简介本资源为东南大学软件学院SEU SISE优秀毕业设计成果聚焦ISAC通感一体化方向包含Matlab实现源码、论文阅读笔记与代码复现资料面向通信工程、电子信息、自动化及人工智能等专业的学生、教师与科研人员可用于毕业设计、课程设计、课题复现及进阶学习。压缩包共190个文件约2.58MB以py、c、h、js、cs等源码文件为主辅以jpg、png图片、json配置、css样式及txt说明文档覆盖算法实现、界面交互与工程配置等多个层面目录结构清晰便于按模块查阅与二次开发。目前已有135人学习关注。读者可从中获得完整的通感一体化系统实现思路、论文要点梳理与代码复现路径并借助笔记理解关键算法与调试方法适合在源码基础上修改拓展完成自己的毕设或科研验证任务。1. ISAC通感一体化毕设复现从Matlab源码到论文笔记的完整路径通信和感知原本是两套独立系统一个管数据传输一个管目标探测。ISACIntegrated Sensing and Communication通感一体化要做的事情就是用同一套波形、同一套硬件、同一套帧结构同时完成这两件事。这个方向近两年在6G预研里热度极高原因很直接频谱越来越贵硬件集成度越来越高分开做两套系统的代价已经难以承受。SEU SISE这份优秀毕设的价值在于它把ISAC从公式推导到Matlab可运行代码的链路完整走了一遍还附带了论文阅读笔记和代码复现说明。如果你正在做毕设、准备入局ISAC方向或者需要一套能跑通的Matlab参考实现来验证自己的波形设计思路这份材料能帮你省掉大量从零搭框架的时间。但要注意拿到源码只是起点真正吃透ISAC需要理解波形与帧结构的设计逻辑、感知与通信的性能折中、以及Matlab仿真中那些不写出来就会翻车的参数细节。2. ISAC波形与帧结构Matlab里到底在仿真什么2.1 通感一体化的核心矛盾与波形选型ISAC最根本的工程矛盾在于通信要的是随机性承载信息感知要的是确定性获取回波。OFDM通信波形天然适合数据传输但直接拿来做感知会面临峰均比高、旁瓣泄漏严重、多普勒模糊等问题。常见的ISAC波形方案有三类以OFDM为底座的通信中心方案、以FMCW/调频连续波为底座的感知中心方案、以及两者融合的混合波形方案。这份毕设大概率采用的是OFDM-ISAC方案因为Matlab生态里OFDM工具箱最成熟且6G预研中OFDM-ISAC是主流路线。具体做法是在OFDM帧中划分出通信子载波和感知子载波或者在同一子载波上通过时频资源分配实现双功能。帧结构上通常包含同步头、感知导频段、通信数据段和保护间隔。感知导频段用已知序列如Zadoff-Chu序列或Gold序列填充接收端通过匹配滤波提取时延和多普勒。选型理由很实际OFDM-ISAC能复用现有通信链路的大部分模块FFT、信道估计、均衡改动集中在帧结构设计和感知信号处理算法上。对于毕设级别的实现这是性价比最高的路线。如果你用的是FMCW-ISAC那通信解调部分会复杂很多Matlab里需要额外搭建锁相环和混频器模型工作量翻倍。2.2 帧结构参数设计子载波间隔、符号长度与CP配置帧结构参数直接决定感知分辨率和通信吞吐。子载波间隔Δf决定符号周期T1/Δf进而影响感知的距离分辨率。距离分辨率ΔR c/(2B)B是带宽速度分辨率Δv λ/(2T_cpi)T_cpi是相干处理间隔。Matlab仿真里这些参数不是随便设的需要和场景匹配。以常见的车载ISAC场景为例探测距离150米、速度范围±60m/s、距离分辨率0.5米。反推带宽B c/(2ΔR) 3e8/(2*0.5) 300MHz。子载波间隔取60kHz对应T≈16.67μsCP长度取1.2μs左右。一个帧包含14个符号其中2个用于同步、4个用于感知导频、8个用于通信数据。在Matlab里配置这些参数时关键代码块如下% ISAC帧结构参数配置 c 3e8; % 光速 fc 28e9; % 载波频率 28GHz lambda c/fc; % 波长 B 300e6; % 带宽 300MHz delta_f 60e3; % 子载波间隔 60kHz T_sym 1/delta_f; % 符号周期 T_cp 1.2e-6; % 循环前缀长度 N_fft 4096; % FFT点数 N_cp round(T_cp/T_sym*N_fft); % CP采样点数 N_sym_per_frame 14; % 每帧符号数 N_pilot_sym 4; % 感知导频符号数 N_data_sym 8; % 通信数据符号数这段代码定义了ISAC仿真的基础参数。