CN113364718B - 一种基于5g nr的感知通信一体化*** - Google Patents
一种基于5g nr的感知通信一体化*** Download PDFInfo
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Abstract
本发明是一种基于5G NR的感知通信一体化***,属于无线通信领域。本***在节点发射端增加同步序列嵌入模块,对要发射的射频信号嵌入主同步序列和辅同步序列后再输出给数字调制模块;在节点接收端新增主同步序列辅助的测距精度提升算法模块和辅同步序列辅助的测速精度提升算法模块,利用同步广播块中主/辅同步序列的自相关特性,对二维距离‑多普勒雷达处理算法模块输出的目标节点距离和速度进行补偿,获取更加准确的目标节点距离和速度。本发明有效提升了现有基于固定帧结构的OFDM一体化***的感知精度,提高了识别目标节点运动信息的准确性,并通过对子载波灵活调配最大化感知能力,提升节点自身的环境适应能力。
Description
技术领域
本发明涉及无线通信领域和雷达领域两个交叉学科的一体化技术,具体涉及一种基于5GNR(5G New Radio,5G新空口)的感知通信一体化***。
背景技术
随着通信技术的快速发展,无线通信与组网得到了广泛的应用,基于无线通信技术体系的感知通信一体化设计逐渐成为物联网中的一个重要研究方向。作为制约节点个体智能向群体智能发展的瓶颈,以传统雷达信号体制为基础的一体化***在性能、信号等层面受到制约,已然成为研究人员面临十分棘手的问题。目前第五代移动通信技术(5G)在各个领域的应用越来越广泛,5G NR是后5G时代的主流发展架构。基于5G NR新波形的感知通信一体化信号设计越来越受到业内人士的重视。相对于传统雷达与通信分立设计,感知通信一体化设计能够提升频谱效率、降低智能节点能耗、节约节点使用空间和成本。
目前已有关于个体节点的感知通信一体化设计技术方案,并验证了通信信号用于个体节点感知的可行性。具体来讲,现有部分方案提出基于固定帧结构的OFDM(OrthogonalFrequency Division Multiplexing,正交频分复用)一体化***,在信号处理流程和算法复杂度上具有优势,其依托的基于快速傅里叶变换对(Inverse/Fast Fourier Transform,IFFT/FFT)的二维距离–多普勒雷达处理算法使得多载波正交频分复用数据独立于IFFT/FFT操作过程,几乎不会对目标信息的获取造成影响。此外,多载波OFDM具有较高的动态范围,可以支持目标节点的连续跟踪与测量。但是,随着物联网内节点对感知性能要求的提升,上述基于固定帧结构的OFDM一体化***的传统方法存在的一些问题也逐渐显现,主要体现在:(1)基于固定帧结构的OFDM一体化***虽然能够实现感知和通信的双重功能,但存在灵活性差、易受干扰等缺陷;(2)基于固定帧结构的OFDM一体化***所使用的二维距离—多普勒雷达处理算法以符号-子载波资源块为最小处理单元,***的测距精度受限于子载波数量,测速精度受限于符号数量。因此,一体化***的探测精度将被限制在经IFFT/FFT变换后的前后两个矩阵元素的长度内,存在测速和测距的阶梯状误差,该误差无法通过其他手段进行消除,造成该***无法适用于大规模节点互联,这也将削弱节点对目标的测距能力和测速能力,导致获取的目标运动信息存在误差。另外,基于固定帧结构的OFDM一体化***的子载波数量、OFDM符号数量均为固定值,不可更改与调整,从而也制约了其在感知通信一体化技术中的应用与推广。
基于5G新空口的感知通信一体化设计对实现多节点互联互通有着极其重要的意义。例如在某些复杂环境中,个体节点的回波信号极易受到周边环境中无线环境的干扰,从而导致自身感知能力急剧下降,危及自身安全。如何有效提升群体感知性能,进而保证个体节点正常的感知水平成为一项亟需解决的问题。另外,以往基于雷达体制的一体化***大多针对单节点开发,携带通信数据量很少,信号结构固定,所以很少考虑也无法应对多节点之间快速灵活的信息交互需求。
