Radar Communication for Combating Mutual Interference of FMCW Radars
目前使用的商用汽车雷达是基于调频连续波信号，因为其检测方法简单、鲁棒且精度高。然而，每辆车部署的雷达数量和此类车辆数量的增加导致汽车雷达之间的相互干扰，并缩短了自动驾驶和安全的未来计划。我们提出并分析了一种雷达通信（RadCom）方法，以减少或消除这种相互干扰，同时提供通信功能。我们的RadCom方法频分复用雷达和通信，其中通信建立在分散的载波侦听多址接入协议上，并用于调整雷达传输的定时。我们的仿真结果表明，雷达干扰可以显着减少，在雷达精度没有成本。
2018-10-05 cs.IT eess.SP math.IT
Mutual Interference Mitigation in PMCW Automotive Radar
针对PMCW汽车雷达互干扰问题，提出协同波形设计方法，仿真验证可显著降低干扰、提升检测性能，且计算成本低、对现有系统影响小。
2023-06-16 cs.SY eess.SP eess.SY
Target Localization and Self-Calibration in a Multistatic Radar System
School of Aeronautics and Astronautics, Purdue University（普渡大学航空航天学院）
针对多基地雷达系统中接收机姿态不确定的问题，推导了目标定位与接收机姿态估计的CRLB，提出联合优化目标与接收机参数的交替加权最小二乘算法，其在低至中等噪声下性能接近CRLB。
2026-08-18 eess.SP
Integrated Sensing and Communication Beamforming Design Based on Mutual Information
通感一体化（Integrated Sensing and Communication，ISAC）将雷达传感和通信统一起来，提高了频谱、能量和硬件的利用率。在本文中，我们研究了ISAC波束形成设计在下行链路系统与通信用户和一个点雷达目标被感知。雷达感知的设计准则是目标响应矩阵和回波信号之间的互信息，而单用户传输速率被用作通信的性能度量。两种情况下，没有和有干扰的通信用户进行了调查。分别给出了求解这两个问题的低复杂度封闭解和基于半定松弛法的解。数值结果表明，与基于CVX工具箱的SDR的结果相比，封闭形式的解决方案是紧在可行域。此外，我们表明，SDR方法获得了最佳的解决方案。
2022-11-08 eess.SP
Joint OAM Radar-Communication Systems: Target Recognition and Beam Optimization
轨道角动量（OAM）雷达能够在没有相对运动或波束扫描的情况下估计多个目标的方位角和旋转速度。此外，OAM无线通信可以通过在相同频率信道上利用一组信息承载模式来实现高频谱效率（SE）。基于上述优点，本文设计了一种基于均匀圆阵的雷达中心联合OAM雷达通信（RadCom）方案，将信息信号调制在现有OAM雷达波形上。首先提出了一种基于OAM的三维超分辨率位置估计和旋转速度检测方法，该方法能够准确估计多个目标的三维位置和旋转速度。然后，我们推导出基于OAM的估计的后验Cramer-Rao界（PCRB），最后，我们分析了综合通信系统的传输速率。为了实现成像和通信之间的最佳折衷，通过穷举搜索方法优化传输的集成OAM波束。数学分析和仿真结果均表明，提出的以雷达为中心的联合OAM RadCom方案在保证通信接收机传输速率的前提下，能够准确估计多个目标的三维位置和旋转速度，是对现有联合RadCom方案的有效补充。
2022-05-11 eess.SP
RadChat: Spectrum Sharing for Automotive Radar Interference Mitigation
在汽车领域，雷达和无线通信都容易受到干扰。然而，将雷达和通信系统相结合，即，射频（RF）通信和感测融合具有减轻两个系统中的干扰的潜力。分析了频谱共存的调频连续波（FMCW）雷达与通信系统之间的相互干扰的发生概率和影响，并介绍了一种利用雷达通信抑制FMCW汽车雷达之间干扰（包括自干扰）的分布式组网协议RadChat。实验结果表明，RadChat能够在80 ms内显著降低单跳车载网络中的雷达互扰。
