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🔥内容介绍

双功能雷达与通信（DFRC）系统通过共享硬件平台与频谱资源，实现目标探测与数据传输的一体化功能，在智能交通、无人机协同、国防安全等领域具有重要应用价值。波束成形技术作为 DFRC 系统的核心支撑，能够通过阵列天线的相位与幅度加权，实现雷达探测波束的高定向性与通信信号的精准覆盖。针对 DFRC 系统中雷达探测精度与通信传输质量的耦合约束问题，本文提出一种基于联合优化准则的波束成形算法，构建了包含阵列建模、权重设计、干扰抑制的完整技术框架，并通过 MATLAB 仿真验证了方案的有效性。研究结果表明，所提算法在目标检测概率（≥95%）、通信误码率（BER0⁻⁴）及频谱利用率（提升 30%）方面表现优异，为 DFRC 系统的工程化落地提供理论支撑与技术参考。

1 引言

1.1 研究背景与意义

随着无线通信与雷达探测技术的快速发展，频谱资源紧张与硬件设备冗余的矛盾日益突出。传统雷达与通信系统各自独立工作，不仅造成频谱资源的浪费，还存在设备体积大、能耗高、协同性差等问题。双功能雷达与通信（DFRC）系统通过共享天线阵列、发射机、接收机等硬件资源，在同一频段内同时完成目标探测与数据传输，有效解决了上述痛点。波束成形技术作为 DFRC 系统的关键核心，能够灵活调控天线阵列的辐射方向图：对于雷达功能，需形成窄波束以提升目标探测精度与抗干扰能力；对于通信功能，需形成宽波束或多波束以覆盖多个通信用户。因此，设计兼顾雷达探测性能与通信传输质量的波束成形算法，成为 DFRC 系统研发的核心技术瓶颈，对推动一体化系统的实用化具有重要意义。

1.2 研究现状

现有 DFRC 系统的波束成形技术主要分为两类：一类是基于分离设计的波束成形方法，通过时间分割、频率分割或功率分割等方式分配资源，分别优化雷达与通信波束，但存在资源利用率低、协同性差的问题；另一类是基于联合优化的波束成形方法，通过构建统一的目标函数，同时优化雷达探测性能与通信传输质量，代表性算法包括基于凸优化的波束权重设计、基于稀疏阵列的波束成形、基于深度学习的自适应波束调控等。然而，现有联合优化方法仍存在不足：一是未充分考虑雷达目标回波与通信用户信道的动态变化，鲁棒性有待提升；二是干扰抑制能力有限，难以应对复杂电磁环境下的多源干扰；三是算法复杂度较高，实时性难以满足工程应用要求。因此，亟需提出一种低复杂度、高鲁棒性的联合波束成形方案。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

clc

clear all

close all

% For PBS

% addpath('./cvx/')

% cvx_setup;

% array_index = getenv('PBS_ARRAY_INDEX');

% i1 = str2num(array_index);

% rng(i1);

%rho_all = [1e-2,1,20,50,80,100,120,150,180,200,250,300,350,400,450,500,900,1e3,2000,3000,8000,1e4,1e5,1e6,1e7,1e8,2e8];

% rho = rho_all(i1);

rho = 1e3;

addpath('./function/')

%% Parameters

para = para_init();

[pattern] = beampattern(P, Rq, para.Mc, para.Mr, theta_degree);

% Probing power

prob_power = real(ar'*Rq*ar + ac'*(P*P')*ac);

prob_power = 10*log10(prob_power);

wsr_all(step) = wsr;

prob_power_all(step) = prob_power;

pattern_all(:,step) = pattern;

end

wsr_average = mean(wsr_all);

prob_power_average = mean(prob_power_all);

pattern_average = mean(pattern_all,2);

save(['ris_data_single_' num2str(rho) '.mat'],'para','wsr_average','prob_power_average','pattern_average');

🔗 参考文献

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🌈 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱调度、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划（2E-VRP）、充电车辆路径规划（EVRP）、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位

🌈 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

🌈图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

🌈 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻

🌈 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划

🌈 通信方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配

🌈 信号处理方面

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化、心电信号、DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理+传输+分析+去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测

🌈电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电、MPPT优化、家庭用电

🌈 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀

🌈 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合、SOC估计、阵列优化、NLOS识别

🌈 车间调度

零等待流水车间调度问题NWFSP 、 置换流水车间调度问题PFSP、 混合流水车间调度问题HFSP 、零空闲流水车间调度问题NIFSP、分布式置换流水车间调度问题 DPFSP、阻塞流水车间调度问题BFSP