Single-Carrier Waveform Design for Joint Sensing and Communication
针对6G通信与感知融合需求，提出融合SC-IFDM与FMCW的JSAC单载波波形，通过三步正交集成及增强信道估计实现优于传统多载波方案的感知与通信性能。
2025-03-16 eess.SP
Sensing with OFDM Waveform at mmWave Band based on Micro-Doppler Analysis
联合通信和传感（JCAS）技术被认为是6G网络的创新之一。基于第三代合作伙伴计划（3GPP）TR 38.901提出的信道模型，研究了毫米波（mmWave）频段采用正交频分复用（OFDM）波形的感知能力。基于微多普勒（MD）分析，我们提出了两个案例研究，即，风扇速度检测和人体活动识别，演示了微运动的目标建模、后向散射信号构造和使用28 GHz OFDM波形的MD特征提取。模拟签名展示了不同的风扇旋转或人体运动，并分析了影响MD签名提取的波形参数。仿真结果表明，所提出的建模和仿真方法的有效性，这也是为了方便各种JCAS应用程序的数据集的生成。
2023-03-29 eess.SP
Designing Waveforms with Adjustable PAPR for Integrated Sensing and Communication
本文提出一种用于集成感知与通信波形设计的优化框架，通过多用户干扰最小化最大化总可达和速率，同时保持与雷达波形的相似度并灵活调节峰均功率比，仿真验证了其优越性。
2025-02-25 eess.SP
Waveform Optimization with Multiple Performance Metrics for Broadband Joint Communication and Radar Sensing
联合通信和雷达传感（JCAS）将通信和雷达/无线电传感集成到一个系统中，共享一个发射信号。在本文中，我们研究JCAS波形优化通信信号的基础上，基站检测雷达目标，并与移动用户同时进行通信。我们首先开发个别新颖的波形优化问题的通信和传感，分别。对于通信，我们提出了一种新的下界的和速率集成多用户干扰和有效的信道增益到一个度量，简化了优化的和速率。对于雷达传感，我们考虑优化两个指标之一，互信息或Cramer-Rao界。然后，我们制定的JCAS问题，通过优化通信度量在不同的约束条件下的雷达度量，我们得到的非凸JCAS优化问题的封闭形式的解决方案和迭代解决方案。数值结果验证了所提出的优化方案。
2020-11-22 eess.SP
Multi-functional Coexistence of Radar-Sensing and Communication Waveforms
在这项研究中，提出了一种新的传输方案，以服务于雷达传感和通信目标在同一时间和分配的带宽。所提出的传输帧非正交地叠加两种不同的波形，这两种不同的波形是用于雷达感测的调频连续波（FMCW）和用于通信的正交频分复用（OFDM）。此外，还介绍了在不降低通信操作的数据速率的情况下经由雷达感测功能执行信道估计的接收机方案。作为数值评估，所提出的系统实现良好的感测精度，即使信号噪声比（SNR）是低的，和通信性能仅为0.6 dB，在目标误比特率（BER）为1%相比，完美的信道状态信息（CSI）的假设，没有任何导频开销的OFDM子载波。
2020-07-11 eess.SP
Waveform Design for Communication-Assisted Sensing in 6G Perceptive Networks
针对6G感知网络中通信辅助感知研究不足的问题，提出分离式和双功能两种波形设计方案，在速率失真与功率约束下优化感知QoS，双功能方案性能提升约25%。
2023-07-21 eess.SP
Waveform-Defined Privacy: A Signal Solution to Protect Wireless Sensing
无线信号通常用于通信。新兴的应用正在赋予无线信号新的功能，其中无线传感是最具吸引力的一种。信道状态信息（CSI）不仅是通信中信道均衡的参数，而且是无线传感的指示器。然而，由于无线信号的广播性质，窃听者可以很容易地捕获合法的用户信号，并通过测量CSI侵犯用户隐私。此外，硬件的进步简化了非法窃听，因为智能设备可以通过墙壁跟踪无线信号。因此，这项工作认为波形定义的隐私（WDP）的解决方案，可以隐藏CSI相位信息，从而保护用户隐私。此外，所提出的波形解决方案由于使用了独特的调制机制而实现了更好的性能。另外，通过调谐波形参数，波形还可以增强通信安全性。
2021-12-21 cs.CR eess.SP
