相位编码调频连续波雷达：融合传统与创新的智能感知技术

相位编码调频连续波雷达（Phase-Coded Frequency Modulated Continuous Wave, PC-FMCW）代表了雷达技术演进的重要方向，它巧妙地将传统FMCW雷达的硬件简洁性与相位编码技术的抗干扰能力相结合，为日益拥挤的电磁环境提供了优雅的解决方案。这项技术的核心创新在于，它通过在频域处理层面而非射频层面实现扩频，从而在不增加频谱占用的前提下获得了抗干扰增益，使得多部雷达能够在相同频段内和谐共存。

从传统到创新：PC-FMCW的技术演进

传统的FMCW雷达通过连续发射频率随时间线性变化的电磁波来探测目标。发射信号的频率按照预定规律（通常是锯齿波或三角波）进行周期性扫频，当这些电磁波遇到目标反射回来时，由于传播时间延迟，接收信号的瞬时频率与发射信号存在差异。雷达通过测量这个频率差（称为差拍频率）来计算目标距离，其基本关系式为 $$R = \frac{c_0 \times \Delta t}{2} = \frac{c_0 \times \Delta f}{2 \times \frac{df}{dt}}$$，其中$c_0$为光速，$\Delta t$是时间延迟，$\Delta f$是测得的差拍频率，$\frac{df}{dt}$是频率扫描速率。这种设计的精妙之处在于将高频雷达信号转换为低频差拍信号进行处理，大幅降低了对模数转换器（ADC）采样率的要求，使得FMCW雷达能以相对简单的硬件实现高精度测距。

然而，随着自动驾驶汽车的快速普及和智能交通系统的发展，城市道路上同时工作的雷达数量呈指数级增长。传统FMCW雷达面临着前所未有的挑战：当多部雷达在相同频段工作时，相互之间的干扰会显著抬高系统的噪声底，使得弱目标淹没在干扰之中；更严重的是，干扰信号可能被误判为真实目标，在雷达显示屏上形成"幽灵目标"，危及安全判断。在军事应用中，传统FMCW雷达还面临着电子战环境下的欺骗式干扰和压制式干扰威胁，敌方可以通过数字射频存储器（DRFM）技术复制并重放雷达信号，制造虚假目标或拖引真实目标的回波，使雷达失去判断能力。

正是在这样的背景下，PC-FMCW技术应运而生。它在传统FMCW信号的基础上叠加了相位编码调制，就像给每部雷达配备了独特的"身份标识码"。这种混合波形既保留了频率调制带来的测距优势，又通过相位编码实现了信号的可区分性和抗干扰能力。更为关键的是，PC-FMCW通过巧妙的信号处理架构，成功保留了传统FMCW的"解斜"（dechirping）处理优势，使系统能够继续以较低的采样率工作，避免了直接采样相位编码信号所需的极高硬件成本。

数学基础：PC-FMCW的信号模型与理论框架

理解PC-FMCW的工作机制需要深入其数学本质。标准FMCW雷达的发射信号可表示为：

$$x_{FMCW}(t) = \exp\left(-j\left(2\pi f_c \cdot t + \pi k t^2\right)\right)$$

其中$f_c$是载波频率，$k = \frac{B}{T}$是线性调频斜率，$B$为带宽，$T$为扫频周期，时间$t \in [0, T]$。这个表达式描述了一个瞬时频率随时间线性增加的复指数信号，相位随时间的二次方增长。

在PC-FMCW系统中，发射信号模型扩展为：

$$x_T(t) = s(t) \cdot \exp\left(-j\left(2\pi f_c \cdot t + \pi k t^2\right)\right)$$

这里引入的$s(t)$是相位编码信号，它对FMCW波形进行调制。当电磁波遇到距离为$R_0$、径向速度为$v_0$的运动目标时，接收信号经历时延$\tau(t) = \frac{2(R_0 + v_0t)}{c}$，其中$c$是光速。考虑目标的复散射系数$\alpha_0$，接收信号可写为：

$$x_R(t) = \alpha_0 \cdot s(t - \tau(t)) \cdot \exp\left(-j\left(2\pi f_c(t-\tau(t)) + \pi k(t-\tau(t))^2\right)\right)$$

这个表达式体现了相位编码在传播过程中的完整保持，同时频率调制部分承载了目标的距离和速度信息。

接收机的核心处理是将接收信号与发射信号的复共轭相乘，实现解斜处理。在PC-FMCW系统中，一个关键创新是使用未编码的FMCW信号作为本振信号进行混频：

$$x_M(t) = x_R(t) \cdot x^*_{FMCW}(t)$$

经过详细的数学推导，混频后的信号可简化为：

$$x_M(t) = \alpha_0 \cdot s(t - \tau_0) \cdot \exp\left(j\left(2\pi f_c \cdot \tau_0 + 2\pi f_d \cdot t + 2\pi f_b \cdot t\right)\right)$$

