arXiv cs.AI· Jiayu Liu, Kai Wan, Shuo Shao, Giuseppe Caire·· 3 小时前AI 评分30
面向通感一体化的跨尺度非线性波形融合学习
Learning Nonlinear Waveform Fusion Across Scales for Integrated Sensing and Communication
AI 导读
面向通感一体化（ISAC）的跨尺度非线性波形融合方法，将图像特征与线性调频参考信号合成到共享复数状态，在512张独立测试图像上把归一化定位误差分别降低29.0%和27.0%，平均PSNR提升1.40和0.82 dB。用户设备端以参考信号与信道状态信息驱动神经解混器重建图像，基站端用实际发射脉冲构造相干字典做序贯定位。固定该波形时，学习式局部校正再降归一化定位误差12.2%。
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