Waveform Design and Performance Analysis for Full-Duplex Integrated Sensing and Communication
通感一体化（Integrated Sensing and Communication，ISAC）是一种能够充分利用无线通信系统中宝贵的频谱资源和硬件资源的技术，近年来受到了广泛的关注。本文研究了ISAC的重要和具有挑战性的单基地设置，其中一个单一的ISAC节点希望同时感测雷达目标，同时与通信接收机进行通信。不同于大多数现有的方案，依赖于要么雷达为中心的半双工（HD）脉冲传输与信息嵌入，遭受极低的通信速率，或通信为中心的波形，遭受降级的传感性能，我们提出了一种新的全双工（FD）ISAC方案，利用传统的脉冲雷达的等待时间来发送专用的通信信号。与雷达为中心的信息嵌入脉冲波形相比，该设计在有效抑制自干扰的前提下，可以显著提高通信速率，同时还可以缓解感知遮挡和近目标盲区问题。另一方面，与以通信为中心的ISAC波形相比，所提出的设计具有更好的自相关特性，因为它保留了经典的雷达波形用于感测。性能分析是通过考虑剩余的SI，在检测和模糊函数的检测概率，以及通信的频谱效率方面。数值结果表明，我们提出的设计基准计划的显着性能增益。
2021-08-14 eess.SP
On Unified CRLB Framework from Generic Signals to ISAC Waveforms with Virtual Array Sensing
Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg（埃尔朗根-纽伦堡弗里德里希·亚历山大大学）
提出一个统一的克拉美-罗下界（CRLB）框架，用于集成感知与通信（ISAC）雷达系统中的信号级参数估计，解决了时延与多普勒耦合问题，并扩展到虚拟阵列感知系统。
2026-05-27 eess.SP
Cross-Domain Dual-Functional OFDM Waveform Design for Accurate Sensing/Positioning
本文提出了两种跨域双功能OFDM波形优化策略，分别以通信和感知为中心，在时频功率及延迟-多普勒域联合优化资源分配，实现高速通信与高精度感知定位的有效融合。
2024-03-20 eess.SP
On Integrated Sensing and Communication Waveforms with Tunable PAPR
提出了一种新的雷达与通信双功能波形设计方法，该方法在保证雷达线性调频信号相似性的同时，最大限度地减小了多用户通信干扰，并具有可调的峰均功率比（PAPR）。该方法适用于一般的雷达线性调频信号和不同的星座大小。我们制定的波形设计问题作为一个非凸优化问题。作为一种解决方案，我们采用交替方向乘法器（ADMM），从而迭代到一个稳定的波形雷达和通信的目的。此外，我们证明了所提出的方法的收敛性，并分析其计算复杂度。此外，我们提供了一个扩展版本的方法，以应付不完善的信道状态信息（CSI）。最后，我们通过仿真证明了其优越的性能，与最先进的雷达通信波形设计相比。
2023-02-25 eess.SP
Secure OFDM Waveform Design for ISAC: Artificial Phase-Doppler Shifts Against Passive Sensing
Karlsruhe Institute of Technology（卡尔斯鲁厄理工学院）；Nokia Bell Labs Stuttgart（诺基亚贝尔实验室斯图加特）；Hensoldt Sensors GmbH（亨索尔特传感器有限公司）；Technical University of Munich（慕尼黑工业大学）
本文提出了一种用于OFDM-based ISAC的低截获概率波形设计方法，通过引入人工相位和多普勒位移来对抗被动传感，同时保持通信和传感性能。
2026-02-27 eess.SP
Waveform Design for MIMO-OFDM Integrated Sensing and Communication System: An Information Theoretical Approach
针对集成感知与通信系统中感知与通信性能指标差异的波形设计难题，采用互信息作为统一度量，推导考虑子载波和空间相关性的互信息，提出三类最优波形设计方案并经仿真验证，为性能均衡的 MIMO-OFDM ISAC 系统提供闭式设计依据。
2023-10-09 cs.IT eess.SP math.IT
Integrated Sensing and Communication System via Dual-Domain Waveform Superposition
