Pinxian Li1. TDMA MIMO-OFDM ISAC系统概述
毫米波通信感知一体化(ISAC)系统是当前无线通信领域的前沿研究方向，它将通信与雷达感知功能融合在同一个硬件平台和信号体制下。其中，采用OFDM波形和MIMO技术的TDMA架构因其独特的优势而备受关注。
在传统雷达系统中，距离和速度估计通常需要独立的处理链路。而OFDM波形天然具备"频率(子载波)×时间(符号序列)"的二维结构，这为同时估计目标距离和速度提供了理想的基础。每个OFDM符号由多个正交子载波组成，这些子载波在频域上的相位变化反映了目标的距离信息，而符号序列在时域上的相位变化则携带了目标的速度信息。
MIMO技术的引入显著提升了系统性能。通过多天线配置，系统可以在不增加带宽的情况下提高角度分辨率和检测性能。然而，多天线同时工作会带来信号互扰问题，特别是在全双工系统中。TDMA(时分多址)架构通过时间轮询的方式让各发射天线依次工作，有效避免了这一问题的同时，仍能保持MIMO的空间分辨优势。
实际工程中，TDMA MIMO-OFDM系统的实现需要考虑严格的时序同步。我们团队在开发过程中发现，即使纳秒级的时序偏差也会导致跨天线合成的性能显著下降。
需要模型API调用？ 免费领10W Token，多模型网关一键接入 Claude、DeepSeek 等主流模型。
2. OFDM雷达感知基本原理
2.1 基于子载波相位变化的距离估计
当电磁波遇到目标反射时，会产生与距离成正比的时延τ=2r/c。在OFDM系统中，这个时延会在频域表现为子载波间的线性相位变化：
H(n) ∝ e^(-j2πnΔfτ)
其中n是子载波索引，Δf是子载波间隔。通过IFFT变换，可以将这个线性相位变化转换为距离维的峰值，峰值位置直接对应目标距离。
距离分辨率由系统带宽决定：
Δr = c/(2B)
在实际系统中，我们通常会在IFFT前对子载波数据进行加窗处理(如Hamming窗)，以抑制距离旁瓣。需要注意的是，加窗虽然能改善旁瓣性能，但会略微降低距离分辨率。
2.2 基于符号间相位变化的速度估计
目标运动导致的多普勒频移fd=2vfc/c会在慢时间维(符号序列)产生累积相位：
e^(j2πfdmTsym)
对符号序列做FFT变换，可以将这个相位变化转换为速度维的谱峰。速度分辨率和无模糊速度范围是一对矛盾指标：
- 速度分辨率：Δv = λ/(2NsTsym)
- 无模糊速度范围：vmax