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多普勒域调制方案Chirp - DMA 多址接入技术在复杂的自动驾驶场景中多辆车同时进行通信与感知时如何高效地利用有限的时频资源成为了关键问题。Chirp - DMA 多址接入技术应运而生它为解决这一难题提供了创新的思路和方法。Chirp - DMA 技术的核心在于其独特的资源感知原理。它巧妙地利用 “专用短 Chirp” 来实现对空闲时 - 频斜块资源的快速感知。在接收端本振会产生 “专用短 Chirp”这个特殊的信号就像一个敏锐的 “侦察兵”与环境中的信号进行拍频。当低通滤波器LPF输出端出现中频IF能量时就如同侦察兵发现了目标这意味着该斜块已被其他车辆占用反之如果 LPF 输出端没有检测到 IF 能量则表明该斜块处于空闲状态可以被标记为可用资源。通过这种快速而准确的感知方式车辆能够迅速了解周围时频资源的使用情况为后续的通信和感知任务做好准备。在实际应用中保证相邻斜块间的时延间隔至关重要。这一原理基于信号传播的时间特性确保相邻斜块间至少有 Tu 的时延间隔。从理论上来说这一设计使得系统能够并行容纳 Tc/(2Tu) 个车 - 车链路。在一个繁忙的十字路口多辆自动驾驶汽车同时行驶每辆车都配备了基于 Chirp - DMA 技术的通感一体化系统。通过精确控制时延间隔这些车辆可以在不同的时 - 频斜块上同时进行通信和感知相互之间不会产生干扰就像一场有序的交响乐演奏每个乐器都在自己的节奏和旋律中和谐共鸣。这种设计大大提高了系统的多用户接入能力使得多个车 - 车链路能够在同一时间、同一频段内稳定运行为车联网的高效通信和协同感知提供了坚实的保障。延迟 - 多普勒域调制技术延迟 - 多普勒域调制技术是实现通感一体化的核心技术之一它巧妙地将通信数据与目标的物理参数相结合开辟了一条全新的通信调制路径。这项技术的调制原理基于 Chirp 信号独特的时延和多普勒特性将数据巧妙地映射到目标的 “距离、速度、幅度” 三个维度上。在实际操作中通过对 Chirp 信号的时延进行精确控制车辆可以将通信数据转化为信号到达时间的变化从而在距离维度上携带信息。通过调整 Chirp 信号的多普勒频率车辆能够将数据编码为信号频率的偏移实现速度维度的信息传输。对信号幅度的调制则为数据传输提供了另一个维度使得信息能够更加丰富和准确地被传递。在车辆与前方车辆进行通信时它可以将自己的行驶速度、加速度等信息通过对 Chirp 信号的时延和多普勒频率调制发送给前方车辆。前方车辆接收到信号后通过复杂的信号处理算法能够准确地解调出这些信息从而更好地做出驾驶决策。为了适应不同的自动驾驶场景和需求延迟 - 多普勒域调制技术采用了双模式架构分别是基于时分复用TDM和多普勒分集复用DDM的两种方案。TDM 方案下天线按照时间顺序轮流发射信号就像接力赛中的运动员依次传递信号的 “接力棒”。这种方式使得系统能够在每个时隙内专注于一个信号的传输从而提供较高的通信速率可达百 kbps适用于对通信速率要求较高的场景如车辆在高速行驶时需要实时传输大量的路况信息和驾驶指令。而 DDM 方案则是天线同时发射信号通过预先设置不同的多普勒频率来区分不同的通道如同在同一条赛道上不同的选手穿着不同颜色的衣服来区分彼此。虽然这种方式的通信速率会降到 kbps 级别但它具有出色的抗噪声性能能够在 - 25dB 超低信噪比SNR下仍稳定运行特别适合远距离通信或弱回波场景如在山区等信号较弱的环境中车辆之间的通信依然能够保持稳定。调制解调设计调制解调是实现延迟 - 多普勒域调制技术的关键环节它涉及到信号的编码、传输和解码过程直接影响着通信的质量和可靠性。在调制方式上根据不同的体制TDM 体制和 DDM 体制有着各自独特的实现方式。在 TDM 体制中每个脉冲重复间隔PRI都可以作为一个独立的信息载体用于调制延时和幅度数据。这就好比在一条时间轴上每个固定的时间间隔都可以被用来传递不同的信息包通过对信号的延迟时间和幅度的调整将数据编码到这些信息包中。而整个相干处理间隔CPI则被用于调制多普勒数据通过在一个较长的时间周期内对 Chirp 信号的多普勒频率进行调制实现多普勒维度的信息传输。在车辆与周边基础设施进行通信时每个 PRI 可以携带车辆的位置、方向等信息而 CPI 则用于传输车辆的速度变化等多普勒相关信息。在 DDM 体制下整个 CPI 则被用于同时调制延时、多普勒和幅度数据。这种方式将所有的信息维度整合在一起在一个完整的信号周期内进行统一调制就像将不同的物品打包在一个包裹中一起发送。通过对 CPI 内 Chirp 信号的时延、多普勒频率和幅度进行协同调整实现多个维度信息的同时传输提高了信息传输的效率和完整性。在车辆编队行驶的场景中每辆车可以通过 DDM 体制将自己与前后车辆的相对距离、速度以及自身的行驶状态等信息通过一个 CPI 内的信号调制发送给编队中的其他车辆实现车辆间的紧密协同。解调过程则是一个将接收到的信号还原为原始数据的过程它通过一系列严谨的步骤来实现。首先是距离 - 多普勒映射RDM形成对每根收发通道接收到的信号进行二维快速傅里叶变换2D - FFT这就像将一幅模糊的图像通过特殊的处理方法变得清晰可见从而获得距离 - 速度图直观地展示出目标的距离和速度信息。接着是数据判决利用恒虚警率CFAR检测算法先检测出显著峰这些显著峰就像地图上的重要地标代表着信号中的关键信息。