2020-01-13 cs.IT eess.SP math.IT
Fast and Efficient Sequential Radar Parameter Estimation in MIMO-OTFS Systems
针对MIMO-OTFS联合雷达通信系统，提出两步序贯估计算法，先估计到达角再在时延-多普勒域用降维网格最大似然估计距离和速度，结合LMMSE，复杂度低且性能接近CRLB。
2024-02-22 eess.SP
Waveform Design Based on Mutual Information Upper Bound For Joint Detection and Estimation
本文研究恒模约束下联合目标检测与参数估计的相位编码波形优化，提出基于互信息上界最大化的统一框架，并采用高斯混合分布建模非高斯杂波，设计PC-DOA算法求解非凸问题，实现了更优的检测与估计权衡。
2025-04-30 eess.SP
Constrained Radar Waveform Design for Range Profiling
距离剖面测量是指沿雷达倾斜距离测量目标响应。它在自动目标识别中起着重要的作用。本文从发射波形设计的角度出发，研究了提高雷达距离像性能的方法。波形优化问题采用两个设计指标：一是最大化接收信号和目标脉冲响应（TIR）之间的互信息;二是最小化TIR估计的最小均方误差。此外，考虑了波形的实际约束，包括能量约束、峰均功率比约束和频谱约束。基于最小化-最大化，我们提出了一个统一的优化框架来解决约束波形设计问题。数值算例表明了该算法合成波形的优越性。
2021-03-18 eess.SP
RIS-Assisted Communication Radar Coexistence: Joint Beamforming Design and Analysis
集成传感与通信（ISAC）被认为是未来无线通信最有前途的技术之一。然而，通信雷达共存系统中的相互干扰是不容忽视的。受可重构智能表面（RIS）研究的启发，提出了一种双RIS辅助共存系统，其中部署两个RIS以增强通信信号并抑制相互干扰。我们的目标是联合优化RISs和雷达的波束形成，以最大限度地提高通信性能，同时保持雷达检测性能。研究的问题是具有挑战性的，因此，我们把它转化为一个等价的，但更容易处理的形式，通过引入辅助变量。然后，我们提出了一个基于惩罚对偶分解（PDD）的算法来解决由此产生的问题。此外，我们考虑了两种特殊情况：大雷达发射功率的情况下，低雷达发射功率的情况下。对于前者，我们证明了波束形成设计只取决于通信信道，相应的最优联合波束形成策略可以得到封闭形式。对于后者，我们通过块坐标下降（BCD）方法最大限度地减少相互干扰。通过结合这两种情况的解决方案，一个低复杂度的算法也被开发出来。最后，仿真结果表明，基于PDD和低复杂度的算法优于基准算法。
2022-01-19 cs.IT eess.SP math.IT
Complex-valued Convolutional Neural Networks for Enhanced Radar Signal Denoising and Interference Mitigation
Graz University of Technology（格拉茨技术大学）；Infineon Technologies Austria AG（英飞凌科技奥地利公司）
自动驾驶高度依赖于有能力的传感器来感知环境并向车辆的控制系统提供可靠的信息。为了提高其鲁棒性，使用了一组多样化的传感器，包括雷达传感器。雷达是传感信息的重要贡献，提供高分辨率的距离和速度测量。雷达传感器在道路交通中的使用越来越多，这带来了新的挑战。由于迄今为止不受管制的频段变得越来越拥挤，雷达传感器遭受多个雷达传感器之间的相互干扰。必须减轻这种干扰，以确保高和一致的检测灵敏度。在本文中，我们提出了使用复值卷积神经网络（CVCNN）来解决雷达传感器之间的相互干扰问题。我们将以前开发的方法扩展到复域，以便根据其物理特性处理雷达数据。这不仅提高了数据效率，而且改善了滤波期间相位信息的保存，这对于进一步处理（例如角度估计）至关重要。我们的实验表明，CVCNN的使用提高了数据效率，加快了网络训练速度，并大大提高了干扰消除过程中相位信息的保存。