delta_f和T_cp的比值决定了频谱效率CP太长浪费资源太短则无法消除多径干扰。N_fft取4096是为了保证频率分辨率足够细但计算量会上去。实际跑的时候如果内存吃紧可以降到2048代价是感知距离分辨率会恶化。N_pilot_sym和N_data_sym的分配比例直接影响感知和通信的性能折中导频越多感知越准但通信速率下降。2.3 感知信号处理链路从回波到距离-多普勒图Matlab里ISAC感知处理的核心流程是接收回波 → 去除CP → FFT → 导频提取 → 距离维IFFT → 多普勒维FFT → 恒虚警检测。每一步都有坑。去除CP时如果CP长度不足以覆盖最大时延扩展会产生符号间干扰距离谱上会出现虚假峰值。FFT之后导频子载波上的信道响应包含了目标的距离和速度信息。距离维IFFT得到距离谱多普勒维FFT得到速度谱。最终形成一个距离-多普勒二维矩阵也就是常说的RD图。% 感知处理距离-多普勒图生成 rx_signal reshape(rx_signal, N_fft N_cp, N_sym_per_frame); rx_signal(1:N_cp, :) []; % 去除CP rx_freq fft(rx_signal, N_fft, 1); % 符号内FFT rx_pilot rx_freq(pilot_indices, :); % 提取导频子载波 % 距离维处理 range_profile ifft(rx_pilot, N_fft, 1); % 多普勒维处理 doppler_profile fftshift(fft(range_profile, N_sym_per_frame, 2), 2); % 恒虚警检测 rd_map abs(doppler_profile).^2; detection cfar_2d(rd_map, P_fa, guard_cells, ref_cells);pilot_indices是导频子载波的索引向量必须和发送端严格对应错一个位置整个RD图就废了。cfar_2d是二维恒虚警检测函数P_fa是虚警概率一般设1e-6到1e-4之间。guard_cells和ref_cells是保护单元和参考单元的数量保护单元太少会导致目标自遮蔽太多则小目标漏检。这些参数没有万能值需要根据场景信噪比和目标密度调。3. 论文阅读笔记怎么用从公式到代码的映射方法3.1 笔记里的系统模型图与Matlab模块对应关系论文阅读笔记最大的价值不是帮你读懂论文而是帮你建立“公式-代码”的映射。ISAC论文里常见的系统模型图包含发射机、信道、接收机三部分。发射机里的调制、上变频、波束成形在Matlab里对应的是comm.OFDMModulator、phased array toolbox里的phased.Transmitter。信道部分论文里写的是“双静态雷达信道通信多径信道”Matlab里需要用phased.FreeSpace和comm.RicianChannel分别建模再叠加。笔记里如果标注了公式编号比如“(12)是距离-多普勒联合估计的CRLB”那你就要在代码里找到对应的估计函数检查它是否达到了CRLB。达不到说明实现有损可能是导频密度不够或者估计算法不是最大似然。这种对照能帮你快速定位性能瓶颈。3.2 复现时论文参数与代码参数的对照表论文里的参数往往和代码里的不完全一致原因可能是归一化处理、单位不同、或者作者做了简化。下面这张表是复现时最常遇到的参数对照论文中的参数常见符号Matlab代码中的变量单位换算注意载波频率f_cfc论文可能用GHz代码用Hz带宽BB一致子载波间隔Δfdelta_f论文可能用kHz符号周期TT_symT1/Δf目标距离Rtarget_range论文可能用km目标速度vtarget_velocity论文可能用km/h发射功率P_ttx_power论文可能用dBm代码用W噪声功率σ²noise_power注意dB和线性值转换这张表建议打印出来贴在显示器旁边每改一个参数就核对一次。