其中$f_d = \frac{2v_0 f_c}{c}$是多普勒频率，$f_b = k\tau_0$是差拍频率，它直接关联着目标距离。在车载雷达等应用中，当多普勒频率相对于频率分辨率可忽略时，表达式进一步简化为：

$$x_M(t) \approx \alpha_0 \cdot s(t - \tau_0) \cdot \exp(j2\pi f_b \cdot t)$$

这个结果表明，解斜后的信号包含了两个关键成分：相位编码$s(t - \tau_0)$和携带距离信息的单频信号$\exp(j2\pi f_b \cdot t)$。

将混频输出进行傅里叶变换，可以得到频域表示：

$$X_M(f) = \alpha_0 \cdot S(f - f_b) \cdot \exp\left(-j2\pi f_b \frac{f-f_b}{k}\right)$$

这里$S(f)$是编码信号的频谱。这个表达式揭示了一个重要现象：编码信号的频谱在频域内被平移了差拍频率$f_b$的距离，同时引入了一个与目标延迟相关的相位项。这意味着不同距离的目标，其对应的编码信号在时域上会有不同的时间延迟，这正是PC-FMCW信号处理面临的核心挑战。

相位编码方案：从理论到实践的演进

相位编码的实现方式直接影响着PC-FMCW系统的性能表现。最简单的是二进制相移键控（Binary Phase Shift Keying, BPSK）编码，其相位变化$\phi_{bpsk}(t)$仅在0和$\pi$之间跳变。数学上可表达为：

$$c(t) = \exp(j\phi_{bpsk}(t)) = \frac{1}{T}\frac{1}{T_c} \sum_{n=1}^{N_c} \exp(j\phi_n) \cdot \text{rect}\left(\frac{t-(n-\frac{1}{2})T_c}{T_c}\right)$$

其中$N_c$是一个扫频周期内的码片数量，$T_c = \frac{T}{N_c}$是单个码片的持续时间，$\phi_n$是第$n$个比特的相位值。这种编码的优点是实现简单，但存在一个严重问题：相位的突变会在瞬时频率中产生狄拉克$\delta$函数，导致信号频谱的剧烈展宽。

为了理解这一问题，我们计算BPSK编码的瞬时频率：

$$\frac{1}{2\pi}\frac{d}{dt}\phi_{bpsk}(t) = \frac{1}{2\pi} \sum_{n=1}^{N_c} (\phi_{n+1} - \phi_n)\delta(t - nT_c)$$

这些$\delta$函数意味着相位跳变的瞬间，频率理论上趋于无穷大，在实际系统中会表现为宽广的频谱展宽和严重的频谱泄漏。这不仅增加了对采样率的要求，还会导致距离旁瓣抬高，降低雷达的动态范围。

为了克服BPSK的缺陷，研究人员引入了高斯平滑相位编码方案。通过对相位跳变应用高斯滤波器：

$$h(t) = \frac{\eta}{\sqrt{\pi}} \cdot \exp(-\eta^2 t^2)$$

其中$\eta = \sqrt{\frac{2\pi^2 B_s^2}{\ln 2}}$，$B_s$是3dB带宽，可以得到平滑后的相位：

$$\phi_{gauss}(t) = \phi_{bpsk}(t) \otimes h(t)$$

这时的瞬时频率变为：

$$\frac{1}{2\pi}\frac{d}{dt}\phi_{gauss}(t) = \frac{\eta}{2\pi\sqrt{\pi}} \sum_{n=1}^{N_c} (\phi_{n+1} - \phi_n) \cdot \exp\left(-\eta^2(t-nT_c)^2\right)$$

原本的狄拉克$\delta$函数被替换为高斯形状的平滑过渡，显著减少了频谱扩展，使得系统能够以更低的采样率工作。

更进一步的改进是高斯最小频移键控（Gaussian Minimum Shift Keying, GMSK）编码，它对高斯平滑后的相位进行时间积分：

$$\phi_{gmsk}(t) = \int \phi_{gauss}(t)dt$$

相应的瞬时频率为：

$$\frac{1}{2\pi}\frac{d}{dt}\phi_{gmsk}(t) = \frac{1}{4\pi} \sum_{n=1}^{N_c} (\phi_{n+1} - \phi_n) \cdot \text{erf}(\eta(t - nT_c))$$

其中$\text{erf}$是误差函数。GMSK提供了最平滑的相位过渡，在三种方案中具有最低的频谱扩展和最优的旁瓣性能。实验验证表明，当采用GMSK编码并配合适当的补偿技术时，PC-FMCW雷达能够达到与传统FMCW相当的60dB动态范围，而BPSK编码的系统动态范围仅约30dB。

群延迟滤波与相位滞后补偿：关键技术突破

PC-FMCW面临的一个核心技术挑战是编码信号的包络对齐问题。在解斜处理后，不同距离目标对应的差拍信号具有不同的频率，而相位编码使得这些不同频率的信号在时域上产生了不同的时间延迟。如果不加以处理，直接进行解码会导致编码增益的损失和旁瓣性能的严重恶化。

