是余弦升余弦滤波器（Raised Cosine Filter）的平方根，其设计目的是为了满足一定的频率响应和时域响应特性。

RRC滤波器的主要特点如下：

1. 抗噪声干扰：RRC滤波器具有零ISI（Inter-Symbol Interference）和零ICI（Inter-Carrier Interference）的特性，可以有效减少信道噪声和多径干扰对系统性能的影响。

2. 带宽效率高：根余弦滤波器可以在更小的带宽内实现更高的数据传输速率，这意味着可以使用更窄的信道来传输数据，从而可以在有限的频谱资源内实现更高的系统容量。

3. 良好的时域特性：RRC滤波器的时域响应呈现出类似于余弦升余弦滤波器的形状，有利于信号整形和滤波。

RRC滤波器广泛应用于数字通信系统中的信号整形和滤波，特别是在OFDM系统中，RRC滤波器可以用于子载波的滤波和整形，以提高系统性能和可靠性。

交织

交织（Interleaving）是一种在数字通信中常用的技术，用于增强数据的可靠性和抵抗信道噪声的干扰。它将输入的数据块重新排列，以改变原始数据的时序，并使其在信道中以一定的分散方式进行传输。这种分散方式使得在信道中丢失一部分数据时，可以通过纠错码或重传等方法进行修复，从而提高数据传输的可靠性。

交织器通常由多个独立的存储单元组成，每个存储单元用于存储一个输入数据块。输入数据块按照一定的顺序存储在不同的存储单元中，交织器则按照另一种顺序将它们输出。这种输出顺序是通过一个交织规则来确定的，这个规则也被称为交织深度。在接收端，数据块被解交织器还原成原始的顺序，以恢复原始的数据。

交织可以降低信道的相关性，减小数据包丢失的影响，提高数据传输的可靠性和抗干扰能力。在数字通信标准中，交织器通常被广泛应用，例如在GSM、CDMA、LTE、WCDMA、Wi-Fi等无线通信标准中，都采用了交织技术来提高数据传输的可靠性。

BFSK

BFSK指的是二进制频移键控（Binary Frequency Shift Keying），是一种数字调制技术。在BFSK中，数字信号被调制到不同的载波频率上，实现数字信号的传输。

BFSK通过将数字信号转换成不同的频率，实现数字信号的传输。在BFSK中，数字“0”和“1”分别对应两个不同的载波频率。当传输数字“0”时，载波频率为低频；当传输数字“1”时，载波频率为高频。

BFSK的优点是简单易实现、抗噪声能力较强，适用于低速数据传输。缺点是频率带宽比较宽，传输距离受限，不适合高速数据传输。

BFSK在通信领域中广泛应用，例如在低速数据通信系统、无线遥控、无线门铃等领域中都可以使用BFSK进行数字信号的传输。

导频序列

导频序列（Pilot Sequence）是一种用于调制解调和通信系统校准的信号序列。在数字通信系统中，导频序列通常被插入到发送的数据序列中，以便在接收端进行信道估计、均衡和解调等操作。

导频序列通常具有以下特点：

1. 周期性：导频序列通常具有一定的周期性，便于接收端进行信道估计和校准。
2. 不同于数据序列：导频序列通常是与数据序列不同的一种特殊序列，以便接收端能够区分数据信号和导频信号。
3. 低功率：导频序列通常使用较低的功率进行传输，以减少对数据信号的干扰。

在数字通信系统中，导频序列的设计非常重要，因为它们直接影响到信道估计和解调的准确性。导频序列的设计通常需要考虑信道特性、信噪比、码间干扰和码内干扰等因素，以便在信号传输过程中尽可能地提高信号质量和数据传输速率。

在OFDM系统中，导频序列被广泛应用，用于频域均衡和信道估计。导频序列在各个子载波上均匀地分布，以便接收端可以准确地估计每个子载波的信道响应。