太赫兹波束精准赋形中的角度估计与追踪算法及通信感知一体化协同

发布时间：2026-07-23 10:38:00

来源：RF技术社区 (https://rf.eefocus.com)

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太赫兹频段的极窄波束使角度估计与追踪的精度成为链路质量的决定性因素。波束宽度随频率升高而收窄，波束指向偏差超过波束宽度的分数值后链路增益下降数分贝，通信链路可能中断。角度估计算法通过分析接收信号的相位差或到达时间差来确定信号源的方向，估计精度由阵列孔径与信噪比共同决定。追踪算法在角度估计的基础上连续更新目标方向，更新速率需匹配目标角速度的变化率。通信感知一体化框架使角度估计与追踪的结果不仅用于波束对准，还用于感知环境中的目标位置与运动状态。感知信息的利用提升了对目标未来位置的预测精度，预测精度的提升反过来改善追踪的响应速度。角度估计误差与追踪延时的相互影响决定了波束赋形精度的整体水平，两者的协同优化需要在信号处理算法的设计阶段统一考虑。

角度估计算法的性能受限于阵列的瑞利分辨率与信噪比。瑞利分辨率由阵列孔径与信号波长决定，孔径增大后分辨率提高，能够区分角度间隔更小的两个目标。在分辨率以下的角度间隔内，两个目标的信号在空间谱上叠加，无法通过传统波束形成方法分离。超分辨率算法如多重信号分类通过利用信号子空间与噪声子空间的正交性，在瑞利分辨率以下仍可分辨多个目标。多重信号分类的空间谱峰位置对信噪比敏感，低信噪比条件下的谱峰展宽，峰值位置偏离真实角度。信噪比提升的方法包括增加发射功率或延长积累时间，功率受限于辐射安全限值，积累时间受限于目标的相干时间。相干时间内目标的移动不应超过分辨率的分数值，移动速度较快时积累时间缩短。

追踪算法的状态模型基于目标的运动学特性，包括位置、速度与加速度。匀速模型在目标直线运动时预测精度较高，转弯或变速时模型失配导致预测误差增大。交互多模型算法在匀速与匀加速模型之间切换，切换依据为测量值与各模型预测值之间的残差。残差较小的模型获得较高的权重，权重在多个模型之间归一化分配。卡尔曼滤波器的增益系数根据测量噪声的协方差调整，协方差较大时滤波器更依赖模型预测，协方差较小时更依赖测量值。测量更新的时间间隔由角度估计的计算时间决定，计算时间较长时滤波器的更新频率降低，追踪延迟增加。延迟补偿将当前时刻的估计值外推至实际使用时刻，外推时间等于估计延迟与波束调整延迟之和。

通信感知一体化中的角度估计与追踪算法共享相同的阵列与信号处理资源。通信功能需要波束指向目标方向以获得最高的链路增益，感知功能需要扫描多个方向以检测目标是否存在。时分复用将时间周期划分为通信时段与感知时段，通信时段内波束固定指向目标方向，感知时段内波束在预定的角度范围内扫描。感知时段内的扫描结果用于更新目标的角度估计值，估计值在随后的通信时段内作为波束指向的参考。扫描范围的宽度影响感知时段的长度，较宽的扫描范围需要更多时间完成，减少通信时段的可用时间。感知时段与通信时段的比例调整基于目标角速度的测量值，角速度较大时感知时段比例增加以维持追踪精度。角度估计的误差传递至追踪算法后形成累积偏差，偏差的统计特性用于计算波束指向的不确定度。不确定度在波束赋形算法中作为约束条件加入权值计算，使波束主瓣在不确定度范围内展宽。主瓣展宽的幅度以降低阵列增益为代价，但提高了波束覆盖目标方向区间的概率。展宽后的波束增益在目标方向上的峰值降低，链路预算需在增益损失与覆盖概率之间折中。折中参数通过链路中断概率与平均增益的联合优化确定，优化目标为在可接受的中断概率下最大化平均增益。优化结果以查找表形式存储在波束控制器的参数库中，根据当前的不确定度读数调用对应的展宽参数。

角度估计与追踪算法的工程实现需要考虑实时计算平台的资源限制。矩阵求逆与特征分解等操作的计算复杂度较高，在资源受限的处理器上可能无法满足调度周期的时间要求。预处理步骤将数据维度降低至保留主要信号分量的程度，降维的幅度由保留的信号功率占总功率的百分比控制。计算精度方面，浮点运算与定点运算之间的选择影响估计误差的累积，定点运算在处理高动态信号时可能因动态范围不足产生溢出。定点数位宽的设计需在数字信号处理器供应商提供的数值分析指南指导下进行，避免过度设计导致资源浪费。从角度估计到追踪再到波束赋形，太赫兹波束的精准赋形正在通过通信感知一体化框架下的算法协同逐步提升其在高动态场景中的可用性，这种提升依赖于对计算资源分配与算法精度之间边界的清晰认识。

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