2021-04-29 cs.CV eess.SP
Mutual Interference Mitigation for MIMO-FMCW Automotive Radar
本文研究MIMO-FMCW汽车雷达间的相互干扰抑制，首次推导了全面考虑时频与慢时间码非相干性的通用干扰信号模型，将其转化为空域目标检测问题并提出恒虚警率检测器，仿真验证了其优于基线方法的有效性。
2023-04-06 cs.IT cs.SY eess.SP
Robust OFDM integrated radar and communications waveform design based on information theory
考虑了一种雷达与通信综合系统，其中单基地雷达收发机既用于目标分类，又用作通信发射机。雷达组合的传播-目标响应（雷达传播信道和目标的联合响应）和通信信道响应通常是频率选择性的，但是对应的频率响应函数并不确切地已知。特别地，这些频率响应函数仅已知位于不确定性类中。为保证IRCS同时具有良好的目标分类性能和通信速率，提出了一种稳健的正交频分复用（OFDM）雷达通信一体化波形设计方法。该方法找到一个波形，同时提供了一个足够大的加权和的通信数据信息率（SNR）和条件互信息（MI）之间的观测信号和雷达目标在整个不确定性类。首先，推导了基于OFDM雷达和通信波形的条件MI和条件SNR。然后，一个强大的OFDM IRCW优化问题的基础上的最小最大设计哲学，从而推导出封闭形式的解决方案。最后，给出了几个数值算例，验证了该方法的有效性.
2019-05-22 eess.SP
Automotive Radar Performance in Environments with Multiple Interference Sources
General Motors, Technical Center - Israel（通用汽车以色列技术中心）
本文研究了高密度干扰环境下汽车雷达的性能，提出了一种端到端的仿真框架，评估了多种干扰场景对雷达性能的影响，并验证了传统干扰抑制技术的局限性，强调了未来需要协调和可扩展的干扰管理策略。
2026-05-21 eess.SP
Impact of Spatial Correlation in MIMO Radar
针对MIMO雷达，分析了空间相关性对互信息的影响。与统计MIMO雷达文献中所做的工作不同，我们考虑目标矩阵元素的空间相关性来研究相关MIMO雷达的性能。在相关MIMO雷达的相干处理增益和非相关MIMO雷达的目标散射元空间分集增益之间存在一个折衷。我们解决了接收信号和目标信道矩阵之间的MI是如何受到空间相关性的影响。利用优控理论和Schur凸性的概念，我们证明了MI具有相对于空间相关性的变化行为，其中在低SNR下，MI是Schur凸的，即随着相关性的增加而显示出增加的性能。然而，这种行为在高SNR下改变，因为MI在高SNR下是舒尔凹的，因此它随着空间相关性的增加而减小。此外，我们研究了空间不相关MIMO雷达的条件。根据这些条件，随着操作频率相对于目标位置和尺寸增加，接收路径变得更加不相关。因此，与低SNR下的较高频率设置相比，具有较低操作频率（更相关）的设置执行得更好。然而，在高SNR下，这种行为相反。
2020-03-09 eess.SP
Interference Detection and Exploitation for Multi-User Radar Sensing
Aalborg University（奥尔堡大学）
本文提出一种多用户雷达感知中的干扰检测与利用算法，通过频谱交错正交频分复用实现干扰检测与利用，提升感知精度和估计性能。
2026-01-29 eess.SP
Covariance-Based Hybrid Beamforming for Spectrally Efficient Joint Radar-Communications
