integrated sensing and communication | BriefGPT

关键词integrated sensing and communication

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双动态 ISAC 预编码在车载网络中的应用：基于约束深度强化学习（CDRL）方法
综合感知与通信（ISAC）技术对于实现车载网络至关重要，然而该场景中的通信信道呈现时变特性，潜在目标也可能迅速移动，形成双倍动态现象，这是实时预编码器设计面临的挑战。针对这一挑战，我们提出了使用约束深度强化学习（CDRL）来促进 ISAC
PDFa month ago
基于深度学习的用于增强反射面辅助的 ISAC 系统信道估计
提出了一个深度学习框架来解决基于反射式智能表面的集成感知与通信系统中的信道估计问题，模拟结果表明这种方法比基准方案在不同信噪比条件和系统参数下具有优势。
PDF5 months ago
基于深度学习的综合感知与通信系统中的目标与用户关联
本文研究了一种整合感知和通信系统中基于雷达的通信系统，其中基站配备 MIMO 雷达，通过目标用户关联和波束预测实现通信任务。提出了一种基于目标 - 用户关联的方法，通过修改 YOLO 模型实现多目标检测和波束推断，结果表明该方法在不同的移动
PDF6 months ago
基于数字双胞胎的用户中心边缘持续学习在综合感知与通信中的应用
本文提出了基于数字孪生的用户中心方法，用于在具有高准确性和有效资源利用的集成感知与通信系统中处理感知数据。通过构建 ISAC 设备的数字孪生模型，根据潜在决策预测服务器长期计算成本的影响，优化两个决策：感知数据卸载和 DNN 更新的感知数据
PDF8 months ago
ISAC-NET: 模型驱动深度学习用于集成被动感知和通信
ISAC-NET 通过模型驱动的深度学习方法将被动传感与通信信号检测相结合，实现了较好的通信性能和显著提升的感知性能，是一种在无线通信中具有潜力的被动感知和通信工具。
PDFa year ago
MM多点集成感知与通信：融合模型与功能选择
提出了一种多点 ISAC 系统，通过利用多视数据冗余来融合多个 ISAC 设备的输出，从而实现更高的感知性能，并通过功能选择模块来有效地探索感知和通信之间的性能权衡，并导出了一个通过假设检验和最优投票分析预测融合准确度的融合模型。仿真结果表
PDF2 years ago
用于车联网的综合感知和通信辅助正交时频空传输
本文提出了一种利用集成 (radar) 感知和通信技术 (ISAC) 辅助正交时间频率空间 (OTFS) 传输的方法，以便于在汽车通信系统中支持可靠的信息传输，并证明了其能够有效的降低训练开销和传输误差。
PDF3 years ago