MATLAB 2024a

1、算法描述

摘要：
随着新一代无线通信系统不断向高频段、大带宽、高感知精度和多功能融合方向演进，传统将通信与感知分离设计的体系已逐渐难以满足复杂场景下对频谱效率、环境感知能力以及系统协同能力的综合要求。毫米波频段具有带宽资源丰富、阵列增益高、空间分辨率强等特点，为通感一体化系统的发展提供了重要支撑。在此背景下，围绕毫米波通感一体化系统中的联合波束设计与资源分配问题展开研究，具有较强的理论意义和工程价值。本文面向多用户、多目标、动态场景下的毫米波 MIMO-OFDM 通感一体化系统，构建了一个兼顾通信链路质量与目标感知精度的统一分析框架，在系统模型中同时考虑通信用户、感知目标、动态几何关系、多普勒演化、混合波束成形以及角度失配等因素，重点研究了通信速率、通信可靠性、角度估计精度、距离估计精度和速度估计精度之间的耦合关系。在此基础上，通过联合波束设计、通信与感知子载波角色划分、功率资源分配以及多目标折中优化方法，实现了多种策略下的系统性能对比。进一步地，本文还引入 Pareto 前沿分析，对系统在不同权重配置下的性能边界进行刻画，并在鲁棒优化框架下考察角度失配对系统整体性能的影响。仿真结果表明，联合优化策略能够在仅通信和仅感知两种极端模式之间建立更合理的折中关系，相较于简单均分基线能够更有效地提升系统资源利用效率；混合波束成形虽然受到硬件结构限制，但仍能较好逼近理想数字波束的方向特性；在动态场景与失配条件下，鲁棒联合策略相较非鲁棒设计表现出更稳定的综合性能。研究结果说明，在毫米波通感一体化系统中，联合波束设计与资源分配不仅是提升系统总体性能的关键手段，也是推动通信与感知深度融合的重要实现路径。

关键词： 毫米波通信；通感一体化；联合波束设计；资源分配；混合波束成形；鲁棒优化；Pareto 前沿

1 引言

随着无线通信系统向高容量、低时延、高可靠和智能化方向持续演进，未来网络不再局限于单纯的信息传输功能，而是逐步承担环境感知、目标检测、状态估计和场景理解等多种任务。在这一发展趋势下，通感一体化技术逐渐成为新一代无线系统研究的重要方向。通感一体化的核心思想在于通过统一波形、统一硬件平台以及统一信号处理框架，实现通信与感知功能的深度协同，从而减少系统资源重复占用，提高频谱利用效率和整体平台效能。特别是在自动驾驶、无人系统、智能制造、智慧交通以及低空经济等应用场景中，系统往往既需要稳定完成高速数据交互，又需要具备对外界目标的实时感知能力，因此传统独立建设通信和雷达链路的方式正面临效率与成本方面的双重压力。

毫米波频段由于可用带宽大、波长短、阵列尺寸紧凑且空间分辨率高，在未来通感一体化系统中占据重要地位。一方面，毫米波能够为高速率通信提供充足的频谱基础；另一方面，较短波长带来的高角度分辨能力和宽带特性使其天然适合高精度目标感知。然而，毫米波系统同时也具有传播损耗大、波束窄、对定向精度敏感、硬件实现复杂等特征，这使得通信与感知共用资源时的相互制约更加明显。如何在有限功率、有限子载波和有限波束自由度的条件下，同时兼顾通信速率、链路可靠性与多维感知精度，已经成为通感一体化研究中的关键问题。

从现有研究来看，许多工作主要关注单用户、单目标、静态场景下的联合设计，或者仅从某一类性能指标出发进行局部优化，难以充分反映实际复杂场景中多用户、多目标和时变环境下的系统行为。基于此，本文以毫米波 MIMO-OFDM 通感一体化系统为对象，面向更接近实际应用的多用户多目标动态场景，系统研究联合波束设计与资源分配问题，并在统一框架下分析不同策略之间的性能差异。

