基于原型滤波器的<b>OTFS</b>通感一体信号技术

王杰; 熊志薇; 陈军; 梁兴东; 李焱磊; 陈龙永

doi:10.16798/j.issn.1003-0530.2024.08.014

基于原型滤波器的OTFS通感一体信号技术

王杰^1, ,,
熊志薇¹,
陈军¹,
梁兴东^{2, 3},
李焱磊^{2, 3},
陈龙永^{2, 3}

1.
南京信息工程大学电子信息工程学院，江苏南京 210044
2.
中国科学院空天信息创新研究院，北京 100190
3.
微波成像技术国家级重点实验室，北京 100190

基金项目:

国家自然科学基金 62171229

详细信息

作者简介:
王杰男，1986年生，江苏兴化人。南京信息工程大学电子信息工程学院，硕士生导师，主要研究方向为MIMO雷达信号设计、合成孔径雷达处理、雷达通信一体化。E-mail：wangjie110@nuist.edu.cn

熊志薇女，1999年生，江西南昌人。南京信息工程大学电子信息工程学院，硕士研究生，主要研究方向为雷达通信一体化信号处理。E-mail：20211218042@nuist.edu.cn

陈军男，1988年生，安徽天长人。南京信息工程大学电子信息工程学院，硕士生导师，主要研究方向为雷达目标检测与跟踪、雷达波形设计、飞行器射频隐身技术。E-mail：junchen@nuist.edu.cn

梁兴东男，1973年生，吉林桦甸人。中国科学院空天信息创新研究院，微波成像技术国家级重点实验室副主任，研究员，博士生导师。主要研究方向为高分辨率合成孔径雷达系统、干涉合成孔径雷达系统、成像处理及应用、雷达通信一体化。E-mail：xdliang@mail.ie.ac.cn

李焱磊男，1983年生，河北定兴人。中国科学院空天信息创新研究院，微波成像技术国家级重点实验室，副研究员，硕士生导师。主要研究方向为新体制雷达信号处理、可重构异构处理架构、穿墙感知雷达技术研究。E-mail：lychen@mail.ie.ac.cn

陈龙永男，1979年生，安徽淮北人。博士，研究员，中国科学院空天信息创新研究院，微波成像技术国家级重点实验室副主任。研究方向为高分辨率合成孔径雷达系统、干涉合成孔径雷达系统、微波成像新概念、新体制和新技术雷达系统。E-mail：lychen@mail.ie.ac.cn

通讯作者:
王杰wangjie110@nuist.edu.cn

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出版历程
- 收稿日期: 2024-01-22
- 刊出日期: 2024-08-19

OTFS Communication-Sensing Integrated Signal Technology Based on a Prototype Filter

WANG Jie^1, ,,
XIONG Zhiwei¹,
CHEN Jun¹,
LIANG Xingdong^{2, 3},
LI Yanlei^{2, 3},
CHEN Longyong^{2, 3}

1.
College of Electronic and Information Engineering, Nanjing University of Information Science & Technology, Nanjing, Jiangsu 210044, China
2.
Aerospace Information Research Institute, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100190, China
3.
National Key Laboratory of Science and Technology on Microwave Imaging, Beijing 100190, China

Funds:

The National Natural Science Foundation of China 62171229

More Information

Corresponding author:
WANG Jie， wangjie110@nuist.edu.cn

摘要

摘要:
随着无线技术的快速发展，无线设备呈现爆炸式增长趋势，导致频谱资源日益稀缺，雷达和通信频段不断重叠。为了避免无线通信和雷达感知之间的相互干扰，学术界广泛研究了通信感知一体化（Integrated Sensing and Communication，ISAC）技术，并且重点关注了正交时频空（Orthogonal Time Frequency Space， OTFS）信号。OTFS信号具备实现无线通信与雷达感知一体化的潜力。然而，分数多普勒会抬高OTFS多普勒旁瓣，引起多普勒弥散效应，不仅在通信数据与通信数据之间、通信数据与雷达数据之间产生严重干扰，还将导致微弱目标被强目标旁瓣淹没，进而影响雷达探测概率和通信信道估计精度，恶化整体性能。针对分数多普勒导致的OTFS性能下降问题，提出了基于原型滤波器的OTFS通感一体化信号设计方法。通过原型滤波器调理多普勒旁瓣，在不显著损失多普勒分辨率的同时，抑制多普勒弥散效应，提升检测概率，降低误码率。针对OTFS互相关匹配滤波信道估计算法计算复杂度高等问题，进一步提出了利用恒虚警率（Constant False Alarm Rate，CFAR）检测进行信道估计的思路，在降低计算复杂度的同时，稳健检测出了同一时延、不同多普勒的多个目标，保障了信道估计和目标检测性能。依据理论分析和仿真实验可知，本文可将分数多普勒条件下的通信误码率降低2个数量级。
- 通感一体 /
- 原型滤波器 /
- 正交时频空 /
- 信号处理
Abstract:
‍ ‍With the rapid development of wireless technology， wireless devices have shown an explosive growth trend， resulting in increasingly scarce spectrum resources and continuous overlap of radar and communication bands. To avoid the mutual interference between wireless communication and radar sensing， integrated sensing and communication technology has been widely studied in the academic community， and the orthogonal time frequency space （OTFS） signal has been a research hot spot. This signal has the potential to realize the integration of wireless communication and radar sensing； however， it is particularly sensitive to fractional Doppler. Nevertheless， fractional Doppler elevates the OTFS Doppler sidelobe and causes a Doppler dispersion effect， which not only generates major interference between communication data and radar data， but also leads to the flooding of weak targets by the strong target sidelobe. This then affects the radar probability of detection and the estimation accuracy of the communication channel， and deteriorates the overall performance. Aiming at solving the problem of OTFS performance degradation caused by fractional Doppler， a design method of OTFS integrated signal based on a prototype filter is proposed. The Doppler sidelobe is adjusted by the prototype filter， to suppress the Doppler dispersion effect and reduce the communication error rate without significant loss of Doppler resolution. Aiming at solving the problem of high computational complexity of the OTFS cross-correlation matched filter channel estimation algorithm， the idea of using constant false alarm rate （CFAR） detection for channel estimation is further proposed. While reducing the computational complexity， multiple targets with the same delay and different Doppler are robustly detected， which ensures the performance of channel estimation and target detection. According to theoretical analysis and simulation experiments， the technique presented in this paper can reduce the bit error rate of communication under fractional Doppler conditions by two orders of magnitude.
- ‍ ‍integrated sensing and communication /
- prototype filter /
- orthogonal time frequency space /
- signal processing

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图 1 $K = 4$ 时，原型滤波器与矩形脉冲的频域响应

Figure 1. $K = 4$ ，Frequency domain response of the prototype filter

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图 2 基于原型滤波器的OTFS的通感一体信号调制解调图

Figure 2. The modulation and demodulation diagram of communication sensing integrated signal of OTFS based on prototype filter

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图 3 调制原理框图

Figure 3. Block diagram of the modulation principle

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图 4 一体化信号模型

Figure 4. Integrated signal model

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图 5 CFAR检测流程图

Figure 5. CFAR detection flowchart

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图 6 仿真场景

Figure 6. Simulation scenario

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图 7 整体误码率随信噪比变化曲线

Figure 7. The curve of the overall bit error rate with signal-to-noise ratio

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图 8 不同部分通信误码率随信噪比变化曲线

Figure 8. The bit error rate of different parts of communication varies with signal-to-noise ratio

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图 9 一体化信号星座对比图

Figure 9. Integrated Signal Constellation Comparison Chart

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图 10 信号回波

Figure 10. Signal echo

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图 11 基于原型滤波器的OTFS雷达距离维切片

Figure 11. Range dimension slice of OTFS radar based on prototype filter

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图 12 在多普勒域的点扩展函数

Figure 12. Point spread function in Doppler domain

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图 13 在同一时延下多个目标的多普勒频移切片

Figure 13. Doppler shift slice of multiple targets at the same time delay

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图 14 不同调制阶数、不同增益差、不同信噪比等条件下的误码率变化曲线图

Figure 14. BER variation graphs under different modulation orders， different gain differences， different signal-to-noise ratios

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图 15 目标的增益差值参数估计准确度结果

Figure 15. Accuracy results of gain difference parameter estimation for the target

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表 1 原型滤波器频域参数

Table 1 Frequency domain parameters of the prototype filter

$K$	$H_{0}$	$H_{1}$	$H_{2}$	$H_{3}$
2	1	$\sqrt[]{2} / 2$	‒	‒
3	1	0.911438	0.411438	‒
4	1	0.971960	$\sqrt[]{2} / 2$	0.235147

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表 2 目标参数

Table 2 Objective parameters

目标	1	2	3	4	5	6
距离/ $m$	4.31	4.31	8.62	12.91	17.24	21.55
速度/ $(m / s)$	5	125	25	35	45	60
增益	1	0.2	0.5	0.8	0.45	0.66

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表 3 仿真参数

Table 3 Simulation parameters

参数	参数值
子载波间隔/kHz	30
单个符号时宽/μs	33.33
载波频率/GHz	6
子载波个数	512
本文方法符号数	64
OTFS符号数	256
总带宽/MHz	30.72
通信调制	256-QAM
信道模型	EVA
分数多普勒分辨率倒数	10
MRC检测最大迭代次数	15

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表 4 参数估计结果

Table 4 Parameter estimation results

目标	1	2	3	4	5	6
估计距离/ $m$	4.31	4.31	8.62	12.91	17.24	21.55
估计速度/ $(m / s)$	4.6875	124.8536	25.1953	35.1562	45.1172	59.7656

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