联合雷达通信（JRC）被认为是部署下一代系统的关键技术，因为它有助于缓解射频（RF）频谱的拥塞，并利用相同的硬件资源实现双重功能。将JRC系统用于双重功能会在两种操作之间产生干扰，这需要在未来的标准化中解决。此外，可以通过部署混合波束成形来推进JRC系统，该混合波束成形实现比发射天线的数量更少数量的RF链。本文设计了一种鲁棒的混合波束形成器，通过RF链选择使互信息最大化来最小化JRC发射机的干扰。我们考虑一个加权的互信息的双功能JRC系统和实现一个共同的模拟波束形成器的操作。互信息最大化问题是一个非凸且难以求解的问题。将该问题简化为凸形式，并利用基于分式规划的Dinkelbach逼近进行求解.基于最优RF选择的方法的性能进行评估，与基线相比，其有效性通过数值结果推断。
2022-11-15 cs.IT eess.SP math.IT
Range-Doppler Information and Doppler Scattering Information in Multipulse Radar
本文从香农信息论的观点出发，研究了确定目标距离、多普勒频率和散射特性参数的一般雷达测量问题。我们采用互信息来评估分类和估计的准确性。在目标为径向速度的条件下，对距离-多普勒信息进行了检验。进一步从理论上给出了它的渐近上界和相应的熵误差。此外，还讨论了目标随机运动特性引起的多普勒散射信息。推导结果表明，多普勒散射信息依赖于目标散射相关矩阵的特征值。特别是在脉冲间隔大于目标相干时间的情况下，可以发现多普勒散射信息的计算公式与香农信道容量方程相似，表明了通信理论与雷达领域内在的一致性。这些信息内容的数值模拟，以证实我们的理论观察。信息量与信噪比的关系反映了雷达系统信息获取效率的变化，为系统设计提供了指导。
2020-10-30 eess.SP
Height estimation for automotive MIMO radar with group-sparse reconstruction
提出了一种利用相干或互不相干MIMO阵列对运动车辆前方远距离小目标的方位角和高度进行序贯估计的方法。该模型考虑了由镜面非扩散地面反射产生的近场多径信号的相位和幅度，其中假设由于与地面的相互作用而引起的反射相移和功率衰减是未知的。组稀疏性允许组合沿着车辆的轨迹的测量值，前提是道路是平坦的，以及来自车辆中不同位置处的多个不相干传感器的测量值。仿真结果表明，所提出的方法显着提高了估计精度，减少了误报，这两个在远距离小物体的检测至关重要。该模型适用于非均匀稀疏阵列，并可用于高度估计，使用有效的方法，如块正交匹配追踪。
2019-04-22 eess.SP
Millimeter-Wave Multi-Radar Tracking System Enabled by a Modified GRIN Luneburg Lens for Real-Time Healthcare Monitoring
University of Waterloo（滑铁卢大学）
本文提出一种基于改进GRIN朗伯透镜的毫米波多雷达跟踪系统，用于实时医疗监测，实现高增益和宽角覆盖的非接触式生命体征检测。
2026-01-19 eess.SP
Protecting Massive MIMO-Radar Coexistence: Precoding Design and Power Control
本文针对大规模MIMO通信与MIMO雷达共存场景，提出保护性迫零预编码方案并推导性能闭式解，构建功率控制优化问题提升雷达检测概率，同时满足通信用户频谱效率要求。
2023-12-19 cs.IT eess.SP math.IT
On Target Detection by Quantum Radar (Preprint)
本文基于雷达探测依赖目标后向散射能量的基本原理，评估各类量子雷达方案，发现其性能远低于等效经典噪声雷达，并否定独立量子雷达截面积的存在。
2024-02-29 eess.SP quant-ph
End-to-End Training of Neural Networks for Automotive Radar Interference Mitigation
Graz University of Technology（格拉茨技术大学）；Infineon Technologies AG（英飞凌科技股份公司）
针对汽车FMCW雷达互干扰抑制问题，提出直接在目标检测图上训练神经网络的端到端方法，通过松弛CA-CFAR检测器构建训练目标，结合可分离卷积降参，在实测数据上检测性能大幅优于传统信号处理方法。
2023-12-15 cs.LG eess.SP