2 系统模型与总体架构

本文研究的对象为基站端部署大规模阵列的毫米波 MIMO-OFDM 通感一体化系统。系统中同一发射平台既承担面向多个通信用户的数据传输任务，又承担对多个环境目标的角度、距离与速度感知任务。为体现系统的现实复杂性，模型不仅包含多用户通信链路和多目标感知链路，还引入动态几何关系，使用户和目标的位置随时间演化，从而导致角度、距离和多普勒参数均呈现时变特征。

在该系统中，发射端通过阵列波束将能量聚焦到特定空间方向，并在频域上利用 OFDM 结构完成多子载波资源调度。由于通信与感知对频域资源的需求存在差异，系统需要对不同子载波赋予不同角色，使其偏向通信服务或感知服务。同时，功率分配也不再是传统意义上的均匀加载，而需要根据通信链路质量、目标方向特性以及感知精度需求进行联合设计。进一步地，为适应毫米波硬件实现约束，系统还引入混合波束成形机制，通过模拟预编码和低维数字处理的协同来近似理想数字波束，从而兼顾性能与实现复杂度。

在整体架构上，本文将系统设计问题划分为四个相互关联的层面。第一层为场景建模，包括通信用户和感知目标的空间布局、运动轨迹以及动态参数演化；第二层为波束设计，包括理想数字波束和混合波束的构造与对比；第三层为资源分配，包括子载波角色划分和功率分配；第四层为性能评估与优化，包括通信速率、可靠性、角度估计精度、距离估计精度、速度估计精度及鲁棒性分析。上述层面并非孤立存在，而是在统一优化框架下相互耦合，共同决定系统的综合表现。

3 联合波束设计与资源分配思路

在通感一体化系统中，通信和感知并不是彼此独立的两个模块，而是在同一平台上竞争和共享空间、频率与功率等资源。若系统全部资源优先用于通信，则可以获得更高的链路速率和更低的误码倾向，但目标感知精度将显著下降；若资源全部优先用于感知，则角度、距离和速度估计能力会增强，但通信吞吐能力和可靠性将受到明显影响。因此，联合波束设计与资源分配的本质就是在多种性能目标之间寻找合理平衡。

本文采用综合目标驱动的联合设计思路，在优化过程中同时纳入通信速率、通信可靠性和多维感知指标，并通过权重参数控制不同性能侧重点。与单纯线性叠加不同，联合设计更加注重多指标之间的协调关系，使系统不至于因为某一指标的极端占优而造成其他指标的急剧恶化。为此，本文在参数扫描基础上构建联合目标搜索热图，并据此寻找不同资源比例和权重配置下的候选最优解，再通过 Pareto 前沿提取方法刻画速率与综合感知之间的性能边界。

从频域资源角度看，本文将 OFDM 子载波视为可调度资源单元，不同子载波可以被赋予通信优先或感知优先的角色。一般而言，中部子载波更适合保证通信传输稳定性，而边缘子载波在提升距离分辨相关能力方面更具价值。基于这一特点，本文在角色划分和功率分配时并非简单平均分配，而是结合通信需求和感知需求对各子载波进行差异化加载，使系统频域资源呈现结构化而非完全均匀的分布形态。

4 动态场景、多普勒与混合波束建模

为增强系统模型的真实性，本文在静态几何基础上加入动态场景建模。通信用户与感知目标均具有各自的运动轨迹，其相对于基站的位置变化会引起角度、距离和径向速度的连续变化。这一过程直接影响波束指向、信道匹配程度以及多普勒谱特征，因此对于通感一体化系统而言，动态场景不仅改变感知对象本身的可观测特性，也会反向影响通信端的资源配置与波束设计策略。

多普勒信息是衡量目标运动状态的重要依据，也是速度估计精度分析的关键基础。本文通过动态几何关系计算目标随时间变化的速度投影，得到多目标场景下的多普勒演化轨迹，并将其纳入综合感知分析框架。相比于静态单点分析，动态多普勒建模能够更真实地反映系统在连续观测条件下的性能变化趋势。

在波束成形方面，理想数字波束通常能够提供更强的自由度，但在毫米波系统中往往意味着较高的射频链数量和实现成本。因此，本文进一步构建混合波束成形模型，通过模拟预编码矩阵和数字组合权重的协同，逼近理想数字波束的方向图特性。仿真中不仅比较两者的主瓣对准效果和旁瓣结构，还对混合波束中的权重幅度和相位分布进行可视化分析，以体现硬件约束下波束设计的实际特征。

