AFDM 如何成为 6G ISAC 的“破局者”？

观察 6G 物理层演进方向时，会产生强烈感受：对于无线电波的期待，早不局限于将其当作“传数据”来使用了。随着 3GPP 对通感一体化也就是 ISAC 的讨论变得深入，未来基站大概率会变成拥有“雷达”属性的感知节点。要同时兼顾高速率通信以及高精度的环境感知，这无疑给底层的波形设计抛出了巨大难题。

在高铁、低轨卫星也就是 NTN 以及无人机蜂群这类高移动性场景当中，传统 OFDM 在严重的双多径衰落即 Doubly Dispersive 面前往往显得力不从心，同时多普勒频移带来的子载波间干扰也就是 ICI 更是带来极大程度上的困扰。

在此背景下，除老牌候选人 OTFS 外，近期有“新星”愈发频繁出现在各大顶会视野里——即 AFDM 也就是仿射频分复用。此处不去探讨代码实现工作，仅从底层逻辑出发，开展深度拆解：AFDM 究竟如何做到既能“通”得稳，并且还能“感”得准？

AFDM 到底具备什么特性？

要去理解 AFDM，就必须先跳出 OFDM 原本的“频分”思维。

OFDM 的核心是借助正交的复正弦波来当作子载波选用。反观 AFDM，它运用的是正交的线性调频信号即 Chirp。

若对雷达有所了解，听到 Chirp 一定会心一笑——这其实正是 FMCW 即调频连续波雷达的老本行。确实如此，AFDM 相当于在物理层的基因里，直接注入了最为纯正的雷达血统。

在数学层面，AFDM 并没有去运用传统的傅里叶变换，而是引入了离散仿射傅里叶变换也就是 DAFT。它的核心精髓在于两个关键参数：c1c_1c1​以及c2c_2c2​。这两个参数会对 Chirp 信号在时频平面上的“倾斜角”去进行配置。

借助巧妙设计这两个参数，AFDM 能够像施展空间魔法一般，会把时变多径信道当中的不同路径，在 DAFT 域也就是通常所称的 Chirp 域之中完美地进行分离。要是参数设置得当，那么不同路径的信号在 DAFT 域当中就会像排队士兵一样互不重叠。这意味着，AFDM 在理论上能获取高移动性信道之下的全分集增益。

当波形拥有“雷达”属性：AFDM 的感知优势

既然提及通感一体化，AFDM 在感知端到底拥有哪些强项？

1. 具备天生多普勒敏感性，同时又“百毒不侵”
   对于 OFDM 而言，多普勒频移是去破坏正交性的罪魁祸首。但是对于运用 Chirp 信号的 AFDM 来说，多普勒频移以及时延，在时频平面之上其实仅仅是 Chirp 信号平移而已。

开展感知操作比如目标检测、测距以及测速工作时，主要缘由囊括 AFDM 的基函数本身就是扫频信号，它能够天然地把目标的时延即 Range 以及多普勒即 Doppler 信息进行解耦。这样在开展雷达信号的处理工作时，就可以非常自然地提取目标的距离以及速度，而不需要像 OFDM 那样费力开展消除 ICI 工作。

2. 从 2D 到 1D 的优雅
   提到去对抗高移动性，很多人的第一反应会是 OTFS 即正交时频空间波形。OTFS 确实很强，它会把信号映射到时延-多普勒也就是 DD 域当中。但 OTFS 付出的代价是高昂的：它需要去开展二维变换也就是 ISFFT 与 SFFT，并且在 DD 域之中的信道均衡复杂度极其恐怖。

反观 AFDM，它开展的是纯粹一维即 1D 信号处理工作。

它只需一次一维的 DAFT 以及一次逆 DAFT。感知方面，借助把接收信号以及本地参考 Chirp 信号进行混频或者说解调，就可以凭借一维的频谱分析去直接获取类似雷达的 Range-Doppler 图。这种在保持高感知精度同时，大幅降低基带处理复杂度的特性，对未来 AI-RAN 乃至硬件资源的精细化管理工作来说，简直具有极大程度上的吸引力。

新技术前瞻：未来的挑战存在于何处？

任何技术都难以做到完美无缺，目前 AFDM 走向 3GPP 标准化的过程当中，还存在几个有趣学术争论点以及演进方向：

多天线即 MIMO 的结合：目前针对 SISO 的 AFDM 研究已经开展得比较透彻，但是在 MIMO 甚至 Massive MIMO 之下，应该如何设计多天线的正交 Chirp 序列？怎样在保持极低峰均比也就是 PAPR 的同时，把波束赋形即 Beamforming 以及多目标感知结合起来？这属于目前非常火热的发展方向。

以及其他先进调制的融合：比如有没有可能去推出 AFDM-IM 也就是结合索引调制，来进一步提高频谱效率？或者在通感一体化的帧结构设计之上，如何去进行 AFDM 导频配置工作，既把它当作通信的信道估计来使用，又把它当作雷达的探测脉冲来使用？

写在最后

从传统 QAM 以及 OFDM，到如今的 AFDM 以及 OTFS，物理层的波形演进其实一直在开展一件事：去寻找一种更加适宜描述当前物理环境的数学语言。

AFDM 就像是懂通信的雷达工程师所设计出来的作品。它放弃了对于绝对静态频域的执念，拥抱动态变化的 Chirp 域，反而在高移动性的通感一体化战役当中，走出了一条轻量并且高效的捷径。