随着6G时代万物智联愿景的推进，集成感知与通信(ISAC)技术正成为突破频谱资源瓶颈的关键路径。传统通信中心设计范式往往以牺牲雷达性能为代价——正交频分复用(OFDM)波形存在多普勒敏感性缺陷，正交啁啾分复用(OCDM)面临计算复杂度挑战，而正交时频空(OTFS)虽在时延-多普勒域表现优异，其模糊度函数仍存在旁瓣干扰。如何在保证雷达高精度探测的同时实现高效数据传输，成为学术界与工业界共同面临的”鱼与熊掌”难题。
针对这一挑战，Kumoh国立理工学院与Qassim大学联合研究团队在《IEEE Open Journal of the Communications Society》发表创新性研究成果。研究团队另辟蹊径地提出雷达中心设计哲学：以仿频分复用(AFDM)为物理层载体，通过啁啾域索引调制(CDIM)实现通信数据的”隐形嵌入”。这种设计使得每个AFDM符号的生成都采用从雷达兼容查找表中选取的预定义啁啾系数对(c1,c2)，既保持了波形模糊度函数的紧凑性，又通过结构性调制规避了传统幅度/相位调制对雷达相关特性的破坏。
关键技术方法体系包含四个核心环节：首先构建基于离散仿射傅里叶变换(IDAFT)的AFDM调制框架，通过前啁啾矩阵Λc1与后啁啾矩阵Λc2实现时频域的二次相位旋转；其次设计雷达兼容的啁啾对查找表，确保所有候选参数组均满足模糊度等效性约束；接着采用帧结构设计，首符号固定使用优化啁啾对(c1*,c2*)作为雷达参考信号；最后在接收端通过二维快速傅里叶变换(2D-FFT)实现联合距离-多普勒估计，并基于最小均方误差(MMSE)均衡器进行索引检测。
系统架构与信号模型
研究团队建立了4×4多输入多输出(MIMO)单站雷达系统模型，采用啁啾周期前缀(CPP)保障循环卷积特性。如附图1所示，发射端通过IDAFT实现符号映射：sm(t)=Λc1HFNHΛc2Hxm(t)，其中FN为N点离散傅里叶变换矩阵。信道模型采用P径时延-多普勒弥散模型，接收信号经匹配滤波后通过快时间(距离)与慢时间(多普勒)二维处理形成距离-多普勒谱。
啁啾域索引调制机制
创新性地将通信数据嵌入过程转化为啁啾参数选择问题。如表1所示，预设4组雷达兼容的啁啾对对应2比特索引调制，每组参数均通过模糊度向量、仿频分复用变换(DAFT)耦合分数等指标严格筛选。这种结构性调制使得数据块与参考块满足|χx(c1,c2)[?,ν]|=|χx雷达[?,ν]|的模糊度等价条件，从根本上保障了雷达性能不受通信嵌入影响。
通信性能分析
在扩展车辆环境(EVA)与扩展典型城市(ETU)信道下的误码率(BER)测试表明（图2），AFDM-IM在双选择性信道下显著优于OFDM-IM与OCDM-IM。当信噪比(SNR)为16dB时，AFDM-IM在ETU信道下可达10-5量级，较OCDM-IM提升一个数量级。特别在纯时间选择性信道中，AFDM-IM与OTFS-IM性能曲线高度重合，在100Hz多普勒频移下仍保持10-4的BER水平，验证了其对高速场景的适应性。
感知性能评估
如图3所示的多目标场景测试中，AFDM-IM在距离-角度与距离-多普勒域均表现出最优的目标分辨能力。对比OFDM-IM存在的旁瓣扩散问题，AFDM-IM通过啁啾参数优化使主瓣宽度压缩约40%，在60m/100m/105m等密集目标场景下实现清晰分离。其距离分辨率稳定保持ΔR=c/(2B)=1.5m，多普勒分辨率Δv=λ/(2Tobs)未因索引调制而劣化。
模糊度函数特性
图4的对比分析揭示了AFDM波形设计的核心优势。相较于OFDM存在的周期性多普勒栅栏效应和OTFS的矩形脉冲形变，AFDM通过预啁啾/后啁啾操作实现时频能量的智能重分布，在主瓣锐度与旁瓣抑制间取得最佳平衡。其模糊度函数在时延与多普勒维度的3dB宽度分别比OCDM缩减25%和18%，为密集目标检测提供了理论保障。
这项研究的重要意义在于重新定义了ISAC波形设计范式：通过雷达中心的设计哲学与啁啾域索引调制的创新结合，实现了感知与通信性能的协同优化。AFDM-IM不仅解决了传统波形在双色散信道下的适应性问题，更通过结构性嵌入机制避免了雷达性能妥协。研究团队提出的模糊度等效约束准则、雷达兼容查找表设计方法等创新概念，为未来智能超表面(Meta-surface)辅助ISAC、毫米波频段扩展等研究方向奠定了理论基础。随着自动驾驶、无人机群控等应用场景的深化，这种兼具低复杂度(Ο(NlogN))与高性能的波形架构，有望成为6G空天地一体化网络的核心技术支撑。
