OFDM雷达及其关键技术研究进展

OFDM雷达及其关键技术研究进展
刘晓斌;刘进;赵锋;艾小锋;张文明
【摘要】正交频分复用（ Orthogonal Frequency Division Multiplexing，OFDM）雷达采用了OFDM信号，具有大时宽带宽积，且信号编码方式灵活，通过不同的波形设计准则，能够自适应调整信号子载频的系数，具备了认知雷达系统的基本特点。

通过简要回顾OFDM雷达的发展历程，讨论了OFDM雷达信号特点、信号处理及波形设计方法等关键技术，对目前的研究成果进行了分析与总结，指出了存在的问题。

讨论了OFDM雷达的未来发展方向。

%The Orthogonal Frequency Division Multiplexing ( OFDM ) radar possesses broadband and wideband with the use of OFDM signal.By better utilizing the flexibility of coding and frequency diversities of the signal,the OFDM radar can be candidate cogni⁃tive radar in the future.This paper reviews the development of OFDM radar.Then the key technologies of signal processing and waveform design are discussed.The research advances are analyzed and summarized.At last,the prospects of OFDM radar are pointed out.
【期刊名称】《无线电工程》
【年(卷),期】2016(000)001
【总页数】5页(P25-29)
【关键词】OFDM雷达;认知雷达;波形设计;信号处理
【作者】刘晓斌;刘进;赵锋;艾小锋;张文明
【作者单位】国防科学技术大学电子信息系统复杂电磁环境效应国家重点实验室，湖南长沙410073;国防科学技术大学电子信息系统复杂电磁环境效应国家重点实验室，湖南长沙410073;国防科学技术大学电子信息系统复杂电磁环境效应国家重点实验室，湖南长沙410073;国防科学技术大学电子信息系统复杂电磁环境效应国家重点实验室，湖南长沙410073;国防科学技术大学电子信息系统复杂电磁环境效应国家重点实验室，湖南长沙410073
【正文语种】中文
【中图分类】TN958
Jankiraman[1,2]等人于1998年将多载频连续波信号引入到雷达系统中，设计了
由8个调频连续波信号组成的发射信号，并应用于PANDORA(Parallel Array for Numerous Different Operational Research Activities)雷达，获得了高分辨能力。

随后，N.Levanon等人将多载波OFDM信号应用于雷达系统[3]，详细讨论
了OFDM雷达信号的特性及处理方法[4,5]。

OFDM信号易于数字化处理，频谱
利用率较高。

与传统多载频雷达信号相比，OFDM雷达信号的子载频相互正交，
具备了抗多径干扰等突出优点，因而被广泛研究。

从现有文献来看，OFDM雷达信号的研究主要集中于信号处理技术与波形设计等
方面。

其中多普勒处理、脉冲压缩、目标检测与跟踪等都是OFDM雷达信号处理的主要研究内容。

认知雷达系统通过感知复杂多变的环境，采用波形设计等关键技术，自适应的调整雷达收发系统以适应当前的环境。

OFDM雷达信号由多个子载
频组成，编码技术多样，使波形设计更加灵活，因而具备了认知雷达的基本特点。

此外，不少国内外大学及研究机构已经建立了OFDM雷达系统，并进行了相关实验，验证了OFDM信号在雷达系统中的作用与优势。

但是，OFDM信号峰均功率
比(Peak-to-Average Power Ratio,PAPR)较大，相应的雷达信号处理技术也有待完善，作为新的雷达体制，这些问题仍需深入研究并予以解决。

本文从OFDM雷达信号的特性出发，结合当前OFDM雷达信号处理技术、波形
设计理论，分析了当前OFDM雷达波形设计理论的本质以及研究进展；探讨了OFDM信号与传统雷达在多普勒处理、脉冲压缩等信号处理方法上的不同。

