[论文解读] A Dual-Function Radar Communication System With OFDM Waveforms and Subcarrier Sharing

Zhaoyi Xu, Athina P. Petropulu|arXiv (Cornell University)|Jun 10, 2021

Radar Systems and Signal Processing被引用 5

一句话总结

本文提出了一种基于OFDM的MIMO双功能雷达-通信（DFRC）系统，通过在发射天线之间共享子载波，以最大化感知与通信的频谱效率。通过引入专用子载波以合成虚拟阵列，系统提升了角度分辨率，同时以通信速率的适度损失为代价，实现了高数据速率与精确的目标估计，得益于一种迭代的、低复杂度的参数估计方法及优化的波形预编码。

ABSTRACT

A novel monostatic multiple-input multiple-output (MIMO) dual-function radar communication (DFRC) system is proposed, that uses the available bandwidth efficiently for both sensing and communication. The proposed system, referred to as Shared-Subcarriers DFRC (SS-DFRC) transmits wideband, orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) waveforms and allows the transmit antennas to use subcarriers in a shared fashion. A novel, low complexity target estimation approach is proposed to overcome the coupling of radar target parameters and transmitted symbols that arises in that case. When all subcarriers are used in a shared fashion, the proposed system achieves high communication rate but its sensing performance is limited by the size of the receive array. We show that when some of the subcarriers are reserved for exclusive use by one transmit antenna each (private subcarriers), the communication rate can be traded off for improved sensing performance. The latter can be achieved by using the private subcarriers to construct a larger aperture virtual array that yields higher resolution angle estimates. The system is endowed with beamforming capability, via waveform precoding, where the precoding matrix is optimally designed to meet a joint sensing-communication system performance metric.

研究动机与目标

• 设计一种宽带MIMO DFRC系统，高效利用可用频谱以实现雷达感知与高速通信。
• 解决在共享子载波OFDM波形中雷达-通信符号耦合与波形正交性丧失的挑战。
• 通过引入专用子载波以合成虚拟阵列，在不牺牲通信速率的前提下提升雷达感知的角度分辨率。
• 优化发射预编码以同时增强感知性能与通信信噪比（SNR）。
• 开发一种低复杂度、迭代式的目标参数估计方法，以在共享子载波中解耦雷达与通信信号。

提出的方法

• 系统采用正交频分复用（OFDM）波形，通过多个发射天线共享子载波，以最大化通信带宽利用率。
• 为各天线分配专用子载波以构建更大的虚拟阵列，从而提升角度分辨率，改善目标估计性能。
• 提出一种新颖的、低复杂度的目标估计方法，以在共享子载波中解耦雷达参数（角度、距离、多普勒）与调制通信符号。
• 通过梯度下降法优化发射预编码矩阵，以实现期望的波束成形图并最大化通信接收端的信噪比（SNR）。
• 采用迭代算法通过在角度分区内交叉相关信号，并将其与多普勒估计配对，以精炼角度与距离估计。
• 在共享与专用子载波上均采用最小二乘法估计恢复通信符号，其中专用子载波因无重叠传输而实现更低的误比特率（BER）。

实验结果

研究问题

• RQ1 如何在基于OFDM的MIMO雷达系统中利用子载波共享，以在不降低感知性能的前提下提高通信数据速率？
• RQ2 波形非正交性与符号耦合对共享子载波系统中雷达目标参数估计有何影响？
• RQ3 能否利用专用子载波合成虚拟阵列，从而在物理孔径受限的情况下提升角度分辨率？
• RQ4 如何联合优化发射预编码以同时提升雷达感知与通信性能？
• RQ5 在子载波分配为共享或专用时，通信速率与感知精度之间存在何种权衡？

主要发现

• 当使用16个发射天线时，系统可实现最高3.277 Gigabits每秒的通信比特率。
• 与完全共享子载波操作相比，使用专用子载波导致比特率损失6 Megabits每秒。
• 专用子载波上的误比特率（BER）低于共享子载波，当Nt=12个天线时，在低信噪比下即可实现低BER。
• 增加发射天线数量可提升信噪比增益与波束成形性能，但同时也会增加共享子载波上的误比特率。
• 迭代估计算法成功配对了距离与角度估计，通过虚拟阵列提供的精炼角度信息提升了估计精度。
• 通过梯度下降法设计的预编码方案有效平衡了感知方向性与通信信噪比，从而提升了整体系统性能。