解决这一问题的方法是引入群延迟滤波器。该滤波器的传递函数为：

$$H_g(f) = \exp(j\theta_g(f)) = \exp\left(j\frac{\pi f^2}{k}\right)$$

它能够补偿不同频率成分的传播延迟差异。当差拍信号通过这个滤波器后，所需的群延迟为：

$$\tau_g(f) = -\frac{1}{2\pi}\frac{d\theta(f)}{df}\bigg|_{f=f_b} = -\tau_0 = -\frac{f_b}{k}$$

正好补偿了目标回波的时间延迟。应用群延迟滤波后，频域中的信号变为：

$$Z_o(f) = X_M(f) \cdot H_g(f) = \alpha_0 \cdot S(f - f_b) \cdot \exp\left(j\left(\frac{\pi f_b^2}{k} + \frac{\pi}{k}(f-f_b)^2\right)\right)$$

然而，这里出现了一个新的问题：表达式中的二次相位项$\frac{\pi}{k}(f-f_b)^2$会引起群延迟色散效应。这个二次相位在编码信号的频谱范围内引入了非线性相位偏移，导致解码后的信号仍然存在残余相位误差：

$$z_d(t) = \alpha_0 \cdot \exp(j2\pi f_b \cdot t) \cdot \exp(j\varepsilon(t))$$

其中$\varepsilon(t)$是残余相位误差，它会降低编码增益并恶化距离旁瓣。

解决色散问题的关键是相位滞后补偿技术。其核心思想是在发射前对编码信号预先施加反向的二次相位调制，补偿滤波器：

$$H_{lag}(f) = \exp\left(-j\frac{\pi f^2}{k}\right)$$

在时域对应于：

$$h_{lag}(t) = \sqrt{\frac{k}{j}} \cdot \exp\left(-\frac{\pi k t^2}{j}\right)$$

将原始编码信号与补偿滤波器卷积得到：

$$\hat{s}(t) = s(t) \otimes h_{lag}(t)$$

对于BPSK编码，补偿后的信号形式为：

$$\hat{s}(t) = \frac{1}{T}\frac{1}{T_c}\frac{1}{2} \sum_{n=1}^{N_c} \exp(j(\phi_{n+1}-\phi_n)) \cdot \text{erf}\left(\sqrt{\frac{\pi k}{j}}(t - nT_c)\right)$$

应用相位滞后补偿后，混频输出经群延迟滤波器处理的结果变为：

$$\hat{Z}_o(f) = \alpha_0 \cdot S(f - f_b)$$

二次色散项被完全消除，实现了完美解码：

$$\hat{z}_d(t) = \alpha_0 \cdot \exp(j2\pi f_b \cdot t)$$

这一系列数学推导揭示了PC-FMCW技术的精妙之处：通过在发射端预先扭曲信号，补偿接收端处理引入的畸变，最终实现了低复杂度、高性能的信号处理。这种方法的代价是发射信号的峰均功率比（PAPR）增加，但实验表明GMSK编码相比BPSK能够将PAPR的增加控制在可接受范围内。

PC-FMCW相对传统FMCW的技术优势

PC-FMCW技术最显著的优势在于其卓越的抗干扰能力。当多部雷达在同一频段工作时，传统FMCW雷达会将其他雷达的发射信号当作目标回波处理，在距离-多普勒图上形成虚假的峰值。而PC-FMCW系统通过相位编码实现了扩频处理：干扰信号因为编码不匹配，经过解码处理后被展宽到整个差拍频谱范围内，功率密度大幅降低。理论上，使用长度为$N_c$的伪随机编码序列可以获得约$10\log_{10}(N_c)$ dB的处理增益。例如，1024位编码长度可提供约30dB的峰值旁瓣抑制，这意味着干扰信号的能量被分散到1024个距离单元中，每个单元接收到的干扰功率仅为原来的千分之一。

在电子战对抗方面，PC-FMCW展现出传统FMCW所不具备的韧性。对于压制式噪声干扰，编码增益提高了系统的有效信噪比，使得真实目标能够在较高的干扰背景下被检测到。对于欺骗式干扰，特别是基于数字射频存储器的转发式干扰，攻击者需要准确预测差拍信号的初始相位才能实施有效欺骗，而相位编码使得这一预测变得极其困难。更重要的是，每部雷达可以使用加密的相位编码序列作为射频指纹，对返回信号进行身份验证，从而识别并拒绝虚假的回波信号。这种内在的认证机制为安全关键应用提供了重要保障。