5 鲁棒优化与性能评估

在毫米波系统中，窄波束虽然能带来更高阵列增益，但也使系统对角度估计误差和波束失配更加敏感。一旦用户方向或目标方向存在偏差，系统性能可能迅速下降。为此，本文在基本联合优化框架基础上加入鲁棒优化模块，通过在失配条件下重新评估通信与感知性能，比较非鲁棒联合策略与鲁棒联合策略的差异。鲁棒设计的目的并不是在理想条件下取得绝对最优，而是在存在不确定性时保持更稳定、更均衡的综合性能。

在性能评估方面，通信侧主要采用速率、可靠性和 BER 进行表征。速率反映系统的信息传输能力，可靠性体现链路在噪声和资源竞争条件下的可用程度，而 BER 则进一步刻画比特级别的传输正确性。感知侧则从角度估计、距离估计和速度估计三个维度进行分析，以更全面地描述系统的环境感知能力。为了避免单一指标带来的片面性，本文将上述指标统一纳入多策略对比框架，分别比较仅通信、均分基线、联合优化、仅感知以及鲁棒联合等多种方案在不同信噪比条件下的表现。

6 仿真结果分析

从仿真结果可以看出，本文构建的多用户多目标场景能够较好体现毫米波通感一体化系统中通信与感知共存的基本特征。在动态场景下，用户和目标的角度演化、多普勒轨迹以及空间几何关系随时间连续变化，说明系统模型具备一定的时变特性。理想数字波束与混合波束方向图的对比表明，混合波束虽然在旁瓣抑制和局部精细控制方面不及理想数字波束，但在主方向聚焦能力上仍保持较高一致性，验证了混合波束在毫米波系统中的可行性。

从 Pareto 前沿结果来看，通信速率与综合感知得分之间存在明显的此消彼长关系。随着系统将更多资源倾斜至通信侧，速率提升较为显著，但综合感知得分会逐渐下降；反之，当更多资源向感知侧分配时，感知性能得到改善，而通信能力则趋于减弱。这一结果表明，在通感一体化系统中不存在在所有指标上同时占优的单一方案，联合优化的意义正在于在不同性能维度之间找到符合任务需求的平衡点。

从 SNR 扫描结果来看，仅通信策略始终在通信速率和 BER 上占优，而仅感知策略在感知精度上表现最好，但二者都属于极端模式。均分基线虽然能够在通信和感知之间提供最直观的折中，但由于缺乏针对场景和指标的自适应设计，其综合表现并非最优。联合优化策略在多数情况下能够比均分基线获得更高的资源利用效率，使系统在速率、可靠性和多维感知精度之间形成更合理的平衡。鲁棒联合策略在理想条件下可能略微牺牲部分极限性能，但在角度失配条件下表现出更平滑的性能退化趋势，说明鲁棒设计确实增强了系统对模型不确定性的适应能力。

7 结论

本文围绕毫米波通感一体化系统中的联合波束设计与资源分配问题，构建了一个面向多用户、多目标、动态场景的统一仿真分析框架。在该框架中，通信与感知不再被视为彼此割裂的独立任务，而是通过联合波束设计、频域资源调度、功率分配和多目标折中优化实现协同工作。研究过程中，系统引入了动态场景演化、多普勒分析、混合波束成形、Pareto 前沿分析以及鲁棒优化等机制，从多个层面增强了模型的完整性和工程针对性。

研究结果表明，毫米波通感一体化系统中的联合设计问题本质上是一个多指标、多约束、多场景耦合的综合优化问题。仅通信和仅感知虽然分别代表两端的性能极限，但都难以满足实际复杂任务对综合能力的要求。相较之下，联合优化能够在通信速率、可靠性与多维感知精度之间建立更具适应性的平衡关系，而鲁棒联合策略则进一步增强了系统在参数失配条件下的稳定性。总体而言，本文的研究不仅验证了联合波束设计与资源分配在毫米波通感一体化系统中的关键作用，也为后续开展更复杂的多用户调度、智能优化求解、更加真实的信道建模以及工程硬件实现研究提供了可扩展基础。

2、仿真结果演示