最后，给出了OFDM雷达系统框架，并讨论了OFDM雷达的未来发展方向。

设OFDM信号具有L个子载波，带宽为B Hz，脉宽为Ts。

子载波权系数为al，
则OFDM单脉冲复包络信号为：
φl(t)。

式中，φl(t)=ej2πlΔft，Δf=B/L=1/T为子载波频率间隔。

由于OFDM子载频满足fk-fi=(k-i)Δf，那么在一个符号周期内，子载波满足：
，
从而保证了OFDM信号子载波间的正交性。

图1为OFDM信号各子载波频谱结构，每个子载波频谱的最大值正好对应其他子载波的零点。

各路子载波频谱重叠，但在一个码元持续时间内是正交的，这样密集的频谱结构提高了带宽利用率。

此外，每个子载波可以选取不同的调制方式而不影响频谱结构，使OFDM信号的设计具备了很大的灵活性。

总体而言，OFDM雷达信号具备了以下优点：
① 信号产生易于实现。

由于OFDM信号具有特殊的信号结构，使用FFT运算模
块可以保证信号的快速产生和解调[6]。

② 抗干扰能力强。

OFDM信号各子载波能够灵活使用不同的编码方式，具备了低截获概率特性。

多载频特性又使得OFDM雷达能够实现频率分集与捷变，能更好地对抗多径效应等复杂战场环境。

③ 易于进行波形设计。

OFDM信号由多个不同频率的子载频相互叠加得到，当信
号频率不同时，目标散射中心对应不同的响应，为雷达提供了更多的目标信息。

利用这一点进行波形设计，可以实现发射波形的最优化，改善雷达性能。

OFDM信号有2个主要缺点：对信道产生的相位噪声和频率偏移非常敏感；信号
的PAPR较大，工程实现时将会降低射频功率放大器的效率，导致信号的非线性
失真。

针对信号PAPR较大的问题，改进的PTS算法[7]、预畸变技术和相位编码技术等都能在一定程度上降低PAPR；不少波形设计方法也讨论了在PAPR约束条件下OFDM雷达的性能。

2.1 OFDM雷达信号波形设计
OFDM雷达子载波和相位编码设计灵活，从而成为波形设计的主要研究内容。

波
形设计是通过对当前回波中的环境参数进行估计，根据不同的波形设计准则，自适应调整下次发射信号的参数，使波形达到最优而提高雷达性能。

波形设计主要包括2个过程：准则函数的选取和最优波形的求解[8]。

不同环境下，衡量OFDM雷达性能的标准不同，选择的波形设计准则也有差异。

2.1.1 基于模糊函数的OFDM雷达信号波形设计
模糊函数(Ambiguity Function,AF)是波形设计与分析的工具，常被用来分析信号的分辨率、副瓣性能等特性。

OFDM信号作为新的雷达信号样式，不少文献都研
究了其模糊图的特性及优化方法。

多载频互补相位编码技术[3,5]的提出，使OFDM雷达信号模糊函数具有较窄的主瓣和更低的旁瓣，从而更加接近图钉形状。

为进一步改进OFDM信号模糊图形状，不少学者从不同角度，根据不同准则设计了OFDM信号波形。

目前基于OFDM
模糊函数的波形设计方法主要有2种，分别通过调整OFDM信号编码和OFDM
信号子载波系数完成波形设计。

在OFDM信号编码波形设计方面，采用迭代算法选择合适的OFDM信号编码，
然后合成模糊函数，对OFDM信号整个多普勒延时平面进行优化设计，可以降低
OFDM信号模糊函数的旁瓣，M.A.Sebt还发现OFDM信号的PAPR下降，将会以牺牲模糊函数的低旁瓣性能为代价[9]。

然而，在对整个多普勒延时平面进行优
化时，往往导致计算量过大，影响了信号处理的实时性。

OFDM信号子载波系数决定了不同子载波的信号能量，由于目标散射中心对不同
频率信号的回波响应不同，通过调整子载波的系数，可以加强某个子载波的强度，以达到回波能量的均衡，这是目前OFDM信号波形设计的另一个重要方面。