发明内容
为了适应当前物联网节点间互联互通的发展需要,解决当前节点间感知通信一体化信号的性能瓶颈、改善感知精度等问题,解决现有基于固定帧结构的OFDM一体化***体制受限、算法受限而导致感知性能下降的问题,本发明提出一种基于5G NR的感知通信一体化***,从而实现感知性能的有效提升,促进节点间的信息共享水平。
本发明提供的一种基于5G NR的感知通信一体化***,包括:
在发射端设置同步序列嵌入模块,对要发射的射频信号嵌入主同步序列和辅同步序列后输出给数字调制模块;所述同步序列嵌入模块将同一主同步序列嵌入到一个子帧的第2个和第8个CP-OFDM符号中,将同一辅同步序列嵌入到一个子帧的第4个和第10个CP-OFDM符号中;CP-OFDM代表可变循环前缀的正交频分复用;
在接收端设置主同步序列辅助的测距精度提升算法模块和辅同步序列辅助的测速精度提升算法模块;接收端的并串转换模块输出的接收序列分别输入二维距离-多普勒雷达处理算法模块、主同步序列辅助的测距精度提升算法模块、以及辅同步序列辅助的测速精度提升算法模块;其中,主同步序列辅助的测距精度提升算法模块对由二维距离-多普勒雷达处理算法模块输出的目标节点距离RangeOFDM进行补偿,辅同步序列辅助的测速精度提升算法模块对由二维距离-多普勒雷达处理算法模块输出的目标节点速度VOFDM进行补偿。
所述主同步序列辅助的测距精度提升算法模块,对接收序列中相邻的N个子帧分别执行:将接收序列中子帧与对应的本地序列中的子帧做自相关,计算出对应的目标节点距离;N≥2;再计算得到的N个目标节点距离Rangeu与RangeOFDM差的均值,获得测距误差补偿量ΔRange;最后对RangeOFDM进行补偿;u=1,2,…N。
所述辅同步序列辅助的测速精度提升算法模块,对接收序列中相邻的M个子帧分别执行:将子帧中第4个与第10个CP-OFDM符号进行相关运算,得到相关结果,由相关结果获取目标节点的多普勒频移Dopplerv,v=1,2,…M;M≥2;根据二维距离-多普勒雷达处理算法模块输出的目标节点速度VOFDM计算出的多普勒频移DopplerOFDM,再计算M个多普勒频移Dopplerv与DopplerOFDM差的均值,得到多普勒频移误差补偿量ΔDoppler,并对DopplerOFDM进行补偿,根据补偿后的多普勒频移计算获得补偿后的目标节点速度。
本发明***,发射端还根据测量所需的距离和速度精度的要求设置子载波间隔。本发明预先计算出不同子载波间隔所对应的最大测距、距离分辨率、速度分辨率和传输速率,然后根据要求来查找所需设置的子载波间隔。
本发明设计的***与现有技术相比,其优点与积极效果在于:
(1)本发明能够有效提升了现有基于固定帧结构的OFDM一体化***的感知精度,与当前存在的二维距离-多普勒雷达处理算法在本质上有所区别,体现在:当前存在的二维距离-多普勒雷达处理算法是以符号-子载波资源块为最小操作单元,因此会产生阶梯状测量误差;本发明基于5G NR同步广播块的主同步序列辅助的测距精度提升算法模块和辅同步序列辅助的测速精度提升算法模块,是以比特位为最小操作单元,因此能够有效补偿当前存在的二维距离-多普勒雷达处理算法产生的测量误差。
(2)本发明能够在一定程度上解决当前基于OFDM体制感知通信一体化信号设计存在性能缺陷的问题,通过利用同步广播块中主/辅同步序列的自相关特性,提高了对目标运动信息识别的准确性。
(3)本发明通过对子载波的灵活调配,能够最大化感知能力,提升节点的环境适应能力;通过结合5G NR标准,能够最大限度降低***复杂性、降低设备冗余,实现更为简单的***处理,从而使本发明可以适用于更多的B5G/6G潜在应用场景。因此,本发明具有较为明确的工程实践意义。
附图说明
图1是本发明的基于5G NR标准的感知通信一体化***的使用场景示意图;
图2是现有的感知通信一体化装置包含的功能模块示意图;
