一种基于机器学习的通感一体化双功收发网络联合设计方法

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一种基于机器学习的通感一体化双功收发网络联合设计方法
申请号:CN202410928804
申请日期:2024-07-11
公开号:CN118944807B
公开日期:2025-10-10
类型:发明专利
摘要
该发明公开了一种基于机器学习的通感一体化双功收发网络联合设计方法,属于通信感知一体化技术领域。本发明通过设计双功接收机,利用同一接收信号同时实现译码和多目标检测任务,提升了系统性能。进一步,通过采用强化学习和监督学习,实现对双功发射信号与双功接收机的联合设计。相较于传统的方法,基于机器学习的方法对信道、目标和杂波等的数学模型依赖性更小,同时可以有效提升系统性能,为通感一体化领域的收发联合设计问题提供了一种可行方法。
技术关键词
联合设计方法 接收机 参数 发射机 信号预处理模块 符号持续时间 保护间隔持续时间 信号产生器 深度确定性策略梯度 算法模块 载波 一体化技术 信道 评估系统 网络架构 提升系统 数学模型
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