OFDM信号带宽大，若目标速度较大，模糊函数不满足窄带近似条件[10]，为此，Sen提出了OFDM信号宽带模糊函数模型，讨论了其基本特性。

OFDM宽带模糊图如图2所示，其形状与图钉形状的模糊图非常接近。

Sen还通过考虑目标散射
系数对模糊函数的影响，对OFDM信号进行波形设计，降低了信号模糊图的旁瓣[11]。

2.1.2 实际环境的OFDM雷达信号波形设计
实际环境下，OFDM雷达信号波形设计主要涉及以下2种：杂波环境下的OFDM 信号波形设计和多径环境下的OFDM信号波形设计。

(1) 杂波环境下的OFDM信号波形设计
杂波背景下的目标检测问题一直是雷达低空目标探测的研究热点与难点，在分析雷达低空动目标检测问题时，需要充分考虑杂波分布特性、目标起伏类型等因素。

针对OFDM雷达，在高斯杂波背景下，不同子载波条件下的OFDM雷达检测性能
不同，子载波个数增加，检测性能将会提高[12]。

在非高斯分布杂波和起伏目标背景下，OFDM雷达目标检测能力也得到了验证[13]。

这些研究表明，OFDM信号
具备杂波背景下的目标探测能力，而子载波的增加，提高了信号的频率多样性，改善了雷达的性能。

以波形设计为主要方法，提高OFDM雷达探测性能的关键在于选取合适的波形设计最优化准则。

Sen提出了基于最大广义似然比(GLR)的波形设计方法，自适应调
整OFDM发射子载波的系数，提高了雷达的检测性能。

机载雷达面临杂波与干扰环境下的慢速动目标检测问题时，常采用STAP(Space Time Adaptive Processing)技术，消除杂波与干扰的影响。

将STAP与OFDM
雷达结合，充分利用信号的多载频特性与目标散射特性，并以最大信干噪比(SINR)准则进行波形设计，有效提高了机载雷达动目标检测性能，丰富了OFDM雷达杂波环境下的目标检测理论[14]。

由于OFDM信号受PAPR的限制，Sen研究了PAPR约束下，OFDM雷达STAP的多目标最优化问题，发现PAPR约束越小，STAP性能越好[15]。

然而，STAP的主要缺点在于计算复杂度过高，OFDM雷达采用多载频体制，势
必会增加STAP的复杂性。

采用稀疏重构、知识辅助等方法将会为OFDM-STAP
处理提供新的思路。

(2) 多径环境下的OFDM信号波形设计
OFDM信号最初被用来消除数字通信信道中多径衰落带来的码间串扰，在单载波
通信中，信道只用来传输一个码元，信道的非理想频响特性带来多径衰落，并导致码间串扰。

OFDM把信道带宽划分为若干子信道，使每一条子信道近乎理想，不
但可以有效利用带宽，还能抑制多径效应。

在雷达领域，同样可以利用OFDM信号的多载频特性，消除低空目标探测面临的多径效应。

在多径环境下的目标跟踪问题中，以最小后验克拉美罗界(CRB)[16]和互信息[17]
为波形设计准则，对OFDM信号进行波形设计，能有效降低距离、速度跟踪误差。

此外，Sen还分析了OFDM雷达在多径环境下的动目标检测性能，采用GLR检
测目标，并通过波形设计方法获得下个CPI中的OFDM波形参数，提高了雷达检测性能[18]。