图3是本发明基于5G NR标准的感知通信一体化信号处理的框架示意图;
图4是本发明试验中不同子载波间隔的CP-OFDM一体化信号测速均方根误差示意图;
图5是本发明试验中不同子载波间隔的CP-OFDM一体化信号测距均方根误差示意图;
图6是本发明试验中子载波间隔为30kHz时的测距误差对比图;
图7是本发明试验中子载波间隔为30kHz时的测速误差对比图。
具体实施方式
下面将结合附图和实施例对本发明作进一步的详细说明。
对于感知通信一体化***的研究,现有的研究方法可以在三个方面进行提升。第一,基于5G NR标准可以最大化以5G技术为背景的信号体制优势,减小冗余的硬件设计。第二,基于灵活可扩展的5G NR物理层帧结构可以依据节点实际需求动态调整,增强节点对目标感知的灵活性。第三,基于5G NR标准规定的同步广播块等特殊结构具有提升测量准确性的潜在能力,进而改善节点对运动目标的感知精度。本发明的目的是针对基于5G NR的感知通信一体化***进行相关的信号设计、算法设计、性能分析,为感知通信一体化技术在物联网中的应用提供性能更优的解决方案,为解决实际工程中的多节点互联提供可行的信号处理依据。
本发明提供的基于5G NR的感知通信一体化***主要是利用5G新空口通信标准定义的可变循环前缀的正交频分复用(Cyclic Prefix Orthogonal Frequency DivisionMultiplexing,CP-OFDM)信号体制来进行的。
首先,说明本发明的适用场景。本发明基于5G NR的感知通信一体化***适用于物联网中的多节点互联场景。图1给出了两节点之间的感知通信一体化应用场景示例。节点A和节点B在同一水平面上运动。两节点均装配感知通信一体化装置,节点A发射感知通信一体化信号,节点B收到该信号后通过解调可以获得节点A给它传输的通信信息。同时,经节点B反射的回波信号返回到节点A,节点A通过对该回波信号进行处理获取节点B的运动信息。
现有的感知通信一体化装置所包含的功能模块如图2所示,每个节点具有接收端Rx和发射端Tx。发射端Tx对要发送的频域信号依次经数字调制模块、串并变换模块、IFFT模块、***循环前缀模块以及并串变换模块等处理,再通过数模转换(DAC)模块将信号发射出去。接收端Rx通过模数转换(ADC)模块、串并变换模块、去循环前缀模块、FFT模块以及并串变换模块的处理,再利用二维距离-多普勒雷达处理算法模块对获取的包含目标节点运动信息的信号矩阵计算,获得目标节点的距离信息和速度信息。
本发明基于现有感知通信一体化装置进行改进,基于5G NR标准对感知通信一体化信号进行处理。下面首先说明本发明针对5G NR标准参数下的感知通信一体化***性能分析。这部分是本发明进行感知通信一体化***改进设计的理论基础。
5G NR标准参数下的感知通信一体化***性能分析。本发明在现行5G NR标准的框架内,对感知通信一体化***的感知性能和通信性能进行分析,如下表1所示,计算出不同5G NR标准参数配置下的感知通信一体化信号的理论性能计算值。所计算出的参数值为本发明提供的基于5G NR同步广播块的一体化信号感知性能提升算法提供仿真参数的设置依据。参照的现行5G NR标准为3GPP Release-16TS 38.913和TS 38.211。
表1不同5G NR标准参数配置下的感知通信一体化信号的理论性能计算值
通过表1可以查询5G NR标准下不同子载波间隔及不同CP-OFDM符号数所对应的感知性能,为工程实践提供理论参考和依据。
表1中,6种子载波间隔和6种子载波间隔对应的带宽、CP-OFDM符号长度、CP长度、符号数、子载波数为5G NR标准化组织3GPP的Release-16TS 38.913和TS 38.211标准所定义。可参考文献如下:
[1]3GPP.TS 38.913Study on scenarios and requirements for nextgeneration access technologies[S].3GPP,2017.