PC-FMCW还使得多输入多输出（MIMO）雷达系统的实现更加高效。传统的FMCW MIMO雷达通常采用时分复用，各发射通道依次发射，这会降低系统的数据更新率。而PC-FMCW可以为每个发射通道分配正交的相位编码序列，使得所有发射机能够同时工作，接收端通过编码匹配区分不同发射源的回波。这种码分复用方式不仅提高了系统效率，还能利用虚拟阵列技术扩展天线孔径，在不增加物理天线数量的情况下提升角度分辨率。对于需要快速四维参数估计（距离、方位角、俯仰角、速度）的应用，这一优势尤为明显。

联合雷达通信（RadCom）是PC-FMCW开辟的另一个应用方向。通过调制相位编码序列来嵌入通信数据，系统可以在执行目标探测的同时进行信息传输。这种双功能设计在车联网（V2X）应用中具有重要价值：车辆既可以利用雷达感知周围环境，又能通过相同的硬件与其他车辆交换信息，实现协同感知和协调决策。相比于独立部署雷达和通信系统，这种集成方案能够更高效地利用频谱资源，降低系统成本和复杂度。

信号处理流程与实现架构

PC-FMCW雷达的信号处理流程体现了理论创新与工程实践的完美结合。整个过程始于波形生成：数字信号处理器根据预设的参数生成数字基带信号，包含线性调频斜率和相位编码序列。这个数字信号经过数模转换器（DAC）转换为模拟信号后，驱动锁相环（PLL）频率综合器或直接数字频率合成器（DDS），生成射频载波。相位调制器将编码序列调制到线性调频信号上，功率放大器将信号放大后通过天线发射到空间。接收天线阵列捕获反射回波，低噪声放大器将微弱信号放大，然后进入混频器。这里的关键是，本振信号使用未经相位编码的发射信号，而不是发射信号本身。这种设计保留了相位编码信息在差拍信号中，为后续的解码处理奠定了基础。混频后的差拍信号通过低通滤波器滤除高频成分，保留几MHz到几十MHz范围内的目标信息。可变增益放大器根据信号强度自适应调整增益，确保模数转换器工作在最佳动态范围内。

然后ADC以10-25 MHz的采样率（远低于传统相位编码雷达所需的数百MHz甚至GHz采样率）将差拍信号数字化。首先应用群延迟滤波器对不同频率的差拍信号进行包络对齐，这一步骤可以在时域或频域实现，通常采用快速傅里叶变换（FFT）技术以提高效率。对齐后的信号与参考编码序列的复共轭相乘，完成解码过程。这个匹配滤波操作将匹配的信号能量聚焦到峰值，而将不匹配的干扰信号展宽到噪声水平。

随后是经典的二维FFT处理：在快时间维度（单个扫频周期内）进行FFT提取距离信息，在慢时间维度（多个扫频周期间）进行FFT提取多普勒信息，生成距离-多普勒二维图。为了降低频谱泄漏，通常在FFT前应用窗函数，如汉宁窗、汉明窗或Taylor窗。目标检测采用恒虚警率（CFAR）算法，它根据局部噪声水平自适应调整检测门限，在保持恒定虚警率的同时最大化检测概率。常用的CFAR变体包括单元平均CFAR（CA-CFAR）、有序统计CFAR（OS-CFAR）等，各有其适用场景。

对于MIMO雷达系统，还需要进行额外的通道分离和波束形成处理。接收天线阵列的各通道信号经过上述处理后，利用各发射通道的编码正交性分离出各自的回波。通过虚拟阵列技术，可以将$M$个发射天线和$N$个接收天线形成$M \times N$个虚拟阵元，显著提升角度分辨率。数字波束形成算法如MUSIC（多重信号分类）、ESPRIT或Capon方法可以实现超分辨角度估计，精度远超传统波束形成方法。

硬件实现与系统设计考量

从硬件角度看，PC-FMCW雷达的射频前端与传统FMCW基本相同，主要增加的是相位调制能力。以77 GHz车载雷达为例，发射机包含压控振荡器（VCO）、频率综合器、相位调制器和功率放大器。现代集成方案如德州仪器的AWR系列或恩智浦的TEF系列将这些功能集成在单芯片上，采用CMOS或SiGe工艺实现，芯片尺寸仅$5 \times 5$ mm左右。相位调制器通常采用I/Q调制器架构，能够实现任意相位状态的精确调制，支持BPSK、QPSK甚至更高阶的调制方式。

接收机的关键挑战是在保持低噪声性能的同时实现大动态范围。低噪声放大器的噪声系数直接影响系统灵敏度，在77 GHz频段，先进的LNA噪声系数可达2-3 dB。混频器需要良好的隔离度（通常要求LO-RF隔离大于25 dB）以防止本振泄漏影响弱目标检测。可变增益放大器提供40-50 dB的增益调节范围，适应从近距离强目标到远距离弱目标的巨大回波功率变化。

