四波形同台竞技：基于ofdm/otfs/afdm/rm波形的通感一体化

引言

通信感知一体化（Integrated Sensing and Communication, ISAC）已成为6G移动通信系统的核心使能技术之一，通过在单一无线系统中同时实现信息传输与环境感知，有望显著提高频谱资源利用效率、降低硬件成本和功耗。在ISAC系统中，波形设计是决定系统性能的关键环节------同一套波形需要兼顾通信容量与感知精度，这对传统波形设计提出了双重挑战。

一体化的统一视角：ISAC波形设计的基本框架

从信号处理的角度来看，ISAC可以统一表述如下：发射端发送的波形s(t)s(t)s(t)同时承载通信数据并照射环境；接收端通常设置两路信号处理链路------通信链路 从直达信号或回波信号中提取传输信息（解调），感知链路从回波信号中提取环境信息（测距、测速、成像）。在理想的一体化设计中，同一波形应同时具备以下特性：

高谱效：通信速率高、感知分辨率足；
鲁棒性：对抗多径衰落、多普勒频移、杂波干扰；
低PAPR：降低发射机功耗与非线性失真；
实现复杂度可控：便于在硬件上落地。

下面分别审视OFDM、OTFS、AFDM、RM这四种候选波形各自如何回应这些需求。

一、OFDM：经典方案的双重角色

波形简介

正交频分复用（OFDM）将高速数据流分配到多个正交子载波上并行传输。凭借成熟的产业生态和丰富的IP积累，OFDM已成为4G/5G/WiFi的核心调制方式，预计也将在ISAC初期阶段成为主导波形。

感知与通信的集成方式

1. 通信功能

OFDM通信的原理已非常成熟：通过QAM/PSK调制将信息比特映射到各子载波上，利用IFFT生成时域发送信号，接收端通过FFT恢复频域符号并完成信道均衡与解映射。

2. 感知功能

在ISAC框架中，OFDM的感知功能通常与雷达处理框架相结合：

距离估计：利用OFDM符号中的循环前缀结构或插入的导频序列，对回波信号进行匹配滤波或OFDM雷达处理，从相位差提取目标距离信息。
速度估计 ：通过观测多个OFDM符号间同一子载波上的相位旋转变化，利用多普勒频移与速度的正比关系（fd=2vfc/cf_d = 2v f_c / cfd=2vfc/c）反推目标速度。

优势与挑战

OFDM在ISAC中的核心优势在于技术成熟度高------从频域资源的灵活分配到多天线系统的集成，从MIMO-ISAC预编码设计到用户调度，均有大量现成方案可复用。

但其局限性同样显著：对多普勒频移高度敏感。高速移动环境下，多普勒效应会破坏子载波间的正交性，带来严重的子载波间干扰（ICI）。此外，OFDM较高的峰均比（PAPR）对功率放大器线性度提出挑战，而循环前缀开销在短包传输场景下尤为突出。

典型应用场景

OFDM-ISAC更适用于低速移动场景 （如室内定位、智能家居监控）以及以通信为中心的一体化系统，其中感知功能作为附加特性而非常规功能。

二、OTFS：时延-多普勒域的感知革新

波形简介

正交时频空（OTFS）调制将信息符号放置在时延-多普勒（Delay-Doppler, DD）域进行复用，而非OFDM所采用的时-频（TF）域。这一范式转移赋予了OTFS应对高速移动环境的天然优势。

感知与通信的集成方式

1. 通信功能

OTFS的发送端通过逆辛傅里叶变换（ISFFT）将DD域信号映射至TF域，再经海森堡变换生成时域波形；接收端执行逆变换，恢复DD域信号。在DD域中，信道响应呈现出稀疏且时不变的优良特性，使得信道估计和均衡问题大为简化。

2. 感知功能

OTFS在ISAC中的独特优势源于DD域与物理世界的直接对应关系：

时延 ↔ 距离：时延由信号传播往返时间决定，与目标距离成线性关系。
多普勒 ↔ 速度：多普勒频移与目标径向速度成正比。

这使得OTFS能够将感知任务转化为对DD域稀疏冲击的检测问题------每个反射物体的位置和速度直接表现为DD域中某个格点上的非零系数。感知接收端只需在DD域中进行稀疏感知处理，便可同时获得目标的距离和速度信息。

优势与挑战

OTFS在ISAC中的核心优势在于天然适应高速移动------当移动速度高达数百km/h时，DD域信道模型仍能保持稀疏且缓慢变化，这一特性是OTFS在6G车辆到万物（V2X）和卫星通信中被广泛看好的根本原因。

挑战主要来自计算复杂度和分数多普勒问题。OTFS系统需要进行DD-TF域变换，在信道维度较大时复杂度较高；分数多普勒效应会使DD域信道响应从稀疏变为扩散，破坏信道稀疏性假设。此外，导频设计与保护间隔的权衡也是OTFS-ISAC系统设计中的关键难点。

典型应用场景

高速铁路通信、车联网、低轨卫星通信、无人机群协同等对多普勒鲁棒性有苛刻要求的场景，是OTFS-ISAC最典型的应用舞台。

三、AFDM：啁啾调制的全分集潜力

波形简介

仿射频分复用（AFDM）是近年来备受關注的一种新型多载波技术，由华为等机构持续推进。AFDM基于离散仿射傅里叶变换（DAFT） 构造，可视为OFDM在啁啾（Chirp）参数化下的广义形式。