2.2 OFDM雷达信号处理
在雷达系统中，多普勒处理是获取目标速度等信息的重要手段，脉冲压缩则是宽带
雷达信号处理中的常用技术。

针对OFDM信号，传统的多普勒处理与脉冲压缩方法不再适用。

因此，OFDM雷达信号处理的研究，主要集中于以上2个方面。

此外，将OFDM信号与不同雷达体制、应用背景以及其他关键技术结合，提高雷达性能，也是一个重要研究方向。

2.2.1 OFDM信号常规处理
多普勒处理是指雷达对接收到的来自某一固定距离单元或一段时间的信号，进行滤波或谱分析处理。

OFDM信号结构特殊，信号子载频的设计也不尽相同，在进行
多普勒处理时，要根据不同的情况，选取相应的方法进行处理。

由于OFDM信号具有多普勒敏感性，通过分别对回波信号进行距离及多普勒处理，可以彻底消除多普勒模糊[19]。

频率捷变OFDM信号被提出，并被应用于高距离分辨处理，且该
信号应用于雷达多普勒处理同样可行[20]。

由此看出，OFDM信号不仅具备基本
的多普勒敏感性，还可以通过灵活设计，使信号同时具备其他优势。

单载波雷达信号，通过匹配滤波进行脉冲压缩，可获得高距离分辨率。

但是，在脉冲压缩处理中，通过对比单载波调制与OFDM雷达脉冲压缩输出积分的旁瓣比，OFDM雷达在测量高速目标时具有更优的脉冲压缩性能和检测概率[21]。

OFDM
信号的子载波可以采用不同的相位编码方式，这为OFDM信号脉冲压缩提供了新的思路。

根据OFDM多载频相位编码信号特性，基于FFT的脉冲压缩方法被提出，并使雷达获得高距离分辨率[22]。

总体而言，OFDM雷达信号构成方式不同，多普勒与脉冲压缩处理方式也不全然
相同。

这也正是OFDM信号灵活方便的优点。

在雷达系统应用中，可以根据不同的环境设计相应的子载频及编码样式，并在接收端采用相应的方法进行处理。

2.2.2 OFDM信号多技术融合处理
在传统OFDM信号处理基础上，许多学者将OFDM雷达与多输入多输出(MIMO)[22,23]、微动目标特征提取[24,25]、目标极化特性[26]以及合成孔径雷
达(Synthetic Aperture Radar,SAR)[27,28]等技术结合起来，丰富和扩展了OFDM雷达信号的应用范围。

多径效应是雷达低空目标探测面临的一大难题，根据雷达低空探测面临的多径效应机理，将OFDM与MIMO的频率分集和空间分集优势结合起来，OFDM-MIMO 雷达在抑制多径效应方面优势更加明显。