ADC的选择需要在采样率、分辨率和功耗之间权衡。PC-FMCW系统的一大优势是保留了传统FMCW的低采样率特性，典型的差拍信号带宽在10-20 MHz范围内，采用20-50 MHz采样率的12-14位ADC即可满足要求。相比之下，直接采样相位编码信号需要GHz级采样率和更高的位宽，成本和功耗都会急剧上升。现代雷达芯片通常集成多通道ADC，支持4-16个接收通道的同步采样，为MIMO雷达提供了硬件基础。

并且，系统级参数设计需要综合考虑性能指标与资源约束。带宽$B$决定距离分辨率$\Delta r = \frac{c}{2B}$，4 GHz带宽可实现3.75 cm的理论分辨率，但更大的带宽意味着更高的采样率和处理复杂度。扫频周期$T$影响速度分辨率和最大无模糊速度，典型值在40 μs到1 ms之间。编码长度$N_c$与处理增益成正比，但也增加了PAPR和计算负担，实际应用中通常选择16-1024位。GMSK平滑带宽$B_s$通常设为码片带宽$B_c = \frac{N_c}{T}$的2倍，在频谱效率和旁瓣性能间取得平衡。

附录：PC-FMCW数学推导详解

A. 混频输出的完整推导

让我们从PC-FMCW系统的基本信号模型开始，进行详细的数学推导。发射信号为：

$$x_T(t) = s(t) \cdot \exp\left(-j\left(2\pi f_c t + \pi k t^2\right)\right)$$

其中相位编码信号$s(t)$可以表示为：

$$s(t) = \exp(j\phi(t))$$

当信号遇到距离$R_0$、径向速度$v_0$的目标时，接收信号为：

$$x_R(t) = \alpha_0 \cdot s(t-\tau(t)) \cdot \exp\left(-j\left(2\pi f_c(t-\tau(t)) + \pi k(t-\tau(t))^2\right)\right)$$

其中时变延迟：

$$\tau(t) = \frac{2(R_0 + v_0 t)}{c} = \tau_0 + \tau_d \cdot t$$

这里$\tau_0 = \frac{2R_0}{c}$是初始延迟，$\tau_d = \frac{2v_0}{c}$是多普勒引起的延迟率。

展开$(t-\tau(t))^2$项：

$$(t-\tau(t))^2 = t^2 - 2t\tau(t) + \tau^2(t)$$

代入$\tau(t)$的表达式：

$$= t^2 - 2t(\tau_0 + \tau_d t) + (\tau_0 + \tau_d t)^2$$

$$= t^2 - 2t\tau_0 - 2t^2\tau_d + \tau_0^2 + 2\tau_0\tau_d t + \tau_d^2 t^2$$

$$= t^2(1 - 2\tau_d + \tau_d^2) - 2t\tau_0(1 - \tau_d) + \tau_0^2$$

在雷达应用中，$\tau_d \ll 1$（对于$v_0 = 300$ m/s的高速目标，$\tau_d \approx 2 \times 10^{-6}$），因此可以忽略$\tau_d^2$项：

$$(t-\tau(t))^2 \approx t^2(1 - 2\tau_d) - 2t\tau_0 + \tau_0^2$$

接收信号的相位项变为：

$$\Phi_R(t) = -2\pi f_c(t-\tau(t)) - \pi k(t-\tau(t))^2$$

$$\approx -2\pi f_c t + 2\pi f_c \tau_0(1-\tau_d) - \pi k t^2(1-2\tau_d) + 2\pi k t\tau_0 - \pi k\tau_0^2$$

混频处理使用未编码的本振信号：

$$x_{LO}(t) = \exp\left(j\left(2\pi f_c t + \pi k t^2\right)\right)$$

混频输出：

$$x_M(t) = x_R(t) \cdot x_{LO}(t) = \alpha_0 \cdot s(t-\tau(t)) \cdot \exp(j\Delta\Phi(t))$$

其中相位差：

$$\Delta\Phi(t) = 2\pi f_c \tau_0(1-\tau_d) + 2\pi k t\tau_0 - \pi k t^2 \cdot 2\tau_d - \pi k\tau_0^2$$

引入多普勒频率$f_d = f_c \tau_d$和差拍频率$f_b = k\tau_0$：

$$\Delta\Phi(t) = 2\pi f_c \tau_0 - 2\pi f_d \tau_0 + 2\pi f_b t - 2\pi f_d t - \pi k\tau_0^2$$

由于$f_d \tau_0 \ll f_c \tau_0$，且$\tau_0^2$项产生的是常数相位，可以吸收到$\alpha_0$中，因此：

$$x_M(t) \approx \alpha_0 \cdot s(t-\tau_0) \cdot \exp\left(j2\pi(f_b - f_d)t + j\Phi_0\right)$$

其中$\Phi_0 = 2\pi f_c \tau_0$是初始相位。

B. 群延迟滤波器的设计与分析

混频输出的频谱通过傅里叶变换获得。定义编码信号的傅里叶变换对：

$$s(t) \leftrightarrow S(f)$$

根据时移性质：

$$s(t-\tau_0) \leftrightarrow S(f) \cdot \exp(-j2\pi f \tau_0)$$

考虑调制定理，混频输出的频谱为：

$$X_M(f) = \alpha_0 \cdot S(f - f_b) \cdot \exp(-j2\pi (f-f_b)\tau_0) \cdot \exp(j\Phi_0)$$