[2]3GPP.TS 38.211NR;Physical channels and modulation[S].3GPP,2021.
表1中的参数——最大测距、距离分辨率、速度分辨率和传输速率,是本发明依据不同子载波间隔设定所计算出来的。传输速率是调制方式采用256QAM(正交振幅调制)时的通信传输速率。子载波间隔为15kHz,30kHz,60kHz所对应的信号中心频率为5.9GHz,子载波间隔为120kHz,240kHz所对应的信号中心频率为24GHz。结合中心频率和子载波间隔,可以计算出速度分辨率。如表1中第一个速度分辨率2.54m/s(5.9GHz)是子载波间隔为15kHz,中心频率为5.9GHz时的速度分辨率。
下面说明本发明改进的感知通信一体化***,主要包括两部分:一部分是发射端对输入数字调制模块的射频信号进行改进;另一部分是接收端中增加了主同步序列辅助的测距精度提升算法模块以及辅同步序列辅助的测速精度提升算法模块。下面分别进行说明这两部分。
(一)本发明在发射端对输入数字调制模块的射频信号进行改进。
基于5G NR标准的感知通信一体化信号sTX(t)可以表示为:
其中,t表示t时刻,设初始时刻为0时刻;Ms为CP-OFDM符号数量,Nc为CP-OFDM子载波数量;Δf表示子载波间隔,Ts表示一个完整CP-OFDM符号的持续时间,且dTX(·)表示符号-子载波资源块中的数据;j表示虚数单位;rect(·)为矩形窗函数,其定义如下
本发明的基于5G NR的感知通信一体化***中,基于5G NR标准的感知通信一体化信号处理框架如图3所示,包括如下:
首先,设置同步序列嵌入模块,基于5G NR标准对要发射的射频信号嵌入主同步序列和辅同步序列。主同步序列由周期为127位的m序列组成,辅同步序列由2条周期为127位的m序列优先对生成的Gold序列组成。节点A发射端Tx参照5G NR标准规定的子载波间隔为30kHz(模式2)标准,将主同步序列嵌入到一个子帧的第2个和第8个CP-OFDM符号中,将辅同步序列嵌入到一个子帧的第4个和第10个CP-OFDM符号中。之后,对嵌入同步序列的频域信号进行数字调制、串并变换、IFFT、***循环前缀以及并串变换等操作,再通过数模转换(DAC)将信号发射出去。节点A接收端Rx通过模数转换(ADC)、串并变换、去循环前缀、FFT以及并串变换等操作,通过对获取到包含目标节点运动信息的信号矩阵进行二维距离-多普勒雷达处理算法模块处理,进一步获得目标节点的距离信息和速度信息。此时,接收端利用主同步序列和辅同步序列良好的自相关特性和嵌入位置的规律性,应用增加的主同步序列辅助的测距精度提升算法模块和辅同步序列辅助的测速精度提升算法模块对二维距离-多普勒雷达处理算法模块所获得的目标距离信息和目标速度信息进行补偿,从而提升整体***的测量精度。
(二)利用5G NR同步广播块中的主/辅同步序列的自相关特性,以及主/辅同步序列嵌入位置的规律性,在节点接收端增加主同步序列辅助的测距精度提升算法模块和辅同步序列辅助的测速精度提升算法模块。如图3所示,接收端Rx的并串转换模块输出的目标节点回波信号序列,即接收序列分别输入二维距离-多普勒雷达处理算法模块、主同步序列辅助的测距精度提升算法模块、以及辅同步序列辅助的测速精度提升算法模块。由二维距离-多普勒雷达处理算法模块计算输出目标节点距离RangeOFDM和目标节点速度VOFDM,并由VOFDM可计算出对应的多普勒频移DopplerOFDM。下面分别说明新增两模块的功能实现。
(1)利用主同步序列辅助的测距精度提升算法模块对二维距离-多普勒雷达处理算法模块获得的目标节点距离进行补偿。
所述主同步序列辅助的测距精度提升算法模块执行如下处理步骤(11)~(13))。