另一方面，建立OFDM雷达点散射目标及微动目标的回波信号模型，提出OFDM雷达微动目标特征提取技术，为雷达探测微动目标提供了技术基础。

文献[26]将OFDM信号进行改进，提出交织OFDM(Interleaved-OFDM)信号，
使OFDM信号在雷达同时极化测量领域得到了良好的应用。

在SAR领域，多载
波OFDM-SAR信号处理方法、MIMO-OFDM SAR系统等的提出，丰富了OFDM信号在自适应SAR成像和高分辨率成像技术中的应用。

2.3 OFDM雷达系统设计
最早应用于PANDORA系统的多载频信号是OFDM雷达信号的雏形，此后，采
用了OFDM信号的雷达系统开始出现。

典型的OFDM雷达系统发射机与接收机
框图如图3所示。

在系统框图中，OFDM信号均由FFT模块产生。

OFDM信号以其高传输速率和高带宽利用率，被作为重要的通信信号调制方式。

在雷达中，利用其大时宽带宽积特性进行脉冲压缩等处理，可以获得目标的距离和多普勒信息。

因此，OFDM信号具备了雷达网间通信与雷达目标探测的双重优势。

在雷达网通信方面[29]和雷达通信一体化系统方面[30]，OFDM信号都被作为主
要的研究内容。

Stralka等人通过研究OFDM 雷达系统在应用中的几个关键问题，如天线阵列、收发装置和多径衰落，为构建完整的OFDM雷达系统提供了重要依据[31]。

这些系统的研究和建立都反映了OFDM信号的巨大研究与应用价值，也
说明了OFDM信号作为未来构建雷达通信与探测一体化系统的潜在优势。

在现代战争中，雷达面临复杂的地理和电磁环境，传统雷达在适应复杂战场环境等
方面面临较大挑战。

认知雷达概念被提出后，由于OFDM信号具有抗干扰性强、易于数字化和波形设计方法灵活等优点，使得OFDM雷达具备了成为下一代多功能认知雷达的潜力。

当前，认知雷达信号处理技术及相关理论有待完善，这是OFDM雷达系统向认知雷达系统迈进的一大难点。

其中，主要的难点在于OFDM信号波形设计相关理论还不完善，例如波形设计准则的选取较为单一；最优波形求解方法的复杂性较大；对环境的认知能力有待提升等。

如何有效解决以上问题，对构建以OFDM信号为主要信号样式的认知雷达系统，有重要影响。

OFDM信号是通信领域的重要信号样式，构建网络化雷达系统是未来雷达系统一
个发展方向。

如何有效利用OFDM信号的特性，实现互相通信与目标探测之间互不影响，从而构建网络化雷达系统，都是需要考虑和解决的问题。

此外，OFDM信号本身还存在不少缺点，如信号编码样式有一定的局限性；信号
的PAPR较大，工程实现时易导致信号的非线性失真；传统的信号结构比较固定，抗干扰能力受到限制等等。

