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MATLAB 2024a

1、算法描述

在当今无线通信与智能感知逐渐融合的大背景下，OFDM-ISAC（Orthogonal Frequency Division Multiplexing – Integrated Sensing and Communication，即正交频分复用一体化感知与通信）成为学术界和产业界共同关注的热点技术。这个系统的核心思想，是在同一频谱资源、同一波形基础上，同时实现高质量的数据通信与高精度的环境感知（如雷达测距、测速、目标识别等），极大地提升频谱利用率、降低硬件开销，并为下一代无线网络提供支撑。本文从系统构成、关键技术、实际功能、性能评估等角度，对基于 MATLAB 仿真的 OFDM-ISAC 系统进行整体性描述。

系统整体框架

整个系统以一个典型的OFDM链路作为基础，它在发射端构建频域符号矩阵，然后通过 IFFT 转换为时域信号，并添加循环前缀。该时域信号不仅用于传统的数据传输，同时也发送至环境中作为感知波形。接收端分为通信解调路径和感知处理路径两部分，分别用于数据恢复和环境参数估计。

通信路径的基本流程包括：接收信号去除循环前缀、FFT 还原频域信息、导频辅助信道估计、最小均方误差（MMSE）均衡以及星座解调和比特恢复，最后统计误码率 BER 和数据吞吐率等指标。感知路径则是从回波信号中恢复目标的距离与速度信息，主要利用了每个 OFDM 子载波与多个 OFDM 符号在时频域的二维分布结构，构建距离-多普勒谱图，实现目标检测。

OFDM 波形与频谱利用

OFDM 波形之所以被选为 ISAC 系统的核心载波，是因为其在频域上的稀疏性和结构化非常适合同时支持通信和感知。每个子载波相互正交，不仅使通信部分可以做高效调制（例如16QAM、64QAM等），同时也让感知部分能够分辨目标的距离信息。多个OFDM符号叠加构成的二维结构，又进一步支持对多普勒频移的估计，也就是目标的相对速度。

由于 OFDM 天然包含循环前缀，因此它非常适合多径环境，在感知部分也能够容忍一定程度的目标散射和延迟。更重要的是，OFDM 所需的带宽灵活可扩展，无论是在毫米波还是中低频段，都有很成熟的工程实现和标准支撑。通信系统所用的 WiFi、4G/5G NR、WiGig 等制式中，OFDM 都是默认选项。

ISAC 感知路径原理

在感知过程中，系统将自己发送出去的信号作为参考，与从环境中接收到的回波信号进行对比和处理。为了实现这一目标，接收端会首先将信号重新变换为频域，再与已知的发射符号相除，从而还原出一个二维的通道响应矩阵。这个矩阵描述了每个子载波在每个 OFDM 符号下的复数增益，包含了来自不同目标的反射信息。

通过对该矩阵做子载波维度的 IFFT 操作，可以将频率差异转换为时间延迟信息，对应目标的距离；再对符号维度做 FFT，可以提取相对频率偏移，对应目标的速度。最终形成的二维谱图称为距离-多普勒图，可以从中清晰地看到所有反射目标的存在位置、移动方向与反射强度。

值得注意的是，在仿真中每个目标的回波信号都会加入双程传播时延和双程多普勒频移，这非常贴合真实雷达系统的物理特性。

通信路径与信道均衡

通信路径则更侧重于比特的可靠传输。在OFDM调制过程中，系统将数据比特经过QAM调制之后，嵌入到频域符号矩阵中，其中第一列专门留作导频符号。这些导频符号在接收端用于信道估计，是实现精确均衡的关键。

接收端通过与已知导频对比，恢复出每个子载波的复数增益信息，然后对后续数据符号进行均衡补偿。在均衡方法中，系统采用MMSE（最小均方误差）方式，在噪声功率已知或估计的前提下，计算出每个子载波上的最佳增益调节因子。均衡后的星座点再通过 QAM 解调，还原为比特流，进一步与发射比特比对，得出误码率。

在吞吐率的评估中，系统不再仅仅考虑原始的比特传输速率，而是引入了实际的包传输成功概率 PER（包错误率），并引入ARQ重传机制，用于计算真实的有效吞吐。这一过程高度贴近工程系统，避免了只用BER简单折算带来的虚高估计。

雷达与通信的融合优势

OFDM-ISAC 系统的最大亮点在于：同一组信号既用于通信，也用于环境感知。这种融合方式带来了多方面的好处。

首先是频谱效率大幅提升。传统雷达和通信往往需要分时或分频运行，而 ISAC 实现了资源共享，特别适用于频谱紧张的5G/6G环境。其次是系统复杂度与成本降低，只需要一套收发链路，就可以完成双重任务，大大减少硬件数量和布线负担。

此外，感知信息可反向服务于通信链路优化。例如，在感知过程中获得的目标速度和位置，可以用于波束赋形、链路预测、干扰规避等策略；反过来，通信链路估计出的精确信道信息，也可以用于目标检测的抗干扰处理。两者互为增强，形成一个“感知-通信闭环”。

系统仿真与评估方法

在 MATLAB 中，该系统以全数字仿真方式实现。为了尽可能贴合现实，每个模块都加入了必要的物理与系统因素：通信链路中包含了多径离散信道、加性白高斯噪声，导频信道估计与最小均方均衡，QAM调制与解调，以及误码统计；感知路径中则引入了多目标双程传播模型，反射系数、速度带来的多普勒频移，以及加噪的回波信号。

评估结果中，通信部分输出了完整的误码率曲线和吞吐率随信噪比变化的趋势；感知部分输出了清晰的距离-速度谱图，同时通过峰值检测方法输出了各个目标的估计位置和运动参数。

更进一步，系统还加入了现实中的ARQ自动重传协议评估，通过设定最大重传次数和包粒度，把原始吞吐率折算成更贴近应用层的有效吞吐，便于通信系统对链路可靠性与传输效率的平衡分析。

展望与实际应用

OFDM-ISAC 系统已经逐渐从理论模型走向工程实践。其应用前景非常广泛，比如：

• 在智能交通中，路侧基站既可为汽车提供高速通信，又能实时感知道路上车辆行人；

• 在工业互联网中，设备之间高速协作的同时，实现空间中的工件定位与状态识别；

• 在安防监控中，无人机或边缘设备既可传输图像，又能主动扫描周边目标，实现场景智能识别；

• 在未来6G 网络中，这种感知与通信融合架构将成为核心空口设计理念之一，是实现“万物互联与万物可感”的关键基础。

从技术角度看，后续还可以继续融合人工智能算法，例如在感知模块引入深度学习做目标识别，在通信路径引入AI辅助信道估计或资源分配。在硬件上，毫米波频段、高通量天线阵列也可以被无缝集成进该架构。

结语

总的来看，基于 OFDM 的 ISAC 系统代表了无线通信技术发展的一个新方向。它不仅解决了频谱资源紧张的问题，更在架构层面打破了通信与感知的壁垒，为下一代网络与智能设备提供了统一的物理层基础。通过 MATLAB 仿真，可以清晰展现其理论价值与工程实现路径。未来随着标准演进与硬件能力提升，ISAC 将在更广阔的场景中发挥重要作用，真正实现信息获取与环境认知的融合一体。

2、仿真结果演示

3、关键代码展示

略

4、MATLAB 源码获取

V

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