(11)将接收序列与本地序列做自相关,利用自相关函数计算时延与目标节点距离。本发明实施例中,分别依据前后具备相同2条主同步序列的接收序列子帧与本地序列子帧,计算出对应的时延Delayu,以及本节点与目标节点之间的相对距离Rangeu;u取1和2。
在发射端发射的10ms无线帧内,配置每个子帧中包含相同的两条主同步序列。本发明实施例中,10ms无线帧中包含10个1ms的子帧,每个子帧中包含两个相同的主同步序列,和两个相同的辅同步序列。
本地序列即本节点发射的嵌入同步序列的射频信号。设接收序列中两个相邻子帧f1和f2中分别具备相同的2条主同步序列Squence_A和Squence_B,对应找到本地序列中的分别具备2条主同步序列Squence_A和Squence_B的两个子帧F1和F2,则将子帧f1和F1的序列做自相关,找出相关峰的峰值,计算出对应的时延Delay1和目标节点距离Range1;将子帧f2和F2的序列做自相关,找出相关峰的峰值,计算出对应的时延Delay2和目标节点距离Range2。
本步骤中至少计算接收序列中两个相邻子帧与对应本地序列中子帧的自相关,获得至少两个目标节点距离,即设置u=1,2,…N,N≥2。
对序列做自相关计算时延和目标节点距离为现有技术,本发明不再赘述。
(12)计算Rangeu与二维距离--多普勒雷达处理算法模块所得距离RangeOFDM差的均值,作为测距误差补偿量ΔRange,即
ΔRange=E(Rangeu-RangeOFDM);
其中,E(.)表示求均值。
(13)计算补偿后的实际目标节点距离Rangereal=RangeOFDM+ΔRange。
(2)利用辅同步序列辅助的测速精度提升算法模块对二维距离-多普勒雷达处理算法模块获得的目标节点速度进行补偿。
所述辅同步序列辅助的测速精度提升算法模块执行如下处理(21)~(25):
(21)对接收序列的第1个子帧中第4个CP-OFDM符号与第10个CP-OFDM符号进行相关运算,得到相关结果对接收序列的第2个子帧中第4个CP-OFDM符号与第10个CP-OFDM符号进行相关运算,得到相关结果(22)分别寻找和对应的峰值点相位,并分别计算前后两个子帧所测得的目标节点的多普勒频移Doppler1和Doppler2。
(23)分别求Doppler1、Doppler2与二维距离--多普勒雷达处理算法模块所得多普勒频移DopplerOFDM差的均值,作为误差补偿量ΔDoppler,即
ΔDoppler=E(Dopplerv-DopplerOFDM)
本发明实施例中v=1,2。
(24)求补偿后的目标节点实际多普勒频移Dopplerreal=DopplerOFDM+ΔDoppler;
(25)计算补偿后的目标节点实际速度Vreal,即
其中,fc表示信号的中心频率。
为了进一步体现本发明的创新性,下面给出对本发明利用Matlab仿真软件所得到的***级仿真试验效果,仿真还与现有二维距离-多普勒雷达处理算法进行了对比。
首先,图4和图5分别给出了不同子载波间隔的CP-OFDM一体化信号测速和测距均方根误差(Root Mean Squared Error,RMSE)。由图4可以看到,随着子载波间隔的增加,CP-OFDM一体化信号的测速均方根误差逐渐增大。这是由于子载波间隔的增大会造成CP-OFDM符号持续时间减少,***可识别的最小速度单元增加,从而导致测速误差增大。同时可以看到,随着信噪比(Signal Noise Ratio,SNR)的增加,各个子载波间隔的测速均方根误差逐渐变小并趋于平稳,但是由子载波间隔增大带来测速误差增加的趋势依然明显。在不考虑通信传输速率的前提下,子载波间隔越小,节点A对节点B速度的测量越准确。由图5可以看到,随着子载波间隔的增加,CP-OFDM一体化信号测距均方根误差逐渐减小。