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摘要：本申请公开一种基于深度学习的ISAC混合波束成形方法，包括：对通信和感知功能分别进行混合波束成形，小区所有用户将测量得到的信息上报给基站以获取下行信道信息，基站部署感知接收天线，在接收感知信号时测量得到感知信道；将下行信道和感知信道进行数据拼接和处理，得到实数形式的信道矩阵，随机生成用户数据并收集信道CSI作为数据集；基站端基于该数据集训练ISAC混合波束成形神经网络模型；基站端完成训练后，对实时的信道数据使用训练好的神经网络模型生成数字预编码矩阵和模拟预编码矩阵，所述方法能够联合设计ISAC场景的数字和模拟波束成形矩阵，无论是通信速率还是感知估计速率方面都优于现有迭代优化算法，并且在推理阶段时间复杂度更低。
主权项：1.一种基于深度学习的ISAC混合波束成形方法，其特征在于，包括：步骤1，应用单个通感一体化ISAC基站服务多个下行用户并感知多个点目标的通信场景，对通信和感知功能分别进行混合波束成形，小区所有用户将测量得到的信息上报给基站以获取下行信道信息，基站部署感知接收天线，在接收感知信号时测量得到感知信道；步骤2，将下行信道和感知信道进行数据拼接和处理，得到实数形式的信道矩阵，随机生成用户数据并收集信道CSI作为数据集；步骤3，基站端基于该数据集训练ISAC混合波束成形神经网络模型；步骤4，基站端完成训练后，对实时的信道数据使用训练好的神经网络模型生成数字预编码矩阵和模拟预编码矩阵。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京邮电大学 基于深度学习的ISAC混合波束成形方法
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