集成传感和通信（ISAC）系统被认为是第六代（6 G）网络的关键组成部分之一。ISAC中的一个具有挑战性的主题是在相同的时间-频率-空间资源上结合通信和感测功能的单个波形的设计，允许通过部分或全部硬件共享来调整两者的性能。本文提出了一种双域波形设计方法，叠加到频时（FT）域的传统正交频分复用（OFDM）信号和感测一个，故意设计在延迟多普勒域。利用感测信号w.r.t.通过使用OFDM，有可能超过传统多载波系统特有的监管带宽限制，以增加感测性能，同时使通信基本上不受影响。数值和实验结果证明了双域波形的有效性，尽管与用于通信的信号相比，用于感测的信号的功率减少至少30 dB。双域ISAC波形在延迟估计的Cramér-Rao界（高达20 dB）方面优于OFDM和正交时频空间（OTFS），这要归功于其优异的分辨率，而对可实现的速率的损失可以忽略不计。
2022-12-15 cs.IT eess.SP math.IT
Robust Waveform Design for Integrated Sensing and Communication
本文研究了通信信道不确定下ISAC系统的鲁棒波形设计，提出计算高效框架求解非凸高维问题，以获得真实Pareto前沿下界，刻画感知与通信性能折中。
2024-06-03 eess.SP
Waveform Design for Simultaneous MIMO Radar Sensing and Multi-User Communication
Fraunhofer Institute for Telecommunications, Heinrich Hertz Institute (HHI)（弗劳恩霍夫电信研究所海因里希赫兹研究所）；Technische Universität Berlin（柏林工业大学）
本文提出一种两阶段联合波形设计框架，用于实现多天线ISAC系统的MIMO雷达感知与多用户通信，通过凸矩阵邻近问题与迫零方法优化波形，提升了设计灵活性、性能与计算效率。
2026-08-25 eess.SP
AI-enabled mm-Waveform Configuration for Autonomous Vehicles with Integrated Communication and Sensing
集成通信和传感（ICS）最近已经成为无处不在的传感和物联网应用的一种使能技术。对于ICS应用于自动驾驶汽车（AVs），优化波形结构是最具挑战性的任务之一，由于传感和数据通信功能之间的强烈影响。具体地，数据通信帧的前同步码通常用于感测功能。因此，相干处理间隔（CPI）中的可重复数越高，感测任务的性能越好。相反，通信效率与可识别码的数量成反比。此外，周围的无线电环境通常是动态的，由于其高移动性而具有高不确定性，使得ICS的波形优化问题更具挑战性。为此，本文开发了一种新的ICS框架，该框架建立在马尔可夫决策过程和深度强化学习的最新先进技术基础上。通过这样做，在不需要预先完全了解周围环境的情况下，ICS-AV可以自适应地优化其波形结构（即，CPI中的帧数），以在周围环境的动态和不确定性下最大化感测和数据通信性能。大量的仿真结果表明，我们提出的方法可以提高联合通信和传感性能高达46.26%，与其他基线方法相比。
2022-10-31 cs.NI eess.SP
Integrated Sensing and Communication with MOCZ Waveform
本文提出将MOCZ波形用于集成感知与通信，利用BMOCZ的最优自相关特性设计无导频的新帧结构，并结合混合数字-模拟波束成形架构，在显著提升通信数据速率的同时实现与现有先进系统相当的感知性能。
2023-07-04 cs.IT eess.SP math.IT
Unimodular Waveform Design for Integrated Sensing and Communication MIMO System via Manifold Optimization
本文针对6G通感一体化MIMO系统，将单模约束波形设计转化为黎曼流形上的无约束问题，提出低复杂度N-UMGD算法，实现能量定向集中与低误码率信息传输。
2025-04-08 eess.SP
Waveform Design for Joint Sensing and Communications in Millimeter-Wave and Low Terahertz Bands