为解决这类问题，仍需要更多的信号处理技术和理论研究。

刘晓斌男，(1990—)，博士研究生，信息与通信工程专业。

主要研究方向：电
子信息系统仿真评估技术，雷达、通信信号处理。

引用格式：刘晓斌,刘进,赵锋,等.OFDM雷达及其关键技术研究进展[J].无线电工程,2016,46(1):25-29.
【相关文献】
[1] JANKIRAMAN M,WESSELS B J,VAN GENDEREN P.Design of a Multifrequency FMCW Radar[C]//The 28th European Microwave Conference,Amsterdam,1998:548-589.
[2] JANKIRAMAN M,WESSELS B J,VAN GENDEREN P.Pandora Multifrequency
FMCW/SFCW Radar[C]//IEEE National Radar Conference,Alexandria,VA,USA,2000:750-757.
[3] LEVANON N.Multifrequency Radar Signals[C]//IEEE International Radar Conference,Alexandria,VA,USA,2000:683-688.
[4] LEVANON N,MOZESON E.Multicarrier Radar Signal-pulse Train and CW[J].Aerospace and Electronic Systems,IEEE Transactions on,2002,38(2):707-720.
[5] LEVANONN.Multifrequency Complementary Phase-coded Radar Signal[J].IEE Proceedings-Radar,Sonar and Navigation,2000,147(6):276-284.
[6] PANDHARIPANDE A.Principles of OFDM[J].Potentials,IEEE,2002,21(2):16-19
[7] 王可霞,张敏,陈磊,等.降低OFDM系统峰均比的改进算法研究[J].无线电通信技
术,2014,40(1):45-47.
[8] 黎湘,范梅梅.认知雷达及其关键技术研究进展[J].电子学报,2012,40(9):1 863-1 870.
[9] SEBT M A,SHEIKHI A,NAYEBI M M.Orthogonal Frequency-division Multiplexing Radar Signal Design with Optimised Ambiguity Function and Low Peak-to-average Power Ratio[J].Radar,Sonar & Navigation,IET,2009,3(2):122-132.
[10]KELLYE J,WISHNER R P.Matched-filter Theory for High-velocity,Accelerating
Targets[J].Military Electronics,IEEE Transactions on,1965,9(1):56-69.
[11]SEN S,NEHORAI A.Adaptive Design of OFDM Radar Signal with Improved Wideband Ambiguity Function[J].Signal Processing,IEEE Transactions on,2010,58(2):928-933. [12]SEN S,NEHORAI A.Target Detection in Clutter Using Adaptive OFDM Radar[J].Signal Processing Letters,IEEE,2009,16(7):592-595.
[13]KAFSHGARI S,MOHSENI R.Fluctuating target Detection in Presence of Non Gaussian Clutter in OFDM Radars[J].AEU-International Journal of Electronics and Communications,2013,67(10):885-893.
[14]SEN S.OFDM Radar Space-time Adaptive Processing by Exploiting Spatio-temporal Sparsity[J].Signal Processing,IEEE Transactions on,2013,61(1):118-130.
[15]SEN S.PAPR-Constrained Pareto-Optimal Wave form Design for OFDM-STAP
Radar[J],2013.
[16]CHAVALI P,NEHORAI A.Cognitive Radar for Target Tracking in Multipath
Scenarios[C]//Wave form Diversity and Design Conference(WDD),2010 International IEEE,2010:000110-000114.
[17]SEN S,NEHORAI A.OFDM MIMO Radar with Mutual-information Waveform Design for Low-grazing Angle Tracking[J].Signal Processing,IEEE Transactions on,2010,58(6):3 152-3 162.
[18]SEN S,NEHORAI A.Adaptive OFDM Radar for Target Detection in Multipath Scenarios[J].Signal Processing,IEEE Transactions on,2011,59(1):78-90.
[19]TIGREK R F,DE HEIJ W J A,VAN Genderen P.Multi-carrier Radar Waveform Schemes for
Range and Doppler Processing[C]//IEEE National Radar Conference
Proceedings,Pasadena,CA,United States,2009:1-5.
[20]LELLOUCH G,TRAN P,PR IBIC R,et al.OFDM Waveforms for Frequency Agility And Opportunities for Doppler Processing in Radar[C]//IEEE Radar
Conference,Rome,Italy,2008:432-437.
[21]顾陈,张劲东,朱晓华.基于 OFDM 的多载波调制雷达系统信号处理及检测[J].电子与信息学报,2009,31(6):1 298-1 300.
[22]MOHSENI R,SHEIKHI A,SHIRAZI M A M.A New Approach to Compress Multicarrier Phase-coded Signals[C]//Radar Conference，RADAR'08 IEEE，2008:1-6.
[23]袁海锋,江朝抒.OFDM-MIMO 雷达体制的多径抑制性能分析[J].信号处理,2012,28(7):1 000-1 005.
[24]霍凯.基于 OFDM 新体制雷达信号的微动目标特征提取研究[D].长沙:国防科学技术大
学,2011.
[25]霍凯,李康乐,姜卫东,等.微动目标 OFDM 雷达回波调制机理分析[J].电子学
报,2011,39(3):685-689.
[26]WANG Z,TIGREK F,KRASNOV O,et al.Interleaved OFDM Radar Signals for Simultaneous Polarimetric Measurements[J].Aerospace and Electronic Systems,IEEE Transactions on,2012,48(3):2 085-2 099.
[27]WANG W Q.Space-time Coding MIMO-OFDM SAR for High-resolution
Imaging[J].Geoscience and Remote Sensing,IEEE Transactions on,2011,49(8):3 094-3 104.
[28]GARMATYUK D,BRENNEMAN M.Adaptive Multicarrier OFDM SAR Signal Processing[J].Geoscience and Remote Sensing,IEEE Transactions on,2011,49(10):3 780-3 790.
[29]LELLOUCH G,NIKOOKAR H.On the Capability of a Radar Network to Support Communications[C]//Communications and Vehicular Technology in the Benelux,2007
14th IEEE Symposium on IEEE,2007:1-5.
[30]STURM C,ZWICK T,WIESBECK W.An OFDM System Concept for Joint Radar and Communications Operations[C]//IEEE Vehicular Technology
Conference,Barcelona,Spain,2009:1-5.
[31]STRALKA J P,MEYER G G L.OFDM-based Wideband Phased Array Radar Architecture[C]//Radar Conference.RADAR′08.IEEE.IEEE,2008:1-6.。