血泪经验单位不统一是Matlab仿真翻车的第一大原因尤其是dB和线性值的混用出来的RD图看着有目标但距离偏了一倍。3.3 从笔记中的性能指标反推代码验证点论文里通常会给出感知和通信的性能指标感知方面是检测概率、虚警概率、距离/速度估计RMSE通信方面是误码率、吞吐量、频谱效率。复现时不能只看代码跑通了要拿这些指标去验证。比如论文说“在SNR10dB时检测概率达到0.95”那你就需要在Matlab里加噪声、跑蒙特卡洛、统计检测结果。如果只有0.7说明要么CFAR参数不对要么导频功率分配不够。通信误码率也是同理论文里的BER曲线是在特定信道模型下测的你如果用了简化信道结果对不上很正常但趋势应该一致。4. 代码复现避坑Matlab ISAC仿真里最容易翻车的五个地方4.1 坑一CP长度不足导致距离谱出现虚假峰现象RD图上在近距离开外出现一排等间距的虚假峰值真实目标反而被淹没。原因CP长度小于信道最大时延扩展OFDM符号间产生干扰频域上表现为导频子载波之间的正交性被破坏IFFT之后形成周期性虚假峰。解决先估计场景的最大时延扩展。车载场景一般取1~2μs室内取0.1~0.5μs。CP长度至少覆盖最大时延扩展的1.5倍。如果已经定了帧结构改不了那就加时域窗函数抑制旁瓣但会损失一点距离分辨率。4.2 坑二导频图案与通信数据冲突导致感知性能骤降现象通信误码率正常但感知的检测概率远低于论文值。原因导频子载波和通信数据子载波在频域上重叠或者导频功率被数据功率挤压。有些实现里为了保通信速率把导频功率设得和數據一样感知信噪比不够。解决检查导频子载波的功率分配。感知导频的发射功率应该比数据子载波高3~6dB或者采用专用的感知符号不承载数据。如果帧结构里感知和通信共享子载波那就用正交覆盖码区分但复杂度会上去。4.3 坑三多普勒模糊导致速度估计出错现象目标速度估计值出现周期性跳变或者高速目标的速度符号反了。原因多普勒维FFT的点数不够或者脉冲重复频率PRF低于最大多普勒频率的两倍。ISAC帧结构里感知符号之间的间隔决定了等效PRF。解决计算最大多普勒频率f_d_max 2v_max/lambda。确保PRF 2f_d_max。如果帧结构固定那就用多普勒解模糊算法比如中国剩余定理或者多帧联合处理。Matlab里可以用phased.RangeDopplerResponse直接看模糊区。4.4 坑四CFAR参数设置不当导致虚警泛滥或漏检现象RD图上全是检测点或者真实目标一个都检不出来。原因CFAR的参考单元数、保护单元数、虚警概率没有根据实际信噪比调整。参考单元太少噪声估计方差大保护单元太少目标能量泄漏到参考窗里抬高噪声基底。解决参考单元数一般取32~64保护单元取2~4。虚警概率先设1e-4跑一遍看检测点数量再微调。如果场景里目标密集改用OS-CFAR或者GO-CFAR。Matlab的phased.CFARDetector2D里可以直接设这些参数。4.5 坑五信道模型过于理想导致结果无法落地现象仿真结果完美一换到实测数据或者更真实的信道模型就崩。原因用了自由空间路径损耗加高斯白噪声忽略了多径、阴影衰落、天线方向图畸变、相位噪声。解决至少加上Rician信道有直射径或Rayleigh信道无直射径再叠加相位噪声模型。Matlab里comm.PhaseNoise可以模拟本振相位噪声对ISAC的感知影响很大尤其是多普勒估计。天线方向图用phased.URA或phased.ULA建模别用各向同性天线。5. 进阶技巧用OOP重构ISAC仿真链路与性能验证5.1 把脚本式代码改成OOP架构原始毕设代码大概率是脚本堆叠改一个参数要翻好几个文件。用Matlab的OOP重构之后发射机、信道、接收机、感知处理器各成一个类参数通过属性传递调试效率翻倍。