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ISSN1004‐9037，CODENSCYCE4http：//sjcj.nuaa.edu.cn

JournalofDataAcquisitionandProcessingVol.40，No.2，Mar.2025，pp.446-455E‐mail：sjcjnuaa.edu.cn

DOI：10.16337/j.1004‐9037.2025.02.013Tel/Fax：+86‐025

瑞利信道的感知通信概率融合系统性能分析

许欢，徐大专，鞠美玉

（南京航空航天大学电子信息工程学院，南京211106）

摘要：本文给出了瑞利衰落信道感知通信一体化（Integratedsensingandcommunication，ISAC）系统

模型，提出感知通信一体化概率融合（Probabilityfusionafterintegratedsensingandcommunication，

PF‐ISAC）方法，推导出PF‐ISAC信道模型。从理论上证明，当感知信噪比（Signaltonoiseratio，SNR）

趋于无穷时，ISAC模型将退化为理想信道状态信息（Channelstateinformation，CSI）的场景；当感知

SNR趋于零时，ISAC模型将退化为CSI未知的场景。给出了PF‐ISAC系统的互信息与SNR的变化关

系，随着SNR的增加，互信息从CSI未知时的信道容量逐渐逼近于理想CSI的容量。本文提出最大后

验概率融合（Probabilityfusionaftermaximumaposteriori，PF‐MAP）检测方法、最大似然概率融合

（Probabilityfusionaftermaximumlikelihood，PF‐ML）检测方法，并与最小均方误差（Minimummean

squareerror，MMSE）估计‐MMSE检测（MMSE‐MMSE）方法进行比较，结果表明PF‐MAP在中低

SNR时与MMSE‐MMSE性能相当，而在高SNR时，PF‐MAP优于MMSE‐MMSE；用熵误差（Entropy

error，EE）评价PF‐ISAC系统的误差性能，结果表明MMSE‐MMSE、PF‐MAP、PF‐ML与理论性能极

限EE均有较大差距。最后，给出感知和通信两阶段功率分配方案，当总功率给定时，感知和通信两阶

段等功率分配，性能接近最佳。

关键词：瑞利衰落信道；概率融合；互信息；信道估计；功率分配

中图分类号：TN911文献标志码：A

PerformanceAnalysisofSensingandCommunicationProbabilityFusionSystemfor

RayleighChannels

XUHuan，XUDazhuan，JUMeiyu

(CollegeofElectronicandInformationEngineering,NanjingUniversityofAeronauticsAstronautics,Nanjing211106,China)

Abstract：ThisarticlepresentsaRayleighfadingchannelmodelofintegratedsensingandcommunication

（ISAC），proposesamethodofprobabilityfusionafterintegratedsensingandcommunication

（PF‐ISAC），andderivesthePF‐ISACchannelmodel.Itistheoreticallyprovedthatwhenthesensing

signaltonoiseratio（SNR）approachesinfinity，theISACmodeldeg