一、引言
灵敏度是射频系统（含通信系统、雷达系统）的核心性能指标之一，直接决定了系统接收微弱信号的能力，进而影响系统的作用距离、抗干扰性能和通信/探测可靠性。通信灵敏度聚焦于对微弱通信信号的识别与解调能力，雷达灵敏度则侧重对目标反射微弱回波信号的检测能力，二者虽核心目标不同，但计算逻辑均围绕"微弱信号检测极限"展开，且在射频链路损耗、噪声抑制、信号处理算法等方面存在共通技术要点，同时也因系统功能差异存在显著区别。
本报告将系统梳理通信灵敏度与雷达灵敏度的核心定义、计算原理、关键影响因素，对比分析二者的计算技术差异与共性，探讨计算过程中的难点及优化方向，为射频系统设计、性能评估及灵敏度指标优化提供技术参考。
二、核心概念界定
2.1 通信灵敏度
通信灵敏度（Receiver Sensitivity，S）定义为：在指定的误码率（BER）或误帧率（FER）要求下，通信接收机能够稳定解调信号所需的最小输入信号功率。其核心衡量标准是"可解调的信号功率下限"，本质是接收机在噪声、干扰环境中，将有用通信信号从背景噪声中分离并完成解调的能力阈值。
通信灵敏度的核心约束是误码率，不同通信系统（如LTE、5G、WiFi、卫星通信）的误码率要求不同，灵敏度指标也存在差异（例如卫星通信要求误码率≤10，而短距离无线通信误码率可放宽至10）。
2.2 雷达灵敏度
雷达灵敏度通常以"最小可检测信号功率"（Minimum Detectable Signal，MDS）表征，定义为：在指定的检测概率（P）和虚警概率（P）要求下，雷达接收机能够可靠检测到目标回波信号的最小输入信号功率。其核心衡量标准是"可检测的回波信号功率下限"，本质是雷达在噪声背景下，通过信号处理算法识别目标回波的能力阈值。
雷达灵敏度的核心约束是检测概率和虚警概率，二者需满足系统设计平衡（例如常规雷达要求P≥80%、P≤10），直接影响雷达的目标探测距离和探测精度。
三、通信灵敏度计算技术分析
3.1 核心计算原理
通信灵敏度的计算核心是"信噪比（SNR）平衡"，即接收机输入信号的信噪比需满足解调所需的最低信噪比（SNR），在此基础上结合接收机链路损耗、噪声系数等参数，推导最小输入信号功率。
通信灵敏度的基础计算公式为：
各参数说明如下：
k：玻尔兹曼常数：
；
T0：标准室温（通常取290K，即17℃）；
B：接收机中频带宽（单位：Hz），由通信信号的符号率、调制方式决定；
F：接收机噪声系数（单位：dB，可转换为线性值计算），表征接收机自身噪声对信号的影响；
：解调所需的最低信噪比（单位：dB，可转换为线性值计算），由调制方式、编码效率决定（例如QPSK调制无编码时SNR≈10.5dB，16QAM调制无编码时SNR≈14dB）。
3.2 关键影响因素及修正
基础公式未考虑实际工程中的链路损耗、干扰等因素，实际计算时需进行多方面修正，核心影响因素包括：
1.接收机链路损耗：包括天线馈线损耗、滤波器插入损耗、 mixer（混频器）损耗等，均会导致输入信号功率衰减，需在公式中引入损耗系数L（线性值），修正后公式为：
- 调制编码方式：不同调制（QPSK、16QAM、64QAM等）、编码（Turbo码、LDPC码）的SNR差异显著，编码效率越高，SNR越低，灵敏度越好（例如5G LDPC编码可使SNR降低3-5dB）；
3.干扰因素：实际通信环境中存在同频干扰、邻频干扰、人为干扰等，需引入干扰余量
进一步降低灵敏度阈值（即提高最小输入信号功率），修正公式为：
- 温度偏差：实际工作温度偏离290K时，需用实际工作温度T替代T0，温度升高会导致背景噪声增大，灵敏度变差。
