本文系统梳理了三种雷达体制的核心差异与应用优势：单基站雷达（收发共址，结构简单但抗干扰弱）、双基站雷达（收发分置，提升抗截获和反隐身能力）和多基站雷达（网络化架构，实现高精度探测和抗毁性）。通过对比分析收发配置、功能特点及典型应用，揭示了从单站向多站演进的技术趋势，包括无源融合、分布式相参探测和AI赋能。不同体制各具特点，需根据任务需求灵活选用或混合部署，理解其差异是雷达系统设计的基础。

雷达非接触式生命体征监测技术通过分析人体胸腔微动反射的电磁波信号，实现呼吸和心率的无接触测量。该技术面临的核心挑战是如何从微弱信号中分离出呼吸（4–12 mm位移）和心跳（0.2–0.5 mm位移）成分，两者频域重叠且易受噪声干扰。信号处理流程包括：1）CW/FMCW雷达的相位解调；2）静态杂波滤除与小波去噪等预处理；3）变分模态分解（VMD）等算法实现呼吸/心跳分离。VMD通过约束变分模型优化模

模型类型通信领域核心应用雷达领域核心应用CNN调制识别、信道估计、频谱感知SAR目标检测、时频图分类、干扰识别RNN/LSTM信道预测、序列检测微多普勒识别、航迹跟踪、模式识别GAN波形生成、数据增广、物理层安全欺骗干扰生成、SAR超分、信号降噪自编码器端到端通信、CSI压缩杂波抑制、特征提取语义通信、资源分配4D雷达检测、多传感器融合GNN路由优化、干扰管理雷达组网、点云关系建模SNN事件驱动通

本文提出了一种结合张量表示与深度神经网络（DNN）的混合模型框架，用于阵列信号处理任务。通过构建三阶或四阶张量模型保留阵列数据的多维结构（空间、时间、频率、极化等），并设计了三种典型融合架构：1）张量预处理+DNN（T-DNN）；2）内嵌张量层的神经网络（TNN）；3）张量递归神经网络（TRNN）。该框架通过张量分解降低参数量，同时利用DNN学习非线性映射，在损失函数中引入张量低秩约束和物理先验正

在使用SDK新建工程，创建main.c文件，出现undefined reference to 'main'的报错。或增加已经编写好的文件或文件夹到新建工程的路径下时，出现undefined reference to 'main'的报错。本文针对这两种情况提出了解决方案。

MUSIC和ESPRIT算法是阵列信号DOA估计的两种经典高分辨率方法。MUSIC算法基于信号与噪声子空间正交性，通过谱峰搜索实现高精度角度估计；ESPRIT则利用阵列旋转不变特性，通过特征值分解直接计算角度，计算效率更高。文章首先建立了均匀线阵接收模型，详细推导了两种算法的数学原理和实现步骤，并提供了MATLAB仿真代码。结果表明，两种算法都能有效估计信号来向角，MUSIC具有更高的分辨率，而E

通信感知一体化是指在统一的无线基础设施中，通过共享频谱、波形、硬件和协议，实现无线通信与环境感知功能的协同工作。频谱与硬件复用：降低系统部署成本，提升频谱利用率。协同增益：通信链路和感知链路之间的数据与信息交互，可提升两者性能，例如利用感知信息进行链路预测与资源优化。系统一体化：统一的网络规划和协议设计，有利于大规模部署和管理。在6G愿景下，通信感知一体化被视为核心技术之一，与原生智能、空天地一体

本文推导了二维均匀平面阵列的和差波束测角算法。首先建立了信号模型，描述了阵列结构和波达方向参数。其次，详细推导了和波束、方位差波束和俯仰差波束的权向量构造方法，分析了各波束方向图特性。最后在小角度偏差条件下，通过泰勒展开近似得到单脉冲比与角度偏差的线性关系，并给出了方位差波束斜率的解析表达式。该算法可实现二维角度的高精度估计，适用于雷达、声呐等阵列信号处理系统。

综上所述，隐蔽通信已经从经典的 AWGN 信道下的理论极限探索（“平方根法则”），演变成了一个高度复杂、跨域融合的前沿研究领域。从海陆空一体化的多维空间移动性设计，到RIS对无线信道的微观调控；从ISAC将感知信号用作掩护，到AI在发射与探测端的智能博弈，隐蔽通信技术正变得越来越智能和多样化。复杂环境下的动态建模与优化：如何在复杂的海陆空一体化场景下，实时准确地获取环境和监视者信息，并进行跨层联合

随着5G向6G演进，通信感知一体化（ISAC）成为实现万物互联的关键技术。用户端设备作为感知与通信的重要节点，面临算力、能耗和异构性挑战。本文提出云端通信人工智能体训练与终端轻量化推理的协同架构，通过模型压缩、知识蒸馏等技术降低终端负载，结合云-边-端协同实现高效感知与通信。重点探讨了多任务学习、联邦学习和自适应卸载等关键技术，并分析了端到端优化、隐私安全等挑战。该架构为大规模万物互联提供了可行的