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龙图腾网获悉电子科技大学申请的专利一种低旁瓣和PAPR特性的OFDM通信感知一体化信号的生成方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN121151176B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202511676374.X，技术领域涉及：H04L27/26；该发明授权一种低旁瓣和PAPR特性的OFDM通信感知一体化信号的生成方法是由史洁明;陈济洲;李会勇;程子扬设计研发完成，并于2025-11-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种低旁瓣和PAPR特性的OFDM通信感知一体化信号的生成方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种低旁瓣和PAPR特性的OFDM通信感知一体化信号的生成方法，涉及通信及雷达技术领域，方法包括：构建有N个子载波的OFDM时域信号，构建通信感知一体化频域信号，一体化频域信号包括通信子载波集合和雷达感知子载波集合，构建通信感知一体化信号的数学模型，构建拉格朗日增广函数，更新OFDM时域信号，更新通信子载波，更新雷达子载波，更新拉格朗日乘子，重复上述更新步骤，得到最优结果。本发明方案在PAPR约束下同时优化雷达感知和通信性能，解决了非凸问题，在感知与通信性能之间达成了良好平衡。

本发明授权一种低旁瓣和PAPR特性的OFDM通信感知一体化信号的生成方法在权利要求书中公布了：1.一种低旁瓣和PAPR特性的OFDM通信感知一体化信号的生成方法，其特征在于，所述方法包括： 步骤S1，构建有N个子载波的OFDM时域信号； 步骤S2，建立通信感知一体化频域信号，一体化频域信号包括通信子载波集合和雷达感知子载波集合，构建的通信感知一体化频域信号具体为：其中，表示通信频段中第n个子载波上的数据，表示雷达频段中第n个子载波上的数据，Ωc表示通信子载波集，Ωr表示雷达感知子载波集； 步骤S3，构建通信感知一体化信号的数学模型，模型满足的约束条件为：对雷达感知子载波施加频域恒模约束、限制通信子载波属于离散编码序列集A以及限制时域波形的功率； 构建的通信感知一体化信号的数学模型具体为： 其中，·H表示厄密共轭运算符，s.t.表示条件，Xc为与通信子载波对应的频域序列，Xr为与雷达感知子载波对应的频域序列，Nc表示通信子载波总数，Sc为给定通信子载波上的理想传输的相位编码符号，xn为OFDM时域信号x中的元素，0≤σ≤1表示通信和感知的权重调节因子，A为离散编码序列集，λ是PAPR约束，P表示时域信号的平均能量，|·|表示取绝对值，||·||2表示二范数，Jp为时移矩阵，表示为： 其中，pzeros表示p个0，p表示离散时间延迟索引； 步骤S4，构建拉格朗日增广函数和基于ADMM算法的变量更新过程： 构建的拉格朗日增广函数为： 其中，表示拉格朗日增广函数，ρ为惩罚因子，u为缩放后的拉格朗日乘子； 在第k+1次迭代时，ADMM算法由以下更新过程组成： 其中，xk为第k次迭代的OFDM时域信号，xk+1为第k+1次迭代的OFDM时域信号，Xck为第k次迭代时与通信子载波对应的频域序列，Xck+1为第k+1次迭代时与通信子载波对应的频域序列，Xrk为第k次迭代时与雷达感知子载波对应的频域序列，Xrk+1为第k+1次迭代时与雷达感知子载波对应的频域序列，uk为第k次迭代的拉格朗日乘子，u+k+1为第k+1次迭代的拉格朗日乘子，集合和分别定义为： 步骤S5，更新OFDM时域信号，具体为： 拉格朗日增广函数关于OFDM时域信号x的最小值的优化问题表示为： 其中，arg min·表示使目标函数取得最小值，Re·表示取实部操作，是与x无关的项，·H表示厄密共轭运算符，I表示单位矩阵； 然后通过梯度投影法对上式进行求解，令梯度为零，求解得到： 最后，xk+1由下式更新： 步骤S6，更新通信子载波，具体为： 对于给定的集合{xk+1,Xrk,uk}，拉格朗日增广函数关于Xc的最小值的优化问题表示为： 其中，Nc表示通信子载波总数，Sc为给定通信子载波上的理想传输的相位编码符号，xk+1H为xk+1的厄密共轭运算； 采用坐标下降法CD对上式求解，待优化变量为Xc中的元素即通信子载波上的信号，用迭代的方式将Nc维优化问题分解为一维优化问题，对于第n个一维优化问题，固定第n个通信子载波的值通过搜索集合A中所有离散通信符号的取值，并找到让拉格朗日增广函数关于Xc最小化的符号取值得到Nc个解后，令步骤S7，更新雷达子载波，具体为： 拉格朗日增广函数关于Xr的最小值的优化问题表示为： 其中，Re·表示取实部操作，表示雷达感知信号的第n个元素，为的共轭，令向量的第n个元素为0，其他元素与Xr相同，向量的第n个元素为1，其他元素为0，·H表示厄密共轭运算符； 设Xrn＝ejθ，dn＝|dn|ejφ，则拉格朗日增广函数关于Xr的最小值的优化问题变为： 当θ＝φ‑π时为最优解，因此有： 其中，ej·为复指数，j为虚数单位，θ和φ均为相位角； 步骤S8，更新拉格朗日乘子，更新方式为：uk+1＝uk+xk+1‑FIXrk+1+Xck+1； 步骤S9，重复步骤S5到步骤S8，直到达到最大迭代次数。

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