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简介：这是一套东南大学SISE毕业设计方向的ISAC通感一体化论文阅读与代码复现工程，面向通信与雷达信号处理等方向的高年级本科生和研究生，适用于毕业设计、课程设计或期末大作业，也可作为相关项目复现的参考模板。资源围绕毫米波MIMO混合波束成形与通感一体化核心算法展开，提供可直接运行的MATLAB实现框架，代码带详细注释，便于新手从论文公式理解到仿真落地，并能按需修改参数进行对比实验。包内共6个文件，以5个m脚本和1份PDF论文说明为主，涵盖主程序、功能模块与参考论文文档，压缩包仅354KB，部署轻量；目前已有490人学习下载。项目结构清晰，兼顾论文阅读与代码复现两条路径，适合作为ISAC方向系统设计、指标验证与教学演示的实用起点。

1. 一套能跑通的ISAC通感一体化MATLAB代码，到底该怎么读？

前阵子把一份SEU SISE的ISAC通感一体化毕业设计代码包完整过了一遍，里面是一套可以逐行调试的MATLAB源码，配套Qi等人2022年那篇关于毫米波MIMO通感一体化混合波束成形的论文原文。跟我预想的不一样，这份复现并不是简单抄公式，而是把MO-AltMin交替优化、Saleh-Valenzuela信道、ULA阵列响应全部落在了可运行的脚本里。对准备做通信类毕设或课程设计的人来说，最大的好处是：不需要自己从零推导矩阵求导，改天线数、射频链数、信噪比，就能直接看到混合波束成形在通信和感知联合场景下的频谱效率与SINR曲线。适合有一定MATLAB基础、想快速复现论文曲线的新手，也适合想拿现成框架做多用户或OFDM扩展的工程师。下面我按实际跑通的顺序，讲清楚文件结构、核心算法和改造技巧。

2. ISAC与混合波束成形：先把论文里的公式映射到代码变量上

2.1 通感一体化为什么需要混合波束成形

ISAC（Integrated Sensing and Communication）的核心约束是通信和感知共用同一套发射机、同一段频谱和同一副天线，这在车联网、无人机探测与通信一体化场景里特别常见。毫米波频段的路径损耗大，通常需要用大型天线阵列做波束成形增益来补偿，但全数字波束成形要求每根天线单独接一条射频链路，64根天线就要64套射频前端，成本和功耗根本不是民用设备能接受的。混合波束成形（Hybrid Beamforming）的思路是用少量射频链路加大量模拟移相器的组合，射频链后面的数字预编码器工作在低维空间，模拟移相器网络负责把波束指到正确方向，从而用少量射频链路逼近全数字的性能边界。这份代码复现的正是这个逼近过程，也就是论文里专门为毫米波MIMO-ISAC系统设计的混合预编码方案。

2.2 从Qi等2022年论文到代码文件的映射

拿到代码包不要急着点运行，先把ISAC-main目录下的文件与论文内容对应起来。我读代码时先整理了一张映射表，这样后面看到每个脚本都清楚它是干什么的：

我一般建议先把PDF里Algorithm 1的核心变量与主脚本变量名在纸上对应一遍。天线数Nt、射频链数NRF、数据流数Ns、信噪比snr，这四个变量决定仿真复杂度；信道矩阵由Nt和接收天线数Nr共同决定维度。代码用randn生成复高斯信道是常规操作，感知目标相关的导向矢量则基于ULA阵列响应计算，这部分最容易在维度上出错。把矩阵维度标记在变量名注释里，比如% H_c: Nr x Nt，是读这类代码最快的办法。

2.3 代码包结构梳理：ISAC-main里到底有什么

解压zip后，ISAC-main根目录下除了表格里的脚本，通常还有说明文档和少量依赖子函数。由于这是毕设发布包，论文PDF也被放了进来，这比多数开源项目友好得多，你可以在PDF里搜“Algorithm 1”直接对应主脚本的迭代循环。我自己习惯在MATLAB编辑器里先用“Go To Function”跳转，把主脚本调用到的每个子函数单独打开，确认输入输出维度后再回到主流程。