毫米波（mmWave）和低太赫兹（THz）频带中的感测和通信的融合已经被设想为有前途的技术，因为它通过共享频率和硬件资源两者以频谱和成本有效的方式结合了数百Gbps的高速率数据传输和毫米级雷达感测。然而，由于传播信道和射频（RF）前端的特殊性，联合雷达传感和通信（JRC）系统在毫米波和低THz尺度上面临着相当大的挑战。为此，本文研究了毫米波和低太赫兹波段超宽带JRC系统的波形设计。首先，考虑基于共存概念的JRC设计，其中两个函数都以时域双工（TDD）方式工作，提出了一种新的多子带准完美（MS-QP）序列用于目标感知，该序列由不同子带上的多个完美序列组成，实现了精确的目标测距和速度估计，同时仅需要用于序列检测的成本有效的低速率模数转换器（A/D）。此外，设计了每个完美子序列的根索引，以消除强多普勒频移对雷达感知的影响。最后，通过对MS-QP序列进行时域扩展，在每个子带上产生空频点，用于数据传输，从而构造数据嵌入MS-QP（DE-MS-QP）波形。与TDD方式下基于共存的JRC系统不同，所提出的DE-MS-QP波形能够同时实现无干扰的感测和通信，同时继承了MS-QP序列的所有优点。数值结果验证了所提出的波形的通信和传感性能，硬件成本以及灵活的资源分配之间的双重功能的优越性。
2022-12-26 eess.SP
Data-Efficient Physics-Informed Learning to Model Synchro-Waveform Dynamics of Grid-Integrated Inverter-Based Resources
Department of Mathematics, University of California, Riverside（加州大学河滨分校数学系）
本文提出一种高效物理指导学习框架，通过利用电路物理特性减少数据需求，提高电网集成逆变器资源同步波形动态建模的准确性。
2026-01-23 cs.SY eess.SP eess.SY
Optimal and Robust Waveform Design for MIMO-OFDM Channel Sensing: A Cramér-Rao Bound Perspective
无线信道感知是集成感知和通信（ISAC）的关键推动因素之一，它有助于通信网络了解周围环境。在这项工作中，我们认为MIMO-OFDM系统，并旨在设计最佳和强大的波形，准确的信道参数估计给定的OFDM资源分配。首先推导了Fisher信息矩阵，并通过最大化Fisher信息矩阵的对数行列式来制定波形设计问题。然后，我们考虑参数的不确定性和状态的随机优化问题的鲁棒设计。我们提出了黎曼精确罚光滑法（REPMS）及其随机版本SREPMS来解决约束非凸问题。在模拟中，我们表明，REPMS产生可比的结果半定松弛（SDR），但具有更短的运行时间。最后，使用SREMPS设计的鲁棒波形进行了研究，并显示出在信道扰动下具有良好的性能。
2023-01-25 cs.IT eess.SP math.IT
Deep Unfolding Enabled Constant Modulus Waveform Design for Joint Communications and Sensing
针对多用户MIMO JCAS系统中非凸恒模波形设计难题，提出一种无监督训练的稀疏连接深度展开方法，在保证通信感知性能折中的同时，实现低复杂度且执行速度比传统BnB快30倍。
2023-06-26 eess.SP
Sensing Integrated DFT-Spread OFDM Waveform and Deep Learning-powered Receiver Design for Terahertz Integrated Sensing and Communication Systems
太赫兹（THz）通信由于其超宽带的特性被认为是下一代无线通信系统的关键技术。THz通感一体化（ISAC）系统的发展，使其能够实现前所未有的数据传输速率和毫米级的精确传感。然而，THz ISAC在波形和接收机设计上遇到了严格的挑战，以充分利用THz信道和收发器的特性。本文提出了一种用于THz ISAC的传感集成离散傅里叶变换扩展正交频分复用（SI-DFT-s-OFDM）系统，该系统具有比OFDM更低的峰均功率比，并能适应THz信道灵活的时延扩展。在不影响通信能力的前提下，提出的SI-DFT-s-OFDM实现了毫米级的距离估计和分米每秒级的速度估计精度。此外，与OFDM相比，在$10^{-3}$ BER水平下，误比特率性能提高了5 dB增益。在接收器端，开发了一种具有两个神经网络的基于深度学习的ISAC接收器，以恢复传输的数据并估计目标距离和速度，同时减轻THz系统的缺陷和非线性。大量的仿真结果表明，所提出的深度学习方法可以实现通信和感知的相互增强的性能，并且对多普勒效应，相位噪声和多目标估计具有鲁棒性。
2022-11-29 eess.SP