这是由于子载波间隔的增大使得***可识别的最小距离单元减小,从而提升了测距精度。同时也可以看到,随着信噪比的增加,各个子载波间隔的测距均方根误差逐渐变小并趋于平稳,但是由增大子载波间隔带来测距误差减小的趋势依然明显。在不考虑通信传输速率的前提下,子载波间隔越大,节点A对节点B距离的测量越准确。因此,对子载波间隔的灵活调配可以适应对不同目标节点的感知需求。本发明***在应用时,针对高测速准确性的需求,建议在工程实践中配置较小的子载波间隔;针对高测距准确性的需求,建议在工程实践中配置较大的子载波间隔。
其次,图6和图7分别给出了30kHz子载波间隔下的本发明基于5G NR同步广播块的主同步序列辅助的测距精度提升算法模块和辅同步序列辅助的测速精度提升算法模块,与现有二维距离-多普勒雷达处理算法的测距/测速的对比仿真试验结果。仿真中,本发明***执行如图3所示的基于5G NR标准的感知通信一体化信号处理流程,现有二维距离–多普勒雷达处理算法执行如图2所示的信号处理流程。通过图6和图7均可以看到,现有二维距离–多普勒雷达处理算法的测距/测速曲线均呈现阶梯型变化趋势,而经过主同步序列辅助的测距精度提升算法处理后的测距曲线变化趋势和经过辅同步序列辅助的测速精度提升算法处理后的测速曲线变化趋势均呈现近似线型。这表明,本发明***所使用的基于5G NR同步广播块的一体化信号感知性能提升算法相比于现有二维距离-多普勒雷达处理算法具有更小的测量误差,本发明***能够有效提升测距/测速性能。
综上,本发明将感知通信一体化信号设计与现行5G NR标准结合起来,将信号处理与OFDM通信处理流程联系起来,通过在原始发射序列中嵌入同步序列并利用该序列的自相关特性,实现对现有二维距离-多普勒雷达处理算法感知精度的有效提升。本发明通过结合5GNR标准,在5G框架内进行,这就有利于***中信号设计和相关算法基于现有技术来进行快速落地和实现。同时,本发明能够在不改变通信传输性能的条件下,利用通信信号代替部分雷达功能,具有一定的工程实践价值。
Claims (6)
1.一种基于5G NR的感知通信一体化***,其特征在于,所述***在每个节点的发射端和输出端中新增如下模块,包括:
在发射端设置同步序列嵌入模块,对要发射的射频信号嵌入主同步序列和辅同步序列后输出给数字调制模块;所述同步序列嵌入模块将同一主同步序列嵌入到一个子帧的第2个和第8个CP-OFDM符号中,将同一辅同步序列嵌入到一个子帧的第4个和第10个CP-OFDM符号中;CP-OFDM代表可变循环前缀的正交频分复用;
在接收端设置主同步序列辅助的测距精度提升算法模块和辅同步序列辅助的测速精度提升算法模块;接收端的并串转换模块输出的接收序列分别输入二维距离-多普勒雷达处理算法模块、主同步序列辅助的测距精度提升算法模块、以及辅同步序列辅助的测速精度提升算法模块;其中,主同步序列辅助的测距精度提升算法模块对由二维距离-多普勒雷达处理算法模块输出的目标节点距离RangeOFDM进行补偿,辅同步序列辅助的测速精度提升算法模块对由二维距离-多普勒雷达处理算法模块输出的目标节点速度VOFDM进行补偿;
所述主同步序列辅助的测距精度提升算法模块,对接收序列中相邻的N个子帧分别执行:将接收序列中子帧与对应的本地序列中的子帧做自相关,计算出对应的目标节点距离;N≥2;再计算得到的N个目标节点距离Rangeu与RangeOFDM差的均值,获得测距误差补偿量ΔRange;最后对RangeOFDM进行补偿;u=1,2,…N;
