2. 干扰机理分析：UWB脉冲与WiFi OFDM信号的互干扰模型

2.2.1 UWB脉冲对WiFi OFDM的干扰

UWB脉冲在时域上极窄（通常2-4 ns），频谱覆盖极宽。当这个脉冲落入WiFi的工作频段时，相当于在OFDM符号的某个时间段内注入了一个宽带冲击。

OFDM的解调依赖FFT，而FFT对时域上的突发干扰非常敏感。我记得有一次测试，UWB发射周期为1 ms，脉冲宽度2 ns，占空比只有0.0002%。按理说影响很小，但WiFi的吞吐量掉了30%。

为什么？因为UWB脉冲的能量虽然小，但它的频谱在WiFi子载波上产生的噪声基底抬升，直接降低了子载波的SINR。

I_k = ∫_{f_k - Δf/2}^{f_k + Δf/2} S_UWB(f) · H(f) df

说白了，UWB的干扰是宽带噪声注入。它不像窄带干扰那样只打掉一两个子载波，而是均匀地抬高整个频段的底噪。

2.2.2 WiFi OFDM对UWB脉冲的干扰

反过来，WiFi信号对UWB的干扰，机理完全不同。

UWB接收机通常采用能量检测或相关检测来捕获脉冲。WiFi信号是连续波，功率比UWB脉冲高好几个数量级。当WiFi信号进入UWB接收机的前端时，它会：

1. 饱和LNA：UWB的LNA增益通常很高（20-30 dB），WiFi信号一进来，放大器直接饱和，脉冲信号被“压死”。
2. 产生虚假相关峰：WiFi OFDM符号的循环前缀和导频结构，在UWB的相关器里可能产生伪峰，导致测距出现大跳变。
3. 抬升噪声基底：WiFi信号经过UWB的宽带滤波器后，虽然带外被抑制，但带内残留功率仍然远高于UWB信号本身。

2.3 功率谱密度重叠计算——量化干扰的第一步

要量化干扰，最直接的方法就是算功率谱密度（PSD）重叠。我一般分三步走：

步骤1：获取UWB脉冲的PSD

UWB脉冲的PSD取决于脉冲形状。最常用的是高斯脉冲及其导数。对于高斯单周期脉冲：

S_UWB(f) = A² · (π·τ²) · f² · exp(-π·τ²·f²)

其中τ是脉冲宽度参数。τ越小，脉冲越窄，频谱越宽。

步骤2：获取WiFi信号的PSD

WiFi OFDM信号的PSD近似为sinc函数形状，主瓣宽度等于信道带宽。以20 MHz信道为例：

S_WiFi(f) = P_total · sinc²( (f - f_c) / B )

其中P_total是总发射功率，B是信道带宽，f_c是中心频率。

实际中，WiFi发射机还有频谱模板限制（spectral mask），带外衰减很快。但带内PSD并不平坦——导频子载波和数据子载波的功率可能差2-3 dB。

步骤3：计算重叠积分

干扰功率就是两个PSD在频域上的重叠积分：

P_interference = ∫_{-∞}^{∞} S_UWB(f) · S_WiFi(f) · |H(f)|² df

如果信道是平坦的，|H(f)|²可以近似为常数。但在实际场景中，多径衰落会让重叠计算复杂化。

下面这张图展示了UWB和WiFi 5 GHz频段的PSD重叠关系：

2.4 干扰评估的关键指标

有了PSD重叠计算，我们就可以定义几个工程上实用的指标：

2.5 一个简单的计算示例

假设我们有一个UWB设备工作在CH5（中心频率6.5 GHz，带宽500 MHz），旁边有一个WiFi 6 AP工作在5.2 GHz，信道带宽80 MHz。

UWB的频谱从6.25 GHz到6.75 GHz，WiFi的频谱从5.16 GHz到5.24 GHz。两者完全不重叠——干扰为零。

但如果UWB工作在CH2（中心频率4.0 GHz，带宽500 MHz），频谱从3.75 GHz到4.25 GHz。WiFi 5.2 GHz频段完全不重叠，但WiFi 2.4 GHz频段（2.4-2.48 GHz）也不重叠。嗯，这个例子太理想了。

实际中更常见的是：UWB CH9（中心频率8.0 GHz）和WiFi 6E（6 GHz频段）也不重叠。但UWB低频段（CH1-CH4）和WiFi 5 GHz频段之间，以及UWB高频段和WiFi 6E之间，确实存在重叠风险。

我遇到过最头疼的场景是：UWB CH5（6.5 GHz）和WiFi 6E的6.4-6.8 GHz信道重叠。两个系统都在6 GHz附近，干扰非常直接。

// 伪代码：PSD重叠计算示例
function computeOverlapInterference(UWB_center, UWB_bw, WiFi_center, WiFi_bw) {
    // 定义频率范围
    f_start = min(UWB_center - UWB_bw/2, WiFi_center - WiFi_bw/2);
    f_end   = max(UWB_center + UWB_bw/2, WiFi_center + WiFi_bw/2);
    
    // 离散化频率轴（步长1 MHz）
    df = 1e6; // 1 MHz
    N = (f_end - f_start) / df;
    
    total_interference = 0;
    for (i = 0; i < N; i++) {
        f = f_start + i * df;
        PSD_UWB   = uwb_psd(f, UWB_center, UWB_bw);
        PSD_WiFi  = wifi_psd(f, WiFi_center, WiFi_bw);
        total_interference += PSD_UWB * PSD_WiFi * df;
    }
    
    return total_interference;
}

这个计算在MATLAB或Python里跑起来很快。我一般用1 MHz步长，精度足够工程用了。

2.6 干扰模型的实际应用边界

最后说几句大实话。上面的模型是频域静态模型，它假设信号是平稳的、信道是时不变的。但实际场景中：

• UWB脉冲是突发性的，占空比极低。平均干扰功率可能很小，但峰值干扰能瞬间打掉WiFi的OFDM符号。
• WiFi的业务流量是突发性的。空闲时没干扰，满负载时干扰严重。
• 多径环境会让PSD重叠计算产生频率选择性。某些子载波上的干扰可能比平均值高10 dB。