关于《在OFDM中使用叠加训练进行同步信道估计与感知》的学术研究报告
本文旨在向各位研究者介绍由Lianet Méndez-Monsanto、Kun Chen-Hu、María Julia Fernández-Getino García 以及 Ana García Armada共同完成，并于2025年发表在IEEE全球通信会议（GLOBECOM 2025）上的研究论文《Simultaneous Channel Estimation and Sensing with Superimposed Training in OFDM》。该研究来自西班牙卡洛斯三世大学信号理论与通信系。本研究聚焦于第六代移动通信网络中的一项关键使能技术——通感一体化，提出了一种创新的、基于叠加训练的信号设计与处理方案，旨在以零导频开销实现高性能的信道估计与环境感知，为6G应用提供了简化且高效的实现路径。
一、 学术背景
本研究的主要科学领域是无线通信，具体涉及第六代移动通信系统中的通感一体化技术。随着5G向6G演进，网络不仅需要提供高速率、低时延的通信服务，还被期望具备如同雷达般的精确感知能力，以实现车辆网联、高精度定位、环境建模等创新应用。然而，现有5G标准中，信道估计依赖于导频符号辅助调制，而为感知/定位引入的定位参考信号进一步占用了本就有限的时频资源，导致数据传输速率下降，在通信与感知资源之间形成了直接的权衡矛盾。
在此背景下，叠加训练技术因其能消除专用导频开销而受到广泛关注。ST技术将数据信号与导频信号算术叠加在同一时频资源上发射，通过在接收端进行平均操作来抑制数据引起的自干扰，从而无需牺牲数据资源即可获得信道估计。尽管已有研究将ST应用于ISAC，但现有方案存在诸多局限：或仅限于单站感知场景（不适合定位，因为接收数据对接收者完全未知），或需要在感知与通信性能之间进行折衷（例如牺牲一半数据功率），或依赖多天线进行空分复用而未完全共享资源，或涉及高计算复杂度的算法。
因此，本研究的目标是设计一种基于ST的ISAC系统，克服上述缺陷。具体而言，研究旨在：1) 设计一种与通信波形完全共享所有时频空资源的低功率叠加导频信号；2) 开发一种低复杂度的接收机信号处理技术，能够同步估计通信信道并感知目标（获取距离与速度）；3) 确保方案与现有OFDM框架向后兼容，并适用于双站、单站等多种感知场景，同时最大化通信性能。
二、 研究流程详述
本研究的工作流程清晰，主要包含系统模型构建、发射机导频信号设计、接收机处理算法设计以及性能仿真评估四个核心环节。
第一环节：系统模型构建。 研究建立了一个单输入单输出双向链路的系统模型。通信波形采用符合5G标准的OFDM信号，包含N个符号，每个符号有M个子载rier。信道建模为具有L个抽头的时变多径信道，每个路径i由复增益gi、归一化时延li和多普勒频移ki表征。这些参数直接关联目标的距离Ri和速度vi。该模型为后续的算法设计与分析提供了数学基础。
第二环节：发射机方案与叠加导频信号设计。 这是本研究的核心创新点之一。在发射端，研究提出将一个特定设计的Zadoff-Chu序列作为导频信号，以功率分配因子(1-β)叠加到功率为β的数据信号上。ZC序列具有恒定包络（有利于保持OFDM信号的峰均比）和良好的自相关特性。生成的时域发射信号为数据信号与导频信号的加权和。关键在于，这个ZC导频序列占据了全部可用的时频资源（通过循环扩展使其长度匹配总样本数），实现了真正的“零导频开销”。此外，研究深入分析了ZC序列根值μ的选择原则。由于目标运动导致的多普勒频移会使ZC序列产生循环移位，不当的μ值可能导致时延与多普勒估计出现模糊。为此，作者推导了一个闭式表达式，用于根据最大多普勒频移（或最大目标速度）选择μ，以确保在接收端能够明确区分不同路径的时延与多普勒贡献，从而避免模糊检测。这一理论推导为实际系统设计提供了关键指导。