Covert Waveform Design for Integrated Sensing and Communication System in Clutter Environment
Xidian University（西安电子科技大学）；Guangzhou Institute of Technology, Xidian University（广州研究院，西安电子科技大学）；Aalto University（阿尔托大学）
本文提出了一种适用于复杂 clutter 环境的 ISAC 系统隐蔽波形设计方法，通过联合优化发射波形和接收滤波器，实现高效的杂波抑制和隐蔽性要求，同时提升目标检测性能和通信可靠性。
2025-11-24 eess.SP
Adaptive LPD Radar Waveform Design with Generative Deep Learning
DEVCOM Army Research Lab（DEVCOM陆军研究实验室）；University of Maryland（马里兰大学）
提出一种基于生成对抗网络的LPD雷达波形设计方法，通过对抗训练生成与背景不可区分的波形，在降低90%可检测性的同时改善感知性能。
2025-02-24 cs.LG eess.SP
A Framework for Holistic KLD-based Waveform Design for Multi-User-Multi-Target ISAC Systems
本文提出一个基于KLD的整体波形设计框架，通过ADMM统一优化MIMO-ISAC系统的雷达与通信波形，提升多目标检测与通信可靠性。
2025-10-15 eess.SP
Waveform and Filter Design for Integrated Sensing and Communication Against Signal-dependent Modulated Jamming
针对信号相关调制干扰下的集成感知与通信系统，本文提出DMM算法结合FFT求解多约束波形与滤波器优化问题，在保证通信的同时实现感知与干扰抑制的合理权衡，且收敛更快、计算复杂度更低。
2025-03-19 eess.SP
Waveform Design Using Half-duplex Devices for 6G Joint Communications and Sensing
联合通信和感知是一种很有前途的6 G技术，挑战在于如何有效地将它们集成。现有的频分和时分共存的方法很难带来积分增益。直接使用正交频分复用（OFDM）进行感测需要复杂的带内全双工来消除自干扰（SI）。为了解决这些问题，本文提出了新的共存方案，以获得超感测范围（SSR）和简单的SI消除。SSR使JCS能够获得仅感知方案的感知范围，并与通信共享资源。提出了一种随机时分的超多普勒测距方法。还提出了柔性感测植入OFDM（FSIOFDM）。FSI-OFDM利用随机的检测时机获得超多普勒范围，利用固定的拖尾检测时机获得超距离范围。仿真结果表明，所提出的方案可以在有限资源的情况下获得SSR。
2022-01-04 cs.IT eess.SP math.IT
Sensing-Aware Backscatter Communications: A Survey on Envelope Stability, Waveform Design, and Selection Diversity
Rochester Institute of Technology（罗切斯特理工学院）；Cisco Systems Inc.（思科系统公司）；Obafemi Awolowo University（奥巴费米·阿沃洛沃大学）；The University of Texas at Dallas（德克萨斯大学达拉斯分校）
本文综述感知 aware 反向散射通信，聚焦包络稳定性、空间分集和时间信道鲁棒性。引入“照明器困境”，统一处理多目标波形设计策略等，给出以标签为中心指标并比较多种技术方案，为相关领域人员提供参考。
2026-08-04 eess.SP
Constant Modulus Waveforms for IoT-Centric Integrated Sensing and Communications
University of Melbourne（墨尔本大学）；Victoria University of Wellington（惠灵顿维多利亚大学）；RakFort；IIITD（印度信息与技术研究所德里分校）；InterDigital Europe Ltd（InterDigital欧洲有限公司）；Huawei Technologies Duesseldorf GmbH（华为技术杜塞尔多夫有限公司）
本文提出了一种适用于物联网的常模波形设计，以解决高PAPR导致的资源受限问题，通过单载波调制提升感知与通信性能。