重新整理相位项：

$$X_M(f) = \alpha_0 \cdot S(f - f_b) \cdot \exp\left(-j2\pi f \tau_0 + j2\pi f_b \tau_0 + j\Phi_0\right)$$

由于$\tau_0 = \frac{f_b}{k}$，代入得：

$$X_M(f) = \alpha_0 \cdot S(f - f_b) \cdot \exp\left(-j2\pi f \frac{f_b}{k} + j2\pi \frac{f_b^2}{k} + j\Phi_0\right)$$

群延迟滤波器的设计目标是补偿线性相位项$-2\pi f \frac{f_b}{k}$。设计滤波器：

$$H_g(f) = \exp\left(j\pi \frac{f^2}{k}\right)$$

该滤波器的群延迟特性为：

$$\tau_g(f) = -\frac{1}{2\pi} \frac{d\theta_g(f)}{df} = -\frac{1}{2\pi} \frac{d}{df}\left(\pi \frac{f^2}{k}\right) = -\frac{f}{k}$$

当输入信号在频率$f_b$处时，产生的群延迟恰好为$-\tau_0$，实现了时间对齐。

C. 相位滞后补偿的数学原理

应用群延迟滤波后，输出频谱为：

$$Z_o(f) = X_M(f) \cdot H_g(f) = \alpha_0 \cdot S(f - f_b) \cdot \exp\left(j\pi \frac{(f-f_b)^2}{k} + j\Phi_1\right)$$

其中$\Phi_1 = \Phi_0 + \pi \frac{f_b^2}{k}$是累积的常数相位。

二次相位项$\pi \frac{(f-f_b)^2}{k}$在编码信号频谱范围内引入了群延迟色散。设编码信号的带宽为$B_c$，在频带边缘$f = f_b \pm \frac{B_c}{2}$处，相位偏差为：

$$\Delta\phi_{edge} = \pi \frac{(B_c/2)^2}{k} = \pi \frac{B_c^2}{4k}$$

对于典型参数（$B_c = 100$ MHz，$k = 10^{15}$ Hz/s），相位偏差可达数弧度，严重影响解码性能。

相位滞后补偿通过预失真解决这一问题。定义补偿滤波器：

$$H_{lag}(f) = \exp\left(-j\pi \frac{f^2}{k}\right)$$

其时域响应通过驻相法计算：

$$h_{lag}(t) = \int_{-\infty}^{\infty} \exp\left(-j\pi \frac{f^2}{k}\right) \exp(j2\pi ft) df$$

令相位函数$\Psi(f) = -\pi \frac{f^2}{k} + 2\pi ft$，驻相点满足：

$$\frac{d\Psi}{df} = -\frac{2\pi f}{k} + 2\pi t = 0$$

得到驻相频率$f_s = kt$。在驻相点附近进行二阶泰勒展开：

$$\Psi(f) \approx \Psi(f_s) + \frac{1}{2}\frac{d^2\Psi}{df^2}\bigg|_{f_s}(f-f_s)^2$$

其中$\frac{d^2\Psi}{df^2} = -\frac{2\pi}{k}$，因此：

$$h_{lag}(t) \approx \exp(j\pi kt^2) \int_{-\infty}^{\infty} \exp\left(-j\frac{\pi}{k}(f-kt)^2\right) df$$

利用Fresnel积分：

$$\int_{-\infty}^{\infty} \exp\left(-j\frac{\pi}{k}x^2\right) dx = \sqrt{\frac{k}{j}}$$

得到：

$$h_{lag}(t) = \sqrt{\frac{k}{j}} \exp(j\pi kt^2) = \sqrt{\frac{k}{j}} \exp\left(-\frac{\pi kt^2}{j}\right)$$