对于通感一体化系统，常见做法是分别生成通信信道H_c和感知信道H_s，再按功率分配因子叠加成复合信道H = H_c + alpha * H_s。这里的alpha同时影响通信速率和感知信噪比。我在复现其他ISAC项目时写过一段信道生成代码，逻辑和这份源码的思路一致：

% 生成毫米波MIMO信道的单条路径分量 function H = generate_channel(Nt, Nr, Ncl, Nray, alpha_comm) H = zeros(Nr, Nt); for l = 1:Ncl for k = 1:Nray % 到达角AoA和离开角AoD在[0,2pi)均匀随机 aoa = 2*pi*rand; aod = 2*pi*rand; % ULA阵列响应，半波长间距 at = exp(1j*pi*(0:Nt-1)'*sin(aod))/sqrt(Nt); ar = exp(1j*pi*(0:Nr-1)'*sin(aoa))/sqrt(Nr); % 路径增益服从复高斯分布 gain = alpha_comm * (randn(1,1) + 1j*randn(1,1))/sqrt(2); H = H + gain * ar * at'; end end % 功率归一化，保证不同Nt/Nr下SNR定义一致 H = sqrt(Nt*Nr/(Ncl*Nray)) * H; end

这里exp(1j*pi*(0:Nt-1)'*sin(aod))对应半波长天线间距的相位差，这是ULA阵列响应的标准形式，也是后面OMP算法生成字典矩阵的基础。alpha_comm如果是复数，还可以描述感知信道与通信信道的相位耦合。最后一行归一化非常关键，如果不做，换成不同天线数后频谱效率曲线会整体漂移，没法横向比较。

3. 复现Hybrid_Beamforming_ISAC.m：从参数初始化到波束成形矩阵输出

3.1 主脚本的初始化参数与仿真场景设置

打开Hybrid_Beamforming_ISAC.m，最上方是一段可调参数。我读到的典型配置如下：

这些参数直接决定仿真矩阵的尺寸：信道矩阵为Nr x Nt，全数字预编码矩阵为Nt x Ns，模拟预编码矩阵为Nt x NRF，数字预编码矩阵为NRF x Ns。新手最容易犯的错是把NRF和Nt搞混，导致后面F_RF * F_BB的维度对不上。我通常会把Nt先降到32、NRF改成3跑一遍，确认代码能通再恢复原始参数出完整曲线，因为64天线配合多个SNR点会让交替优化迭代明显变慢。

3.2 信道生成与SVD分解的MATLAB实现

主脚本里通信信道常用Saleh-Valenzuela模型生成，感知信道则根据目标反射路径建模，代码注释中一般会区分“Communication channel H_c”和“Sensing channel H_s”。生成H_c后，紧接着就是对通信信道做SVD分解，以此建立性能上界：

[U, S, V] = svd(H_c); % 取前Ns个右奇异向量作为全数字最优预编码基准 F_opt = V(:, 1:Ns); % 取前Ns个左奇异向量作为接收合并矩阵基准 W_opt = U(:, 1:Ns);

svd返回的奇异值默认按降序排列，所以取前Ns列就是信道能量最集中的方向，F_opt代表全数字波束成形的性能上界。这里要注意V的维度是Nt x Nt，不要误写成V(1:Ns, :)，那是按行取，会得到Ns x Nt的错误矩阵。W_opt参与接收端SINR计算，实际代码里如果接收端也做混合合并，需要单独设计W_RF和W_BB。

3.3 混合波束成形的交替优化（MO-AltMin）算法拆解

论文核心算法是MO-AltMin，思路是把非凸的联合优化问题拆成两步交替迭代。第一步固定数字预编码F_BB，从模拟移相器候选字典里选出一组列向量组成F_RF；第二步固定F_RF，用最小二乘更新F_BB。源码里的迭代核心可以浓缩成下面这段：