2026-02-12 cs.IT eess.SP math.IT
Waveform Design for OFDM-based ISAC Systems Under Resource Occupancy Constraint
针对OFDM基ISAC系统闲置资源导致高旁瓣影响性能的问题，提出兼顾通信与资源占用约束的波形设计，通过最小化近距目标时延多普勒估计CRB并结合矩阵补全插值解决欠采样，性能优于现有方法。
2023-12-19 eess.SP
Performance Analysis of Millimeter Wave Radar Waveforms for Integrated Sensing and Communication
Indraprastha Institute of Information Technology Delhi（德里印度理工学院）
本文分析了毫米波雷达波形在集成感知与通信中的性能，比较了不同波形在目标检测中的表现，并探讨了信号处理算法的实现与复杂性评估。
2026-02-10 eess.SP
Optimized Waveform Design for OFDM-based ISAC Systems Under Limited Resource Occupancy
本文针对有限资源占用下基于OFDM的ISAC系统感知性能受限问题，提出一种基于Schatten p准范数近似矩阵补全的插值技术优化波形设计，有效抑制旁瓣并提升感知性能。
2024-06-27 eess.SP
Sensing-Aware Transmit Waveform/Receive Filter Design for OFDM-MBS Systems
本文针对OFDM多基站系统的协作感知问题，提出一种联合设计OFDM序列与接收滤波器的方法，通过交替优化算法在满足主瓣、PAPR和频谱约束下最小化积分旁瓣电平，仿真验证其旁瓣抑制性能优于匹配滤波方法。
2025-07-01 eess.SP
Integrated Super-Resolution Sensing and Communication with 5G NR Waveform: Signal Processing with Uneven CPs and Experiments
本文提出集成超分辨率感知与通信（ISSAC）概念，基于5G NR波形研究不均匀CP对MUSIC和ESPRIT等算法的影响，提出新结构解决该问题，并通过实验验证了其可实现高分辨率时延与多普勒估计。
2023-05-09 eess.SP
Jointly optimal array geometries and waveforms in active sensing: New insights into array design via the Cramér-Rao bound
本文针对主动感知场景，基于克拉美罗界研究阵列与波形联合优化，发现接收最优阵列唯一而发射阵列可灵活设计，据此提出兼具最小单目标CRB与优质和差共阵列特性的新型稀疏阵列。
2025-01-17 eess.SP
Waveform Design for ISAC System: A Consensus ADMM Approach
VNU University of Engineering and Technology（越南国立大学工程技术大学）；National Foundation for Science and Technology Development（国家科学技术发展基金会）；Posts and Telecommunications Institute of Technology（邮电技术研究所）
本文提出了一种基于共识ADMM的ISAC系统波形设计方法，有效平衡通信速率与传感性能，实现更优的系统性能。
2026-02-17 eess.SP
Zak-OTFS for Mutually Unbiased Sensing and Communication
本文提出基于离散Zak变换的波形构造方法，使Zak-OTFS波形在感知与通信中互无偏，降低旁瓣并提升延迟-多普勒分辨率，适用于集成感知与通信及RACH导频检测。
2025-03-30 eess.SP
FM-OFDM: A Constant-Envelope Sensing Waveform with Phase-Differencing Receiver Processing
Istanbul Medipol University（伊斯坦布尔医科大学）
本文提出FM-OFDM作为恒包络感知波形，分析其优于CP-OFDM的感知特性，并开发低复杂度加权相位增量多普勒估计器，实现约20 dB动态范围增益。