Using Massive MIMO Arrays for Joint Communication and Sensing
在超5G和6 G无线通信系统领域中越来越重要的趋势之一是对联合执行通信和环境感测的系统的研究。本文提出了使用基站（BS），我们称之为\textit{radar-BS}，配备了一个大规模的天线阵列来执行，使用相同的频率范围，与移动用户通信，并通过雷达扫描感测/监视周围环境。大规模天线阵列实际上既可以作为具有协同定位天线的MIMO雷达（发射指向正仰角的雷达信号）运行，又可以执行信号空间波束成形，以主要基于地面与用户进行通信。我们的研究结果表明，使用一个大规模的MIMO雷达基站的通信和雷达系统可以共存，相互干扰很小。
2019-12-01 cs.IT eess.SP math.IT
Addressing the Mutual Interference in Uplink ISAC Receivers: A Projection Method
针对上行链路DFRC接收机中通信与雷达间的互干扰问题，提出一种基于投影的方案，将联合信号检测与目标估计等效转化为多快照联合检测，结合非线性检测器解决病态问题，实现了更高的信噪比、遍历速率与综合性能。
2024-08-29 cs.IT eess.SP math.IT
Covert Beamforming Design for Integrated Radar Sensing and Communication Systems
我们提出了隐蔽波束形成的设计框架，综合雷达传感和通信（IRSC）系统，雷达可以隐蔽地与合法用户的探测波形的覆盖下，而不会被窃听者发现。具体地说，通过联合设计的目标检测波束形成器和通信波束形成器，我们的目标是最大化的雷达检测互信息（MI）（或通信速率）受到隐蔽约束，通信速率约束（或雷达检测MI约束），和总功率约束。对于理想窃听者的信道状态信息（CSI）的情况下，我们转化为一系列的凸子问题的隐蔽波束形成设计问题，利用半定松弛，可以通过二分法搜索方法来解决。考虑到迭代优化的高复杂度，我们进一步提出了一种基于迫零准则的单次迭代隐蔽波束形成器设计方案。对于不完美窃听者的CSI场景，我们开发了一种松弛和限制的方法来解决鲁棒隐蔽波束形成设计问题。仿真结果表明，所提出的隐蔽波束形成方案的有效性，完美和不完美的CSI场景。
2022-08-11 cs.IT eess.SP math.IT
A Novel Blind Adaptive Beamformer with Robustness against Mutual Coupling and Miscalibration Effects
针对未知互耦及阵列失配导致波束形成性能下降的问题，提出一种基于梯度的盲自适应波束形成器，可在多种阵列缺陷下求最优权重，并经仿真与实测验证性能优越。
2023-06-08 eess.SP
STAR-RIS-Assisted Communication Radar Coexistence: Analysis and Optimization
提出STAR-RIS辅助的通信雷达共存系统，基于统计CSI推导可达速率，通过交替优化和投影梯度算法优化波束成形，在节省开销的同时提升了系统性能。
2024-04-25 cs.IT eess.SP math.IT
Fine Grained Analysis and Optimization of Large Scale Automotive Radar Networks
针对车载雷达在密集环境中的互干扰问题，基于随机几何的PLCP和BLCP模型引入元分布框架区分检测指标变异性来源，优化波束宽度和传输概率并采用CM界方法提升精度，为自适应雷达系统开发提供实用见解。
2024-11-30 cs.IT eess.SP math.IT
Observability Analysis for Fusion of Doppler Measurements in Multistatic Radar Near the Tx-Rx Baseline
DSO National Laboratories（DSO国家实验室）
本文针对收发基线附近多基地雷达的目标轨迹估计难题，分析该区域的可观测性，提出仅用多普勒测量的融合方法，经仿真验证有效。
2026-08-31 cs.SY eess.SP eess.SY