% 交替最小化迭代 for iter = 1:max_iter % 第一步：固定F_BB，用OMP思路更新F_RF F_res = F_opt; F_RF = zeros(Nt, NRF); for k = 1:NRF % 字典矩阵，列是不同方向上的ULA导向矢量 At = array_response(Nt, search_grid); correlation = At' * F_res; [~, idx] = max(sum(abs(correlation).^2, 2)); F_RF(:, k) = At(:, idx); % 根据当前F_RF更新F_BB的最小二乘解 F_BB = pinv(F_RF) * F_opt; % 残差更新，去掉已被选方向解释的部分 F_res = F_opt - F_RF * F_BB; end % 第二步：固定F_RF，重新求解F_BB F_BB = pinv(F_RF) * F_opt; % 功率归一化，让总发射功率等于Ns F_BB = sqrt(Ns) * F_BB / norm(F_RF * F_BB, 'fro'); end

search_grid是角度搜索网格，比如从-pi/3到pi/3均匀切180个点，每个点对应字典At里的一列。correlation衡量残差和各候选方向的相关性，取最大值所在列就相当于从码本里选了最匹配的移相器组合。pinv是伪逆，数值上比直接inv稳定，尤其在F_RF非方阵时。最后一行功率归一化很容易被忽略，去掉之后频谱效率会虚高，因为相当于偷偷放大了发射功率。实际调试时max_iter取3到5次就够，再大只会增加运行时间，曲线不会更平滑。

3.4 运行结果与性能指标怎么解读

主脚本跑完通常输出两条曲线：频谱效率（Spectral Efficiency）随SNR变化，和感知SINR随SNR变化。频谱效率的计算公式在代码里往往长这样：

% 等效信道矩阵 Heff = W' * H_c * F_RF * F_BB; % 噪声协方差 Rn = sigma_n^2 * (W' * W); % 互信息公式，单位bps/Hz SE = real(log2(det(eye(Ns) + Heff * Heff' / Rn)));

如果接收端是模拟合并，W就是W_RF * W_BB；如果代码简化为全数字接收，W直接取左奇异向量的对应列。判读曲线时主要看三点：混合波束成形是否贴近全数字上界；低SNR和高SNR下差距是否稳定；感知SINR有没有随通信SNR一起抬升。如果两条曲线交叉，或高SNR处突然发散，优先检查3.3里的功率归一化和F_BB的求逆方式。

4. 其他脚本的实战与排错：beamforming.m、try.m、my.m的定位

4.1 beamforming.m：基础波束成形对比基线

beamforming.m在整个工程里承担baseline的角色，实现了ZF（迫零）和MMSE两套经典波束成形，用来衬托所提混合方案的增益。ZF预编码的代码通常是这样的：

% 迫零预编码，用右除替代inv提升数值稳定性 F_zf = H_c' / (H_c * H_c'); % 按列做功率归一化 F_zf = F_zf ./ sqrt(sum(abs(F_zf).^2, 1));

H_c' / (H_c * H_c')等价于H_c' * inv(H_c * H_c')，但MATLAB的/运算在求解线性方程时走的是LU分解，数值稳定性更好。ZF在高SNR下性能逼近最优，但在低SNR下会放大噪声，所以对比曲线里ZF在-5dB以下的点往往掉得厉害。如果你答辩时想解释“为什么不用更简单的ZF”，这句话就是关键论据。调用方式上，把beamforming.m的结果和主脚本的结果画在同一张图里，用hold on叠加，再加个legend区分。我自己习惯在基准脚本里保留MMSE的计算，因为MMSE在低SNR下比ZF平滑，曲线整体更美观。

4.2 try.m和my.m：调试脚本的常见写法和容易踩的坑

try.m和my.m通常是作者调试时留下的，内容是固定一组参数、调用主脚本里的核心函数、打印中间变量尺寸。这类脚本最大的价值是可以单步执行，观察F_RF和F_BB在每一轮迭代后的维度变化。但用它们破案时，三个坑最常见：