D. GMSK编码的频谱特性分析

GMSK编码通过高斯滤波和积分操作实现平滑相位过渡。设原始BPSK序列为$\{b_n\} \in \{-1, +1\}$，对应的NRZ信号为：

$$b(t) = \sum_{n} b_n \cdot p(t - nT_c)$$

其中$p(t)$是矩形脉冲。高斯滤波器的冲击响应为：

$$g(t) = \frac{1}{\sigma\sqrt{2\pi}} \exp\left(-\frac{t^2}{2\sigma^2}\right)$$

其中$\sigma$与3dB带宽$B_s$的关系为：

$$B_s = \frac{\sqrt{2\ln 2}}{2\pi\sigma}$$

滤波后的基带信号：

$$q(t) = b(t) \otimes g(t) = \sum_{n} b_n \cdot g_p(t - nT_c)$$

其中$g_p(t) = p(t) \otimes g(t)$是成形脉冲。GMSK的相位轨迹为：

$$\phi_{GMSK}(t) = \frac{\pi h}{2T_c} \int_{-\infty}^{t} q(\tau) d\tau$$

其中$h = 0.5$是调制指数。瞬时频率为：

$$f_i(t) = \frac{1}{2\pi} \frac{d\phi_{GMSK}}{dt} = \frac{h}{4T_c} q(t)$$

功率谱密度通过自相关函数计算。定义自相关：

$$R_s(\tau) = E[s^*(t) s(t+\tau)] = E[\exp(j(\phi(t+\tau) - \phi(t)))]$$

对于GMSK，相位差$\Delta\phi(\tau) = \phi(t+\tau) - \phi(t)$是高斯随机变量，其方差为：

$$\sigma^2_{\Delta\phi}(\tau) = \frac{\pi^2 h^2}{2T_c^2} \int_{-\infty}^{\infty} |G(f)|^2 (1 - \cos(2\pi f\tau)) df$$

其中$G(f)$是高斯滤波器的频率响应。功率谱密度为：

$$S_s(f) = \mathcal{F}\{R_s(\tau)\} = \exp\left(-\frac{2\pi^2 f^2}{\beta^2}\right)$$

其中$\beta = \frac{B_s}{\sqrt{\ln 2}}$。这表明GMSK具有优良的频谱集中特性，旁瓣衰减呈高斯规律。

E. 虚拟MIMO阵列与角度估计

PC-FMCW在MIMO雷达中的应用涉及复杂的阵列信号处理。考虑$M$个发射天线和$N$个接收天线的MIMO系统，第$m$个发射天线使用编码$s_m(t)$，总发射信号为：

$$x_T(t) = \sum_{m=1}^{M} s_m(t) \cdot \exp\left(-j\left(2\pi f_c t + \pi k t^2\right)\right) \cdot a_T(\theta_m)$$

其中$a_T(\theta_m)$是发射阵列的导向矢量。对于均匀线阵：

$$a_T(\theta) = \left[1, e^{-j\frac{2\pi d_T}{\lambda}\sin\theta}, \ldots, e^{-j\frac{2\pi (M-1)d_T}{\lambda}\sin\theta}\right]^T$$

目标在角度$\theta_0$处，第$n$个接收天线的信号为：

$$x_{R,n}(t) = \alpha_0 \sum_{m=1}^{M} s_m(t-\tau_0) \cdot e^{j2\pi f_b t} \cdot e^{-j\frac{2\pi}{\lambda}[(m-1)d_T + (n-1)d_R]\sin\theta_0}$$

经过解码分离各发射通道后，形成$M \times N$维虚拟阵列响应：

$$\mathbf{y} = \alpha_0 \cdot (\mathbf{a}_T(\theta_0) \otimes \mathbf{a}_R(\theta_0))$$

其中$\otimes$表示Kronecker积。虚拟阵列的孔径为：

$$L_{virtual} = (M-1)d_T + (N-1)d_R + \max(d_T, d_R)$$

角度分辨率由Rayleigh准则确定：

$$\Delta\theta = \frac{\lambda}{L_{virtual} \cos\theta_0}$$

使用MUSIC算法进行超分辨角度估计。协方差矩阵：

$$\mathbf{R} = E[\mathbf{y}\mathbf{y}^H] = |\alpha_0|^2 \mathbf{a}(\theta_0)\mathbf{a}^H(\theta_0) + \sigma^2\mathbf{I}$$

特征分解：

$$\mathbf{R} = \mathbf{U}_s\mathbf{\Lambda}_s\mathbf{U}_s^H + \mathbf{U}_n\mathbf{\Lambda}_n\mathbf{U}_n^H$$

MUSIC谱：

$$P_{MUSIC}(\theta) = \frac{1}{\mathbf{a}^H(\theta)\mathbf{U}_n\mathbf{U}_n^H\mathbf{a}(\theta)}$$

峰值位置对应目标角度，分辨率可达$\frac{\Delta\theta}{10}$量级。

F. 克拉美罗下界分析

为了评估PC-FMCW系统的理论性能极限，推导参数估计的克拉美罗下界（Cramér-Rao Lower Bound, CRLB）。

考虑参数向量$\boldsymbol{\theta} = [R_0, v_0, \theta_0, \phi_0]^T$，包含距离、速度、角度和初始相位。观测信号模型：

$$\mathbf{x} = \mathbf{s}(\boldsymbol{\theta}) + \mathbf{n}$$

其中$\mathbf{n}$是复高斯噪声，协方差为$\sigma^2\mathbf{I}$。Fisher信息矩阵：

$$[\mathbf{J}]_{ij} = \frac{2}{\sigma^2} \text{Re}\left\{\frac{\partial \mathbf{s}^H}{\partial \theta_i} \frac{\partial \mathbf{s}}{\partial \theta_j}\right\}$$