然后通过比较 “应在位置” 与 “实测位置” 的偏移量直接将其映射成比特信息同时对于幅度信息则采用正交相移键控QPSK或正交幅度调制QAM等判决方法进行解调准确地还原出信号中的幅度信息。最后是跟踪与去耦利用扩展卡尔曼滤波EKF算法在帧间追踪连续的物理轨迹就像在黑暗中追踪一个移动的目标通过不断地更新和预测目标的位置把缓慢变化的感知参数与离散的数据成功分离从而得到准确的通信数据和环境感知信息。⛳️ 运行结果 部分代码 参考文献 部分理论引用网络文献若有侵权联系博主删除 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料团队擅长辅导定制多种科研领域MATLAB仿真助力科研梦 各类智能优化算法改进及应用生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱调度、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划2E-VRP、充电车辆路径规划EVRP、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位、冷链、时间窗、多车场等、选址优化、港口岸桥调度优化、交通阻抗、重分配、停机位分配、机场航班调度、通信上传下载分配优化 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维2.1 bp时序、回归预测和分类2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类2.14 PNN脉冲神经网络分类2.15 模糊小波神经网络预测和分类2.16 时序、回归预测和分类2.17 时序、回归预测预测和分类2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断图像处理方面图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知 路径规划方面旅行商问题TSP、车辆路径问题VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划EVRP、 双层车辆路径规划2E-VRP、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻、公交车时间调度、水库调度优化、多式联运优化 无人机应用方面无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划、 通信方面传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配 信号处理方面信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化、心电信号、DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理传输分析去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测电力系统方面微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电、MPPT优化、家庭用电、电/冷/热负荷预测、电力设备故障诊断、电池管理系统BMSSOC/SOH估算粒子滤波/卡尔曼滤波、 多目标优化在电力系统调度中的应用、光伏MPPT控制算法改进扰动观察法/电导增量法、电动汽车充放电优化、微电网日前日内优化、储能优化、家庭用电优化、供应链优化\智能电网分布式能源经济优化调度虚拟电厂能源消纳风光出力控制策略多目标优化博弈能源调度鲁棒优化电力系统核心问题经济调度机组组合、最优潮流、安全约束优化。新能源消纳风光储协同规划、弃风弃光率量化、爬坡速率约束建模多能耦合系统电-气-热联合调度、P2G与储能容量配置新型电力系统关键技术灵活性资源虚拟电厂、需求响应、V2G车网互动、分布式储能优化稳定与控制惯量支撑策略、低频振荡抑制、黑启动预案设计低碳转型碳捕集电厂建模、绿氢制备经济性分析、LCOE度电成本核算风光出力预测LSTM/Transformer时序预测、预测误差场景生成GAN/蒙特卡洛不确定性优化鲁棒优化、随机规划、机会约束建模能源流分析、PSASP复杂电网建模经济调度算法优化改进模型优化潮流分析鲁棒优化创新点文献复现微电网配电网规划运行调度综合能源混合储能容量配置平抑风电波动多目标优化静态交通流量分配阶梯碳交易分段线性化光伏混合储能VSG并网运行构网型变流器 虚拟同步机等包括混合储能HESS蓄电池超级电容器电压补偿,削峰填谷一次调频功率指令跟随光伏储能参与一次调频功率平抑直流母线电压控制MPPT最大功率跟踪控制构网型储能光伏微电网调度优化新能源虚拟同同步机VSG并网小信号模型 元胞自动机方面交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀 雷达方面卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合、SOC估计、阵列优化、NLOS识别 车间调度零等待流水车间调度问题NWFSP、置换流水车间调度问题PFSP、混合流水车间调度问题HFSP、零空闲流水车间调度问题NIFSP、分布式置换流水车间调度问题 DPFSP、阻塞流水车间调度问题BFSP5 往期回顾扫扫下方二维码