雷达学报

作者：王先梅, 刘向博, 任语铮, 陆阳, 张海君

单位：1.北京科技大学计算机与通信工程学院 北京 100083；2.中国电力科学研究院 北京 100192；

关键词：人工智能, 雷达通信一体化, 机器学习, 干扰管控, 资源分配

基金：国家自然科学基金(U22B2003)，中央高校科研业务经费(FRF-TP-22-002C2)，通信抗干扰全国重点实验室资助项目(IFN20230201)，小米青年学者基金

雷达通信一体化通过资源共享机制，在提高系统频谱利用率的同时实现了轻量化设计，广泛应用于空中交通管制、医疗监测、自动驾驶等领域。传统的雷达通信一体化算法通常依赖于精确的数学建模和信道估计，无法适应难以刻画的动态复杂环境。人工智能凭借其强大的学习能力直接从大量数据中自动学习特征，无需对数据进行显式建模，促进了雷达通信的深度融合。该文围绕人工智能驱动的雷达通信一体化研究展开系统的综述。具体而言，首先阐述了雷达通信一体化系统模型与核心问题。在此基础上，从雷达通信共存和双功能雷达通信一体化两个方面梳理了人工智能驱动的雷达通信一体化最新研究进展。最后，总结全文并对该领域潜在的技术挑战和未来的研究方向进行了展望。

来源：2025年第4期

《雷达学报》期刊编辑部

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