所述辅同步序列辅助的测速精度提升算法模块,对接收序列中相邻的M个子帧分别执行:将子帧中第4个与第10个CP-OFDM符号进行相关运算,得到相关结果,由相关结果获取目标节点的多普勒频移Dopplerv,v=1,2,…M;M≥2;根据二维距离-多普勒雷达处理算法模块输出的目标节点速度VOFDM计算出的多普勒频移DopplerOFDM,再计算M个多普勒频移Dopplerv与DopplerOFDM差的均值,得到多普勒频移误差补偿量ΔDoppler,并对DopplerOFDM进行补偿,根据补偿后的多普勒频移计算获得补偿后的目标节点速度。
2.根据权利要求1所述的***,其特征在于,所述的主同步序列由周期为127位的m序列组成,辅同步序列由2条周期为127位的m序列优选对生成的Gold序列组成。
3.根据权利要求1所述的***,其特征在于,所述的发射端根据测量所需的距离和速度精度要求设置子载波间隔;不同子载波间隔所对应的最大测距、距离分辨率、速度分辨率和传输速率分别如下,其中传输速率是调制方式采用256QAM时的传输速率,QAM代表正交振幅调制;
(1)子载波间隔为15kHz时,最大测距为700m,距离分辨率为7.5m,速度分辨率为2.54m/s,传输速率为149M bit/s;
(2)子载波间隔为30kHz时,最大测距为350m,距离分辨率为3.75m,速度分辨率为2.54m/s,传输速率为298M bit/s;
(3)子载波间隔为60kHz时,最大测距为175m,距离分辨率为1.5m,速度分辨率为2.54m/s,传输速率为746M bit/s;
(4)子载波间隔为60kHz扩展时,最大测距为200m,距离分辨率为1.5m,速度分辨率为2.54m/s,传输速率为640M bit/s;
(5)子载波间隔为120kHz时,最大测距为85m,距离分辨率为0.375m,速度分辨率为0.627m/s,传输速率为2986M bit/s;
(6)子载波间隔为240kHz时,最大测距为43.5m,距离分辨率为0.375m,速度分辨率为0.627m/s,传输速率为2986M bit/s。
4.根据权利要求1或3所述的***,其特征在于,所述的主同步序列辅助的测距精度提升算法模块,执行:
(11)对接收序列中相邻的N个子帧分别执行:对接收序列中子帧与本地序列中具备相同主同步序列的子帧做自相关,获得对应的时延,以及对应的目标节点距离Rangeu,u=1,2,…N;
(12)计算Rangeu与二维距离--多普勒雷达处理算法模块输出的距离RangeOFDM差的均值,作为测距误差补偿量ΔRange=E(Rangeu-RangeOFDM),u=1,2,…N;
(13)计算补偿后的实际目标节点距离Rangereal=RangeOFDM+ΔRange。
5.根据权利要求1或3所述的***,其特征在于,所述的辅同步序列辅助的测速精度提升算法模块,执行:
(22)寻找每个相关结果对应的峰值点相位,计算获得各子帧所测得的目标节点的多普勒频移Dopplerv,v=1,2,…M;
(23)求取多普勒频移Dopplerv与DopplerOFDM差的均值,作为多普勒频移的误差补偿量ΔDoppler;
ΔDoppler=E(Dopplerv-DopplerOFDM),v=1,2,…M;
(24)求补偿后的目标节点实际的多普勒频移Dopplerreal=DopplerOFDM+ΔDoppler;
6.根据权利要求1或3所述的***,其特征在于,所述的***,在节点的发射端设置同步序列嵌入模块、数字调制模块、串并变换模块、IFFT模块、***循环前缀模块、并串变换模块以及数模转换模块;在节点的接收端设置模数转换模块、串并变换模块、去循环前缀模块、FFT模块、并串变换模块、二维距离-多普勒雷达处理算法模块、主同步序列辅助的测距精度提升算法模块、以及辅同步序列辅助的测速精度提升算法模块。
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