2026-09-23 eess.SP
Deep Radar Waveform Design for Efficient Automotive Radar Sensing
University of Illinois at Chicago（伊利诺伊大学芝加哥分校）
在雷达系统中，单模（或恒模）波形设计在实现更好的杂波/干扰抑制以及更准确地估计目标参数方面起着重要作用。在过去的几十年中，这种序列的设计已经被广泛研究，大多数设计算法需要复杂的环境参数的先验知识，这可能是难以获得的实时场景。在本文中，我们提出了一种新的混合模型驱动和数据驱动的架构，适应不断变化的环境，并允许自适应单模波形设计。特别是，该方法为开发部署在自动驾驶汽车中的雷达系统的极低成本波形设计和处理框架奠定了基础。所提出的基于模型的深度架构在其结构上模仿了众所周知的单模信号设计算法，并且可以使用观察到的数据从环境中快速推断统计信息。我们的数值实验描绘了使用所提出的方法在时变环境中有效的雷达波形设计的优势。
2019-12-19 cs.LG eess.SP stat.ML
OFDM-based Waveforms for Joint Sensing and Communications Robust to Frequency Selective IQ Imbalance
针对OFDM联合感知与通信中的IQ不平衡问题，提出一种新波形，既不增加噪声基底也不减小最大无模糊距离，通过移动鬼影目标至不同速度便于跟踪算法识别，并设计完整通信系统，经BER仿真验证有效。
2023-11-16 eess.SP
Generative Deep Synthesis of MIMO Sensing Waveforms with Desired Transmit Beampattern
本文提出基于条件Wasserstein GAN的生成式深度学习方法，可实时合成具有恒模特性和用户定义波束方向图的MIMO感知波形，在降低计算复杂度的同时支持LPI/LPD雷达操作并减少系统间干扰。
2024-12-30 eess.SP
Waveform Design for Partial-Time Superimposed ISAC Systems
Northwestern Polytechnical University（西北工业大学）；Shenzhen Research Institute of Northwestern Polytechnical University（西北工业大学深圳研究院）；Xi’an Jiaotong University（西安交通大学）
本文提出了一种用于部分时间叠加ISAC系统的新型波形设计，结合LFM和OFDM信号以提升感知和通信性能。
2026-02-23 eess.SP
DBU-OFDM: A Trainable Deep Block-Unitary OFDM Waveform for Integrated Sensing and Communication
State Key Laboratory of Novel Software Technology, Nanjing University（南京大学新型软件技术国家重点实验室）；School of Information and Communication Engineering, University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学信息与通信工程学院）；National Mobile Communications Research Laboratory, School of Information Science and Engineering, Southeast University（东南大学信息科学与工程学院移动通信国家重点实验室）；Purple Mountain Laboratories（紫金山实验室）
本文提出DBU-OFDM，一种可训练的深度块正交频分复用波形，通过保持DFT信号结构和保护试点/空闲资源，实现高效集成通信与感知。
2026-04-11 eess.SP
Communication-Assisted Sensing in 6G Networks
本文研究6G网络中的通信辅助感知系统，基于率失真和信源信道分离定理建立最优波形设计框架，提出分离S&C波形和双功能波形两种设计策略，并通过仿真验证算法有效性。
2024-08-28 eess.SP
Joint Waveform and Receiver Design for Co-Channel Hybrid Active-Passive Sensing with Timing Uncertainty
