波束赋能通感一体化！基于可控模拟天线阵列的多波束JCAS框架解析
在智能汽车、无人机等新一代移动平台飞速普及的当下，通信与雷达感知一体化（JCAS） 已然成为无线通信领域的核心刚需。如何用一套硬件同时实现高速通信与环境雷达感知，兼顾低成本、小体积、高频谱效率，是业界亟待突破的关键难题。
今天带大家精读 IEEE 顶刊《IEEE Transactions on Vehicular Technology》2019 年重磅论文：Multibeam for Joint Communication and Radar Sensing Using Steerable Analog Antenna Arrays，拆解其创新多波束框架、系统架构、波束设计与感知算法，看懂毫米波通感一体化的经典解决方案。
一、行业痛点：通感一体化为何难做？
波束赋形是实现 JCAS 的核心技术，虽然通信、雷达各自的波束成形技术已被广泛研究，但直接融合落地却障碍重重：
✅ 需求矛盾：通信需要固定指向、高增益的稳定波束 ，保障传输链路质量；雷达感知需要时变扫描波束 ，大范围探测周边目标距离、速度、角度。
✅ 传统方案局限：现有 JCAS 大多采用单波束复用 ，雷达探测范围被限制在通信节点方向，无法实现全域扫描感知。
✅ 毫米波落地成本：全数字阵列造价高昂，难以适配无人机、智能车等小型便携平台；模拟天线阵列才是高性价比实用选择。
而这篇论文最大的突破：首次将多波束技术引入 JCAS ，基于可控模拟天线阵列，单发射阵列同时生成两类子波束 ------ 固定子波束承载通信、随数据包动态扫描子波束实现雷达感知，真正实现通信与感知无缝融合。
二、核心创新：双阵列多波束 JCAS 系统架构
1. 硬件架构设计
系统采用空间分离的双可控模拟天线阵列，适配 TDD（时分双工）通信模式，完美兼容 OFDM 多载波分组通信体制：
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阵列 1：主打发射功能，可通过开关分时复用至接收端；
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阵列 2：常驻接收状态，全程工作在通信 / 感知模式，无需切换休眠；
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核心优势：双阵列架构抑制发射端到接收端的信号泄露 ，让接收机可全天候运行，自由切换通信与主动 / 被动感知。
2. 双工作时序模式
两个通信节点基于 TDD 帧结构，复用时隙实现通信 + 感知同步运行，分为两大阶段：
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CTAS 通信发射 + 主动感知阶段
节点发射多波束信号，固定子波束对准对端节点保障通信，扫描子波束逐数据包遍历空域；接收阵列同步窄波束扫描，完成主动雷达感知 （利用自身发射信号探测环境，时延测量绝对精准）。
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CRPS 通信接收 + 被动感知阶段
节点切换为接收模式，双阵列合并接收对端发射信号，优先保障通信解调；同时利用对端信号实现被动感知，无需自身发射能量，仅测量相对时延与角度信息。
整套协议无需改动现有 TDD 通信帧结构，可直接适配现代移动通信分组传输体系，落地性极强。
三、关键技术：波束成形设计与多波束生成
1. 波束设计核心约束
为适配分组通信与雷达感知双重需求，论文明确波束矢量两大约束：
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发射波束：单个数据包周期内保持固定，稳定通信信道，避免复杂信道跟踪；
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接收波束：单 OFDM 符号内固定，便于从接收信号中剥离通信数据符号，提取感知特征。
结合毫米波 24GHz 典型场景论证：低速移动场景下，信道参数在毫秒级时长内准静态，完全满足波束固定约束条件。
2. 广义最小二乘（LS）波束优化
提出带功率约束的加权最小二乘波束成形算法 ，推导最优闭式解，证明归一化 LS 解即为功率约束下的最优解；
针对仅已知阵列响应幅度、未知相位的工程场景，引入迭代最小二乘（ILS）算法，灵活合成低旁瓣、定制化波束方向图。
3. 多波束生成两大实现方法
论文提出两种通信 + 感知子波束合成方案，各有优劣：
🔹 分离设计 + 矢量相位对齐
分别设计通信、感知子波束，通过能量分配因子调控功率占比，再相位相干合并；通信波束增益更高、波束更新灵活 ，适配动态通感需求，是论文主推方案。
🔹 联合一体化设计
直接将多波束期望方向图输入 ILS 算法，一次性合成最终波束矢量；波束形状控制更精准，但增益略低、更新灵活性差。
同时提出波束波形位移算法 ：只需预生成基准波束，通过相位偏移矢量即可快速生成任意指向的扫描波束，无需重复迭代优化，大幅降低硬件实时计算复杂度。
四、感知算法：低复杂度 + 高分辨率双方案
依托所提多波束框架，论文配套设计两套目标参数估计算法，可估算目标距离、到达角、运动速度三大核心雷达参数：
1. 低复杂度 DFT 算法
基于传统傅里叶变换周期图法，实现距离 - 角度二维粗估计，算法极简、硬件易实现；缺点是多普勒频率、角度分辨率有限，适合低成本终端。
2. 一维压缩感知（1D-CS）高分辨率算法
创新采用多测量矢量压缩感知（MMV-CS） 框架：
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先通过 CS 算法精准估计目标时延（距离）；
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再基于时延分箱，用频谱分析提取多普勒频率（速度）与到达角；
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规避高维 CS 网格量化误差问题，在非网格连续目标场景下仍保持高精度，适配智能车、商用无人机网络复杂环境。
五、仿真结论：性能全面优于传统分时方案
论文搭建 16 天线均匀线阵毫米波仿真场景，验证框架性能：
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多波束方案通信容量远超时分复用通感方案 ，功率分配系数 0.5 时，容量提升近 88%；
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所提分离设计波束，相比联合设计通信归一化功率提升约 6%；
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1D-CS 感知算法相比 DFT，距离、角度估计分辨率与精度大幅提升，低速 / 高速目标速度估计误差可控；
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模拟阵列多波束架构，无需昂贵数字阵列，完美适配小型化、低功耗机载 / 车载平台。
六、总结与未来展望
这篇 2019 年 TVT 经典论文，开创了模拟天线阵列多波束 JCAS 新范式 ，核心价值在于：
✔ 架构层面：双阵列 TDD 兼容架构，实现通信与感知时隙、频谱、硬件全复用；
✔ 算法层面：低复杂度多波束生成、LS/ILS 波束优化、1D-CS 高精度感知算法成套落地；
✔ 工程层面：基于低成本模拟相控阵，兼顾通信增益与全域雷达扫描，适配车联网、无人机、毫米波通信等主流场景。
同时论文也指出未来研究方向：量化相位幅度的多波束设计、面向通感联合优化的子波束合成算法、离网格高维感知算法等，为后续 5G/6G 通感一体化研究奠定了重要理论基础。
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