3.3 计算难点与优化方向
3.3.1 核心难点
• SNR的精准确定：实际解调过程中，SNR受硬件失真（如I/Q不平衡、相位噪声）、信道衰落（如瑞利衰落、阴影衰落）影响，难以通过理论计算完全精准获取，需结合实测数据校准；
• 干扰余量的量化：干扰信号的强度、频谱分布具有随机性，尤其是复杂电磁环境下，干扰余量的量化误差较大，易导致灵敏度计算偏差；
• 链路损耗的精准测算：馈线、滤波器等器件的损耗随频率、温度变化，高频通信系统（如毫米波5G）的损耗测算难度更高。
3.3.2 优化方向
• 采用高精度器件：降低接收机噪声系数（如选用低噪声放大器LNA）、减少链路损耗，从硬件层面提升灵敏度；
• 优化调制编码方案：选用高效编码（如LDPC、Polar码）、自适应调制技术，降低SNR需求；
• 引入实测校准：通过接收机实测数据，校准噪声系数、链路损耗、SNR等参数，降低计算误差；
• 抗干扰设计：增加干扰抑制模块（如自适应滤波器），减少干扰影响，降低干扰余量需求。
四、雷达灵敏度计算技术分析
4.1 核心计算原理
雷达灵敏度（MDS）的计算核心是"信号检测概率与虚警概率的平衡"，即回波信号经过接收机处理后，信噪比需满足指定P和P下的检测阈值。雷达接收机多采用脉冲工作模式，信号经过脉冲积累处理，可有效提升信噪比，因此MDS计算需结合脉冲积累增益。
雷达灵敏度的基础计算公式（脉冲积累情况下）为：
各参数说明如下：K、T0、F：与通信灵敏度计算一致，分别为玻尔兹曼常数、标准室温、接收机噪声系数；
：雷达接收机噪声带宽（单位：Hz），与雷达脉冲宽度、带宽设计相关；
：指定P和P下的最小检测信噪比（单位：dB，线性值），由检测算法决定（例如恒虚警检测CFAR算法，P=80%、P=10时，SNR≈13dB）；
：脉冲积累增益（单位：dB，线性值），表征多脉冲积累对信噪比的提升效果，积累脉冲数越多，G越大（例如积累N个脉冲，理想情况下G≈N，实际受脉冲起伏影响，G<N）。
4.2 关键影响因素及修正
实际雷达系统中，链路损耗、目标特性、脉冲积累方式等均会影响MDS，需进行针对性修正，核心影响因素包括：
1.链路损耗修正：与通信系统类似，雷达接收机需考虑天线馈线损耗、滤波器损耗、混频器损耗等，引入损耗系数L，修正后公式为：
2.目标起伏特性：雷达回波信号的强度会随目标姿态、形状变化（即目标起伏），常用斯威林（Swerling）模型描述，不同起伏模型下，SNR需求不同（例如Swerling I型目标，SNR需比无起伏目标提高1-2dB）；
3.脉冲积累方式：脉冲积累分为相干积累和非相干积累，相干积累增益高于非相干积累，但对相位同步要求更高，实际计算时需根据积累方式修正G（非相干积累时，
;
4.天线增益：雷达天线的接收增益
会影响输入回波信号功率，需在公式中引入，修正后公式为:
;
5.环境噪声：复杂环境（如海洋、地面反射）会产生额外的环境噪声，需引入环境噪声系数
,修正总噪声系数,
为低噪声放大器增益）
4.3 计算难点与优化方向
4.3.1 核心难点
• 目标起伏特性的量化：实际目标的起伏规律复杂，难以精准匹配斯威林模型，导致SNR计算偏差，进而影响MDS精度；
• 脉冲积累增益的精准计算：非相干积累时，脉冲之间的相位噪声、幅度起伏会降低积累增益，实际G难以通过理论公式精准计算；
• 环境噪声的影响：环境噪声随场景（陆地、海洋、空中）变化，其系数F的量化难度较大，易导致噪声系数计算偏差；
• 雷达系统非线性失真：接收机的非线性特性（如放大器饱和）会导致信号失真，影响信噪比检测阈值，增加计算复杂度。