我们考虑一个混合的有源-无源雷达系统，它采用了一个无线源作为一个无源照射的机会（IO）和一个同信道的有源雷达发射机工作在同一频段，以寻求频谱效率。该混杂系统可以利用无源雷达的优势（例如，能量效率、双/多基地配置和空间分集）以及有源雷达的那些（专用发射机、灵活的发射波束操纵、针对感测优化的波形等）。为了减轻雷达和通信信号之间的相互干扰和位置引起的定时不确定性，我们提出了两种设计的雷达波形和接收滤波器的联合优化。第一个是最大-最小（MM）准则，其在定时不确定性间隔上优化最坏情况的性能度量，并且另一个是加权和（WS）准则，其形成延迟不确定性间隔内的每个延迟处的性能度量的加权和。这两个设计标准的结果在非凸约束优化问题，解决了顺序凸规划方法。当定时不确定性消失时，这两种设计变得相同，并允许更简单的解决方案。数值结果表明，与传统的有源和无源雷达系统相比，所提出的混合计划的性能。
2019-11-28 eess.SP
Energy-efficient Integrated Sensing and Communication System and DNLFM Waveform
针对ISAC感知功率敏感及多目标干扰问题，提出发射接收双端时频匹配窗、DNLFM波形及空域匹配窗方法，提升能效并降低计算复杂度，仿真验证其优于传统方法。
2023-09-18 eess.SP
From OTFS to DD-ISAC: Integrating Sensing and Communications in the Delay Doppler Domain
本文研究了将时延多普勒（DD）通信波形应用于集成感知与通信（ISAC）的优势，全面概述了DD通信实现，揭示了DD-ISAC相比基于OFDM的ISAC在收发机设计和模糊函数上的优势，并比较了目标检测概率与均方误差性能。
2023-11-26 cs.SY eess.SP eess.SY
Ambiguity Function Analysis of Affine Frequency Division Multiplexing for Integrated Sensing and Communication
本文推导了AFDM波形在QAM调制下的模糊函数闭式表达式，确定最优啁啾率以最小化旁瓣，并给出幅度统计分布，仿真验证其感知性能优于OFDM。
2025-08-13 eess.SP
The Optimal Tradeoff Between PAPR and Ambiguity Functions for Generalized OFDM Waveform Set in ISAC Systems
本文针对ISAC系统，提出广义OFDM波形集，推导PAPR与自/互模糊函数的最优帕累托权衡（联合界），并设计联合优化框架，显著优于5G波形。
2025-03-27 eess.SP
A Dual-Function Radar Communication System With OFDM Waveforms and Subcarrier Sharing
提出了一种新的单基地多输入多输出（MIMO）双功能雷达通信（DFRC）系统，该系统有效地利用可用带宽进行感知和通信。被称为共享子载波DFRC（SS-DFRC）的所提出的系统发送宽带、正交频分复用（OFDM）波形，并且允许发送天线以共享方式使用子载波。提出了一种新的低复杂度的目标估计方法，以克服在这种情况下出现的雷达目标参数和发射符号的耦合。当所有子载波以共享方式使用时，所提出的系统实现了高通信速率，但其感测性能受到接收阵列的大小的限制。我们表明，当一些子载波被保留为专用于一个发射天线（私人子载波），通信速率可以权衡提高传感性能。后者可以通过使用私有子载波来构造产生更高分辨率角度估计的更大孔径虚拟阵列来实现。该系统通过波形预编码被赋予波束成形能力，其中预编码矩阵被优化设计以满足联合感测-通信系统性能度量。
2022-03-28 eess.SP
RIS-Aided Integrated Sensing and Communication Waveform Design With Tunable PAPR
本文研究RIS辅助ISAC系统在PAPR约束下的联合波形与无源波束赋形设计，提出基于ADMM与流形优化的迭代算法，实现雷达与通信性能权衡并显著提升通信速率与波束图精度。
2025-04-10 eess.SP
Hybrid Beamforming and Waveform Design for Over-the-air Integrated Signal
本文针对车联网中多操作分离导致的干扰与低效问题，提出基于混合波束成形的空中集成框架，利用交替优化、逐次凸逼近、黎曼共轭梯度及半定松弛方法联合优化数字预编码器、混合组合器与波形设计，数值结果验证了该方法的有效性。
2024-09-23 eess.SP