感知与通信的集成方式

1. 通信功能

AFDM通过在DAFT域中对信息符号进行复用，使得每一条多径信号在变换域中相互分离且每个符号经历所有路径的完整信道系数，从而在双色散信道上实现完全分集增益。相比OTFS，AFDM在某些配置下可实现更低的收发处理复杂度。

2. 感知功能

AFDM在感知层面的潜力可从FMCW雷达视角加以理解。由于AFDM时域波形本质上携带线性调频结构，它与经典调频连续波（FMCW）雷达信号在数学形式上存在内在关联，使得标准的FMCW感知信号处理方法可以直接迁移至AFDM-ISAC系统中。这一特性简化了AFDM感知接收机的设计。

优势与挑战

AFDM的核心优势体现在理论分集增益和实现灵活性两个层面。一方面，在双色散信道中AFDM理论上有望获得满信道分集增益；另一方面，DAFT的两个啁啾参数提供了更多设计自由度，可根据信道条件动态调整波形参数，实现通感性能的联合优化。

挑战在于AFDM属于较新的技术路线------接收端检测器的设计仍在持续优化过程中，在高移动性条件下的性能边界尚未完全明确，且与现有通信协议的兼容性有待进一步验证。

典型应用场景

AFDM在水声通信、空间飞行器目标探测以及需要高多普勒容忍性的军事信息化装备中展现出应用潜力。学术界正在持续探索AFDM在6G通感一体化中的性能边界。

四、Random Multiplexing：以随机性重塑信道

波形简介

随机复用（Random Multiplexing, RM）代表了一种与前述三种波形根本不同 的技术范式。RM的核心洞察非常深刻：传统的OFDM、OTFS、AFDM均在匹配物理信道结构 的方向上努力，试图利用信道的稀疏性或特定数学特性简化处理；而RM选择了一条完全相反的路径------与物理信道解耦 ，通过在随机变换域中构建等效的输入各向同性（input-isotropic）信道矩阵，使传输信号获得统计衰落信道的遍历性。

感知与通信的集成方式

1. 通信功能

RM的发射端通过随机预处理（如随机交织、随机调制矩阵映射）将信息符号分布在时频资源上，使得等效信道Heff=T⋅HH_{\text{eff}} = T \cdot HHeff=T⋅H在渐近意义下趋近于各向同性随机矩阵。这种结构为采用近似消息传递（AMP） 型检测器创造了理想条件------在唯一不动点假设下，AMP检测器可以达到理论上的复制MAP（replica MAP）最优误码率。

2. 感知功能

RM的感知功能源于其非确定性的资源分布对环境的均匀采样能力。通过复用随机通信信号并在网络中实现感知，RM有望显著降低ISAC实现成本，加速感知能力融入现有通信架构。不过需要指出的是，通信数据的随机性也会带来感知性能的随机起伏------这正是RM-ISAC系统设计中的一个核心权衡问题。

优势与挑战

RM区别于其他三种波形的最大亮点在于理论最优性的渐近保障 和信道普适性------无论物理信道呈现何种结构（稀疏、密集、时变等），RM都能通过随机变换匹配先进的AMP检测器，逼近最优误码率下限。

该技术的挑战主要集中于理论门槛较高------输入各向同性信道矩阵的构造、AMP检测器的设计与稳健性分析都需要深入的随机矩阵理论和信息论基础，现阶段对工程人员的友好度相对有限。

典型应用场景

RM的"信道无关"特性使其特别适合以下场景：异构网络中的复杂传播环境、感知功能对现有通信体系的无缝嵌入、以及希望一套波形方案覆盖多种信道类型而非为每种场景单独优化波形的通用平台。

四种波形在ISAC中的性能对比

为了便于直观比较四种波形的核心特性，下表从多个维度进行了汇总：

特性	OFDM	OTFS	AFDM	Random Multiplexing (RM)
核心域	时频域	时延-多普勒域	离散仿射傅里叶域	随机变换域
设计哲学	多载波并行传输	DD域稀疏信道建模	啁啾调制+完全分集	与物理信道解耦
多普勒鲁棒性	❌ 弱	✅ 强	✅ 强（理论上）	✅ 普适
实现复杂度	✅ 低	中	中（新方案）	高（理论研究阶段）
理论最优性	接近香农容量	逼近DD域容量	满信道分集	复制MAP最优
ISAC集成友好度	通信中心型最佳	感知中心型最佳	尚待验证	架构层面统一
技术成熟度	极高	中高	中低	低（学术前沿）

总结与展望

ISAC波形设计的演进路线在四种候选波形中呈现出清晰的脉络：OFDM代表了高成熟度的基线方案 ，广泛部署于现有通信系统，但在高速移动场景下存在明显性能瓶颈；OTFS与AFDM代表了面向特定物理场景的专用优化方案 ，分别在DD域和啁啾域中获得了对抗多普勒效应的结构优势，是6G高移动性场景的重点研究对象；而Random Multiplexing则代表了通用最优性的范式探索，其理论框架在学术层面极具吸引力。

开源项目 ISAC-OFDM-vs-OTFS-vs-AFDM-vs-RM-（GitHub地址：https://github.com/hjHe-ee/ISAC-OFDM-vs-OTFS-vs-AFDM-vs-RM-）