基于OFDM的车联网雷达通信一体化感知算法matlab性能仿真

✨1.前言

📡2.算法测试效果图预览

🔍3.算法运行软件版本

✅4.部分核心程序

🚀5.算法理论概述

[5.1 OFDM基带发射信号基础模型](#5.1 OFDM基带发射信号基础模型)

[5.2 雷达回波信号耦合机理](#5.2 雷达回波信号耦合机理)

[5.3 通信与雷达信号解耦原理](#5.3 通信与雷达信号解耦原理)

[5.4 雷达感知支路------距离-多普勒二维参数估计](#5.4 雷达感知支路——距离-多普勒二维参数估计)

[5.5 符号时间维度相位差分估计径向速度](#5.5 符号时间维度相位差分估计径向速度)

💡6.算法完整程序工程

✨1.前言

车联网雷达通信一体化核心诉求是同一套车载硬件、同一帧OFDM时域波形同时完成两大功能：高速车车 / 车路无线数据通信、车辆周边目标测速测距雷达感知，无需分别搭载独立通信发射机与雷达射频前端，大幅缩减车载终端体积、功耗与硬件成本。OFDM凭借正交子载波频谱重叠、抗多径衰落、带宽灵活分配、子载波独立调制的天然优势，成为车联网高速移动场景下一体化波形的首选载体。

📡2.算法测试效果图预览

🔍3.算法运行软件版本

matlab2024B

✅4.部分核心程序

复制代码

for n = 1:Nr
   st               = stt.*exp(j*2*pi*f(n)*t);
   st_fft           = fft(st,Nr);
   prod             = st_fft.*conj(stt_fft);
   signal_ofdm(:,n) = fftshift(abs(ifft(prod)'));
end

signal_ofdm = signal_ofdm/max(max(signal_ofdm));

figure
mesh(t,f,signal_ofdm); 
title('ofdm的模糊函数');
xlabel('多普勒频移（速度估计）');
ylabel('时延（距离估计）');
zlabel('幅度(dB)');

figure
contour(signal_ofdm);
xlabel('多普勒频移-估计速度');
ylabel('时延');

figure
plot(t,signal_ofdm(:,Nr/2));
title('距离模糊函数-估计距离');	
xlabel('时延');
ylabel('幅度(dB)');
%
disp('距离估计值/m');
[V,I] = max(signal_ofdm(:,Nr/2));
test  = 1e3*t(I)*3e8; 
test


figure
plot(f,signal_ofdm(Nr/2,:));
title('速度模糊函数');	
xlabel('多普勒频移-估计速度');
ylabel('幅度(dB)');
%
disp('速度估计值m/s');
[V,I] = max(signal_ofdm(Nr/2,:));
fest  = abs(f(I));
speed = fest/f0*3e8;
speed

🚀5.算法理论概述

车载场景存在高速多普勒扩展、多径杂波、远近目标功率差极大、多车 OFDM 信号相互干扰等特有问题，该一体化算法在 OFDM 帧结构内插入专属导频子载波，兼顾通信信道均衡与雷达回波相位提取，适配城市道路、高速车流、交叉口拥堵等全场景车联网应用。

5.1 OFDM基带发射信号基础模型

设一体化 OFDM 系统总共有N个正交子载波，子载波索引k=0,1,2,...,N−1，单个OFDM符号持续时长为Ts，循环前缀CP长度为Tcp，子载波间隔Δf= 1/Ts。

发送端每个子载波携带经过QAM/QPSK调制的通信复基带数据符号X $k$ ，X $k$ 同时承载车联网交互数据包（车速、位置、制动信号、路况信息），经过N点逆离散傅里叶变换生成时域OFDM基带发射信号。

不含循环前缀的时域离散发射信号表达式为：

插入循环前缀后，完整单符号时域发射信号通过数模转换、射频上变频至车载专用通信频段发射，该波形既是通信调制信号，也是雷达探测发射波形。

5.2 雷达回波信号耦合机理

发射电磁波经周边车辆、路侧障碍物、行人等目标反射形成回波，回波信号叠加多径传输时延、目标径向多普勒频移、路径衰减、高斯噪声后回到车载接收天线。设某一静止或运动目标相对发射端径向距离为R，径向速度为v（靠近接收机速度为正，远离为负），电磁波光速为c，载波中心频率fc，波长λ= c/fc。

电磁波往返传播时延由双向距离决定：

目标运动带来的多普勒频移来源于载波相位双向偏移：

接收端射频下变频、模数采样后得到含通信调制信息 + 雷达回波分量的基带接收时域信号，单目标回波离散时域表达式为：

式中α为目标反射幅度衰减系数，nτ是时延对应的采样点数，w $n$ 为加性高斯白噪声。该接收信号同时包含通信调制载荷与目标距离、速度物理特征，是一体化联合处理的核心依据。

5.3 通信与雷达信号解耦原理

OFDM接收端先去除循环前缀，做N点离散傅里叶变换得到频域接收子载波信号Y $k$ 。频域下时延体现为子载波线性相位偏移，多普勒频移体现为子载波间相位随符号序号线性变化，而通信调制符号仅叠加固定复幅度偏移，二者在二维（子载波-OFDM 符号）维度具备可分离特性。通信处理支路：利用导频子载波做信道估计，补偿信道衰落与固定相位偏移，直接解调Y $k$ 恢复原始通信比特流，完成车联网数据交互。雷达感知支路：剔除通信调制符号X $k$ 的固有幅度相位，仅保留回波引入的相位畸变，沿子载波维度做时延估计求解距离，沿OFDM符号时间维度做相位差分求解多普勒速度，实现雷达参数提取。

5.4 雷达感知支路------距离-多普勒二维参数估计

固定OFDM符号序号m，沿子载波维度k对Zm $k$ 做N点逆傅里叶变换，相位项e−j2πkΔfτ随k线性变化，IFFT峰值位置对应时延τ。变换后时域距离域信号：

5.5 符号时间维度相位差分估计径向速度

同一子载波k，连续M个OFDM符号间仅多普勒频移带来相位累积变化，相邻符号相位差：

高速相对运动下多普勒扩展会破坏OFDM子载波正交性，带来子载波间干扰ICI，同时通信解调误码率上升、雷达相位提取精度下降；远近车辆回波功率动态范围极大，近端强目标回波会掩盖远端弱目标峰值，需要结合动态增益调整与干扰抑制算法优化；多车同频OFDM信号相互叠加会引入互干扰，需搭配车联网时分多址、子载波资源分配机制实现多车一体化组网。

💡6.算法完整程序工程

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