4.3.2 优化方向
• 优化检测算法：采用自适应恒虚警检测（CFAR）算法、目标起伏自适应检测算法，降低SNR需求，提升灵敏度；
• 提升脉冲积累效率：采用相干积累技术（如相位锁定环路PLL），提升积累增益；针对非相干积累，引入自适应加权积累算法，降低起伏影响；
• 优化天线与接收机设计：选用高增益天线，降低接收机噪声系数和链路损耗，减少非线性失真；
• 场景自适应校准：根据实际工作场景，校准环境噪声系数、目标起伏参数，提升MDS计算精度。
五、通信灵敏度与雷达灵敏度计算技术对比
5.1 共性特征
-
核心逻辑一致：二者均基于"噪声背景下的微弱信号检测"，计算核心均围绕信噪比平衡，基础公式均包含玻尔兹曼常数、温度、噪声系数、带宽等核心参数；
-
关键影响因素共通：均受接收机噪声系数、链路损耗、温度、带宽等硬件参数影响，硬件性能优化（如低噪声、低损耗）均能同时提升二者灵敏度；
-
均需实测校准：理论计算均存在一定误差，需结合实测数据校准核心参数（如噪声系数、SNR阈值），才能提升计算精度；
-
均受环境影响：复杂电磁环境、温度变化均会导致灵敏度下降，需引入相应的余量修正。
5.2 核心差异
六、工程应用中的计算注意事项
6.1 参数单位统一
计算过程中需确保所有参数单位统一（如功率单位为W，带宽为Hz，噪声系数转换为线性值），避免单位混淆导致计算错误；
6.2 余量预留
实际工程设计中，需在理论计算值的基础上，预留一定的余量（如通信灵敏度预留3-5dB干扰余量，雷达MDS预留2-4dB环境余量），应对实际环境中的不确定性；
6.3 硬件与算法协同
灵敏度计算需结合硬件性能（如噪声系数、链路损耗）和算法设计（如调制编码、检测算法），二者协同优化才能实现最优灵敏度；
6.4 场景适配
不同应用场景（如卫星通信、地面雷达、短距离无线通信）的环境噪声、干扰特征、目标特性不同，需针对性调整计算参数和修正项；
6.5 实测验证
理论计算完成后，需通过接收机实测（如通信灵敏度实测、雷达MDS实测）验证计算结果的准确性，及时校准参数偏差。
七、结论与展望
7.1 结论
通信灵敏度与雷达灵敏度均是射频系统的核心性能指标，二者计算逻辑均基于微弱信号检测的信噪比平衡，受硬件参数、环境因素的共同影响，但因核心约束（误码率vs检测概率/虚警概率）、信号特征（连续波vs脉冲）、应用目标（通信解调vs目标检测）的差异，在计算方法、关键影响因素、优化方向上存在显著区别。
通信灵敏度计算的核心是精准确定解调所需的最低信噪比（SNR），并量化干扰余量和链路损耗；雷达灵敏度计算的核心是精准计算脉冲积累增益，修正目标起伏和环境噪声的影响。二者均需结合理论计算与实测校准，才能提升计算精度，为系统设计提供可靠支撑。
7.2 展望
随着射频技术、信号处理算法的不断发展，通信与雷达灵敏度计算技术将向更高精度、更具适应性的方向发展：
• 智能化计算：结合人工智能、机器学习算法，实现干扰特征、目标起伏、环境噪声的自适应识别与量化，降低计算误差；
• 一体化计算：随着通信-雷达一体化（CRIS）系统的发展，将形成兼顾通信解调与目标检测的统一灵敏度计算模型，适配一体化系统设计需求；
• 高频段适配：针对毫米波、太赫兹等高频段通信/雷达系统，优化链路损耗、噪声系数的计算方法，提升高频段灵敏度计算精度；
• 低功耗优化：在灵敏度计算中融入低功耗约束，实现"灵敏度-功耗"的平衡设计，适配物联网、便携式通信/雷达设备的应用需求。
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