第三环节：ST-based ISAC接收机设计。 这是另一个核心创新点，提出了低复杂度的处理算法。接收机处理主要分为以下几个步骤： 1. 匹配滤波（相关器组）： 接收到的信号首先不经过CP移除和OFDM解调，直接进入匹配滤波模块。该模块本质上是一个相关器组，其参考信号由本地生成的ZC序列与一组覆盖所有可能多普勒频移的复指数向量（多普勒参考向量）点乘构成。接收信号与每一个时延偏移和多普勒偏移对应的参考信号进行互相关运算，形成一个二维的互相关矩阵。 2. 参数估计与目标检测： 通过对互相关矩阵进行门限检测（研究提出了一种基于恒虚警率原理的简单门限设置方法），可以估计出存在的路径数量L̃，以及每条路径的归一化时延li和多普勒频移ki估计值。随后，根据互相关峰值即可计算出每条路径的复信道增益估计值gi。利用这些估计出的时延、多普勒和增益，可以重构出估计的信道矩阵。 3. 导频信号消除与数据解调： 利用估计出的信道和已知的导频序列，从接收信号中减去导频分量。之后，进行常规的OFDM接收流程（CP移除、DFT），并利用估计的信道矩阵进行单抽头频域均衡，最终检测出发送的数据符号。 4. 数据辅助的增强步骤（可选）： 为进一步提升信道增益估计的精度，研究提出一个可选的迭代细化步骤。该步骤利用初步检测出的数据符号，通过逐路径消除和平均操作，更精确地估计每条路径的复增益。这个过程能显著降低残留的数据自干扰和噪声影响，但代价是略微增加计算复杂度。
第四环节：仿真评估与性能分析。 研究设计了四个不同的参数集（Set-A至Set-D）来模拟毫米波热点、Sub-6GHz车载以及与其他文献对比的场景。通过大量的数值仿真，从多个维度评估所提方案的性能： * 信道归一化均方误差： 作为同时衡量感知（目标检测）和通信（信道估计）性能的综合指标。 * 误码率： 评估通信性能，并与理想信道状态信息下的性能进行对比。 * 目标检测概率与虚警概率： 评估感知/定位性能。 研究将所提方案与现有的两种代表性ST-based ISAC方案（文献[8]的空分复用方案和文献[6]的FMCW叠加方案）进行了对比。
三、 主要研究结果
仿真结果全面验证了所提方案的有效性和优越性。
在信道NMSE性能方面（图2、图3），所提方案在多种场景下均表现出色。与依赖空分复用、浪费一半资源的文献[8]方案相比，本方案在零开销的前提下取得了更优的NMSE性能，这主要归功于匹配滤波过程中的平均操作有效抑制了数据自干扰。与使用FMCW导频、需分配一半功率给导频（β=0.5）从而损害通信性能的文献[6]方案相比，本方案仅使用少量导频功率（β=0.8或0.95）就获得了显著更低的NMSE，这凸显了ZC序列优越的自相关特性。此外，结果还显示，在高信噪比区域，所提的基本方案会因残留的数据干扰而出现错误平层，而可选的数据辅助增强步骤能够消除这一平层，进一步提升估计精度，但其性能提升仅在信噪比超过一定门限后才显现。
在通信BER性能方面（图4），对于Set-A和Set-B场景，所提方案（无论是否使用数据辅助）的误码率曲线都非常接近理想信道状态信息下的性能极限。这表明，基于ST估计出的信道足以支持高质量的通信数据恢复。数据辅助步骤能带来进一步的性能提升，使其更接近理想情况。
在感知/定位性能方面（图5），所提方案在SNR高于-12 dB时就能实现令人满意的目标检测概率（Pd > 0.9），且虚警概率极低（Pfa < 10^-6）。考虑到通信通常需要在SNR > 0 dB时才能可靠工作，这意味着该方案在通信可行的条件下，能同步提供有效的目标检测能力。
复杂度分析表明，所提方案的核心匹配滤波步骤的复杂度主要与搜索的时延范围和多普勒范围成正比，且由于ZC序列的恒模特性，相关运算可简化为相位上的实数加法，避免了复数乘法，显著降低了计算负担。与需要多次矩阵求逆的现有ST-based ISAC方案相比，本方案无需矩阵求逆，具有更低的计算复杂度。
四、 研究结论与价值
本研究成功提出并设计了一套完整的、基于叠加ZC序列的OFDM通感一体化系统。该方案的核心价值在于，它提供了一种与现有5G框架兼容且可平滑演进至6G的ISAC部署方式。通过精心设计的ZC导频序列和低复杂度的匹配滤波接收处理，该方案能够以零导频开销同步实现高精度的信道状态信息估计和环境目标感知。这不仅完全避免了因专用参考信号（如PRS）引入的数据速率损失，其性能还超越了现有的基于叠加导频或PRS的解决方案。同时，方案的计算复杂度低于现有的ST-based ISAC方法。因此，该研究为多载波通信网络在不牺牲任何资源的前提下，成功提供额外的感知服务奠定了坚实的技术基础，具有重要的理论创新价值和实际应用前景。
五、 研究亮点
六、 其他有价值内容
研究还对所提方案与现有5G标准中的PRS进行了对比，指出PRS由分散的导频组成，无法实现系统的全感知分辨率，而本方案中全覆盖的ZC序列显著改善了模糊函数，从而能提供更优的感知分辨率。此外，作者在讨论中指出，尽管保留了传统的单抽头频域均衡器，但仍需配置合适的OFDM参数（特别是子载波间隔）以最小化高速移动场景下的子载波间干扰，这为实际系统部署提供了有益的工程考量。