对于距离估计，信号对距离的偏导数：

$$\frac{\partial \mathbf{s}}{\partial R_0} = -j\frac{4\pi}{c}\left(f_c + kt\right) \mathbf{s}$$

Fisher信息：

$$J_{RR} = \frac{2}{\sigma^2} \int_0^T \left|\frac{\partial s(t)}{\partial R_0}\right|^2 dt = \frac{32\pi^2 E_s}{\sigma^2 c^2}\left(f_c^2 + \frac{B^2}{3}\right)$$

其中$E_s$是信号能量。CRLB为：

$$\text{var}(\hat{R}_0) \geq \frac{1}{J_{RR}} = \frac{c^2 \sigma^2}{32\pi^2 E_s (f_c^2 + B^2/3)}$$

对于高带宽系统（$B \gg f_c$），简化为：

$$\sigma_R \geq \frac{c}{4\pi B} \cdot \frac{1}{\sqrt{2\cdot\text{SNR}}}$$

类似地，速度估计的CRLB：

$$\sigma_v \geq \frac{c}{4\pi f_c T} \cdot \frac{1}{\sqrt{2\cdot\text{SNR}}}$$

角度估计的CRLB（对于$N$元均匀线阵）：

$$\sigma_\theta \geq \frac{\lambda}{2\pi d \cos\theta_0} \cdot \frac{1}{\sqrt{N(N^2-1)\cdot\text{SNR}/3}}$$

这些结果表明，PC-FMCW系统在保持编码增益的同时，其参数估计精度接近理论极限，验证了设计的优越性。

G. 非线性效应与补偿技术

实际系统中，功率放大器的非线性会影响PC-FMCW性能。考虑三阶非线性模型：

$$y(t) = a_1 x(t) + a_3 x^3(t)$$

其中$a_1$是线性增益，$a_3$是三阶非线性系数。对于PC-FMCW信号：

$$x(t) = A(t) \exp(j\Phi(t))$$

其中$A(t)$是包络，$\Phi(t)$是相位。输出信号：

$$y(t) = \left(a_1 A(t) + a_3 A^3(t)\right) \exp(j\Phi(t))$$

AM-AM失真：

$$|y(t)| = |a_1| A(t) \left|1 + \frac{a_3}{a_1} A^2(t)\right|$$

AM-PM失真：

$$\arg(y(t)) = \Phi(t) + \arctan\left(\frac{\text{Im}(a_3/a_1) A^2(t)}{1 + \text{Re}(a_3/a_1) A^2(t)}\right)$$

对于GMSK调制的PC-FMCW，包络变化相对平缓，主要关注AM-PM失真。使用多项式预失真：

$$x_{pd}(t) = x(t) + \sum_{k=1}^{K} c_{2k+1} x(t) |x(t)|^{2k}$$

系数通过最小二乘法优化：

$$\{c_{2k+1}\} = \arg\min \int_0^T |y_{pd}(t) - x_{ideal}(t)|^2 dt$$

实验表明，5阶预失真可将邻道功率比（ACPR）改善15-20 dB。

H. 多路径传播与超分辨算法

城市环境中的多路径传播给PC-FMCW带来挑战。考虑$L$条路径的信号模型：

$$x_R(t) = \sum_{l=1}^{L} \alpha_l \cdot s(t-\tau_l) \cdot \exp(j2\pi f_{b,l} t)$$

传统FFT无法分辨间距小于$\frac{1}{T}$的多普勒频率或小于$\frac{c}{2B}$的距离。采用ESPRIT算法实现超分辨。

构造Hankel矩阵：

$$\mathbf{H} = \begin{bmatrix} x(1) & x(2) & \cdots & x(N-M+1) \\ x(2) & x(3) & \cdots & x(N-M+2) \\ \vdots & \vdots & \ddots & \vdots \\ x(M) & x(M+1) & \cdots & x(N) \end{bmatrix}$$

进行奇异值分解：

$$\mathbf{H} = \mathbf{U}\mathbf{\Sigma}\mathbf{V}^H$$

信号子空间由前$L$个左奇异向量张成。构造移位不变矩阵：

$$\mathbf{U}_1 = \mathbf{U}(1:M-1, 1:L), \quad \mathbf{U}_2 = \mathbf{U}(2:M, 1:L)$$

求解广义特征值问题：

$$\mathbf{U}_1^H \mathbf{U}_2 = \mathbf{\Psi} \mathbf{\Phi} \mathbf{\Psi}^{-1}$$

对角矩阵$\mathbf{\Phi}$的特征值给出频率估计：

$$f_{b,l} = \frac{\arg(\phi_l)}{2\pi \Delta t}$$

进而得到距离超分辨估计：

$$R_l = \frac{c \cdot f_{b,l}}{2k}$$

该方法可实现$\frac{\Delta R}{10}$量级的分辨率，但需要较高的信噪比（通常要求SNR > 20 dB）。