下面是一个简化的类框架classdef ISACSimulator handle properties waveform_cfg % 波形配置 channel_cfg % 信道配置 target_cfg % 目标配置 rx_signal % 接收信号 rd_map % 距离-多普勒图 end methods function obj ISACSimulator(wave_cfg, ch_cfg, tgt_cfg) obj.waveform_cfg wave_cfg; obj.channel_cfg ch_cfg; obj.target_cfg tgt_cfg; end function tx_signal transmit(obj) % 生成ISAC帧 tx_signal obj.generate_frame(); end function rx_signal propagate(obj, tx_signal) % 经过信道和目标反射 rx_signal obj.apply_channel(tx_signal); end function process(obj, rx_signal) % 感知处理 obj.rx_signal rx_signal; obj.rd_map obj.range_doppler_processing(); end function [pd, pfa] evaluate(obj, detection, ground_truth) % 性能评估 [pd, pfa] obj.calc_detection_metrics(detection, ground_truth); end end end这个类把仿真流程拆成transmit、propagate、process、evaluate四步每步可以单独测试。waveform_cfg里放子载波间隔、带宽、帧结构channel_cfg里放路径损耗、多径、噪声target_cfg里放目标距离、速度、RCS。改场景只需要改配置结构体不用动核心代码。5.2 用蒙特卡洛跑性能曲线验证论文结论单次仿真说明不了问题ISAC的性能指标都是统计量。用蒙特卡洛跑1000次每次随机化噪声、目标位置、信道相位统计检测概率和RMSE。Matlab里用parfor并行加速1000次大概几分钟能跑完。snr_range 0:2:20; pd_results zeros(size(snr_range)); rmse_results zeros(size(snr_range)); for i 1:length(snr_range) snr snr_range(i); pd_temp zeros(1, N_mc); rmse_temp zeros(1, N_mc); parfor j 1:N_mc sim ISACSimulator(wave_cfg, ch_cfg, tgt_cfg); sim.channel_cfg.snr snr; tx sim.transmit(); rx sim.propagate(tx); sim.process(rx); det sim.detect(); [pd_temp(j), ~] sim.evaluate(det, tgt_cfg); rmse_temp(j) sim.estimate_rmse(det, tgt_cfg); end pd_results(i) mean(pd_temp); rmse_results(i) sqrt(mean(rmse_temp.^2)); endN_mc取1000以上结果才稳定。snr_range覆盖论文里的测试区间。跑完之后把pd_results和rmse_results画出来和论文的曲线对比。如果趋势一致但数值有偏差检查噪声功率的计算方式如果趋势都不对大概率是某个模块的实现逻辑错了。5.3 一个具体技巧用RD图峰值信噪比快速判断链路是否正常每次改完代码不用跑完整蒙特卡洛先看RD图的峰值信噪比。正常情况下的峰值信噪比应该比平均噪声基底高20dB以上。如果只有10dB左右说明链路里有损耗或者参数不对。Matlab里一行代码就能算peak_snr 10*log10(max(rd_map(:)) / mean(rd_map(:)));这个值低于15dB就别往下跑了先查导频功率、CP长度、CFAR参考窗。我一般把这个检查放在每次仿真循环的第一步省得跑完1000次才发现参数设错了。希望帮到你。本文还有配套的精品资源点击获取