1. 脚本开头有clear all; close all;，会清掉工作区里调试用的变量，建议先注释掉clear all，保留数据。
2. 改完函数后MATLAB仍调用旧缓存，弹不出新结果，执行clear functions能强制刷新。
3. try.m和my.m放在根目录，而主函数在子文件夹时，要先执行addpath(genpath('.'))，否则报Undefined function 'xxx'。这个报错在R2023b之后显得更隐蔽，因为MATLAB会提示“未找到函数或变量”，但不告诉你路径缺失。

4.3 版本兼容问题：MATLAB R2023b/R2024a下的常见报错与修复

这套毕设代码大概率写在老版本上，拿到R2023b、R2024a、甚至2026b预览版跑时，要注意几个兼容点。我用下面这个表列一下高频报错的对应修法：

其中最后一条要特别留意：try.m在MATLAB里是关键字相关脚本名，虽然能运行，但会在某些版本触发警告。动手改造工程时最好把try.m重命名为debug_isac.m，再全局搜索调用处同步修改。这样既避免版本兼容问题，也让答辩评委看到你的代码组织能力。

5. 把ISAC复现代码改造成自己的毕设/课设：三个可以直接用的技巧

5.1 把单用户场景扩展为多用户或MIMO-OFDM

原始代码是单用户点对点毫米波MIMO。想拿高分，最常见的改造是升级到MIMO-OFDM。模拟预编码在宽带系统里逐子载波设计不现实，因为移相器频率响应是宽带的，正确做法是基于所有子载波的平均信道协方差设计统一的F_RF，再逐子载波求解F_BB。示例代码可以这样写：

R_sum = zeros(Nt, Nt); for k = 1:Nsc R_sum = R_sum + H_c(:,:,k)' * H_c(:,:,k); end [~, ~, V_avg] = svd(R_sum); F_RF = V_avg(:, 1:NRF); % 宽带共用模拟部分 for k = 1:Nsc F_BB(:,:,k) = pinv(F_RF) * V_avg(:, 1:Ns); end

R_sum是发射协方差累加，SVD后得到统计最优方向。注意这里用的是协方差矩阵而不是直接对每个子载波信道做SVD，因为协方差把所有子载波的空间特征压到了一个矩阵里。多用户扩展同理，只需将每个用户的数字预编码看成独立子问题，模拟部分仍然共用。

5.2 用函数封装和参数扫描让你的代码更容易拿高分

毕设评分很看重代码模块化。建议把主脚本拆成三个函数：run_simulation(snr, mode)负责循环，hybrid_design(H, NRF, Ns)负责算法核心，evaluate_performance负责计算指标。然后用parfor批量扫描SNR：

snr_list = -10:5:20; results = zeros(length(snr_list), 3); parfor idx = 1:length(snr_list) se_hybrid = run_simulation(snr_list(idx), 'hybrid'); se_digital = run_simulation(snr_list(idx), 'digital'); results(idx, :) = [snr_list(idx), se_hybrid, se_digital]; end save('sim_results.mat', 'results', 'snr_list');

parfor在R2023b及之后版本默认用本地并行池，首次运行需要预热几十秒。如果机器性能一般，直接改回for也不会影响正确性。保存结果时一定把snr_list一起存进.mat文件，否则下次画图还要手工重建横坐标。

5.3 结果可视化：画ULA波束方向图和SINR曲线

最后一个实用技巧是用ULA波束方向图直观展示感知波束是否对准目标方向。代码如下：

theta = -90:0.5:90; pattern = zeros(size(theta)); for i = 1:length(theta) steer = exp(1j*pi*(0:Nt-1)'*sind(theta(i)))/sqrt(Nt); pattern(i) = abs(steer' * F_RF * F_BB * ones(Ns,1)); end plot(theta, 20*log10(pattern/max(pattern)), 'LineWidth', 1.5); xlabel('角度 (度)'); ylabel('归一化增益 (dB)'); grid on;

这段代码把混合预编码在不同空间方向的辐射增益画出来，主瓣位置应落在信道AoD附近。ones(Ns,1)是等增益合并的近似，如果要观察每个数据流的独立波束，应改为逐列绘制F_RF * F_BB(:, n)。两种画法在答辩时讲清楚，评委就能确认你理解混合波束成形的空间结构，而不只是会跑脚本。

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