Deep Reinforcement Learning Control for Radar Detection and Tracking in Congested Spectral Environments
US Army Research Laboratory（美国陆军研究实验室）
在本文中，认知脉冲雷达和附近的通信系统之间的动态非合作共存，通过应用非线性值函数近似通过深度强化学习（Deep RL）开发一个最佳的雷达性能的政策来解决。雷达学会改变其线性调频（LFM）波形的带宽和中心频率，以减轻与其他系统的相互干扰并提高目标检测性能，同时还保持对精细距离分辨率所需的可用频段的充分利用。我们证明了我们的方法，基于深度Q学习（DQL）算法，增强了重要的雷达指标，包括SINR和带宽利用率，在各种现实的共存环境中比策略迭代或感知和避免（SAA）方法更有效。我们还扩展了基于DQL的方法，将双Q学习和递归神经网络结合起来，形成了双深度递归Q网络（DDRQN）。我们证明了DDRQN的结果在良好的性能和稳定性相比，DQL和政策迭代。最后，我们证明了我们所提出的方法的实用性，通过讨论软件定义雷达（SDRadar）原型系统上进行的实验。我们的实验结果表明，与策略迭代和SAA相比，所提出的Deep RL方法显着提高了拥挤频谱环境中的雷达检测性能。
2020-08-27 cs.IT cs.LG eess.SP
Deep Frequency Attention Networks for Single Snapshot Sparse Array Interpolation
本文提出一种基于频域注意力机制的深度学习网络，用于单快照稀疏阵列插值，在低信噪比下提升插值精度并降低计算成本，适用于汽车雷达。
2025-03-07 eess.SP
Robust Beamforming Design for Integrated Sensing and Communications with Mutual Coupling Effect
Ulsan National Institute of Science and Technology（蔚山科学技术院）
针对MU-MIMO ISAC发射机中天线互耦导致的感知与通信性能下降问题，提出鲁棒MC补偿波束成形设计，通过凸半定规划优化，可在残留MC误差下同时提升感知精度与通信SINR，且优势随误差增大而扩大。
2026-11-05 eess.SP
FD-JCAS Techniques for mmWave HetNets: Ginibre Point Process Modeling and Analysis
在本文中，我们研究了毫米波（mmWave）异构网络（HetNets）中全双工（FD）无线电与联合通信和雷达传感（JCAS）技术的协同设计。雷达和通信系统的频谱共存导致两个系统之间的相互干扰，从而损害数据交换和感知能力。针对检测性能，提出了一种利用多个基站（BS）感知信息的协作检测技术，旨在提高目标检测成功的概率。考虑三种组合规则，即\textit{OR}、\textit{Majority}和\textit{AND}规则。在现实世界的网络场景中，BS的位置是空间相关的，表现出排斥行为。因此，我们将BS的空间分布模型化为$β$ -Ginibre点过程（$β$ -GPP），该过程可以表征BS之间的排斥作用.通过使用随机几何工具，解析表达式的检测性能的$β$ -GPP为基础的FD-JCAS系统表示为每一个考虑的组合规则。此外，通过考虑时间干扰相关性，我们评估了在两个不同时隙上成功检测对象的概率。我们的研究结果表明，我们提出的技术可以显着提高检测性能相比，传统的非合作技术。
2021-04-21 cs.IT eess.SP math.IT
"Blind" Calibration and Toeplitz Covariance Matrix Estimation in Uniform Linear Arrays. Part I. Benchmark Analysis and Matrix-Free Techniques
本文针对高频超视距雷达均匀线性阵列，利用过采样特性和Toeplitz逆特征值问题等理论，重新评估“盲”校准基准效率，提出无需矩阵估计的无矩阵技术，为后续联合校准与协方差估计奠定基础。
2024-09-18 eess.SP
