一种基于深度学习的全双工雷达通信系统联合发射波束形成方法

AITNT
正文
推荐专利
一种基于深度学习的全双工雷达通信系统联合发射波束形成方法
申请号:CN202411676068
申请日期:2024-11-22
公开号:CN119561593B
公开日期:2025-10-21
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于深度学习的全双工雷达通信系统联合发射波束形成方法,首先,对FD‑ISAC系统的发送与接收信号、雷达感知和通信速率的性能进行了数学建模。在所建构模型中,基站接收信号并通过传统信道估计方法获得估计的用户所在角度。其次,基于该角度计算上行历史信道状态信息和下行历史信道状态信息。而后设计交叉注意力‑门控循环单元网络(CAttn‑GRU Net),其将上行历史信道状态信息和下行历史信道状态信息作为输入,进而来预测雷达信号协方差矩阵和通信信号波束赋形矩阵,从而分别用于辅助当前时刻构建感知信号与波束赋形设计。此外,在训练过程中,采用多目标优化损失函数。
技术关键词
雷达通信系统 GRU神经网络 波束赋形矩阵 全双工 协方差矩阵 下行通信信道 信号 波束成形向量 下行信道状态信息 波束赋形设计 上行信道状态 注意力 信道估计方法 回波 门控循环单元网络 多普勒
系统为您推荐了相关专利信息
1
机载GNSS接收机的载波相位周跳实时检测与修复方法
相位观测值 GNSS接收机 载波相位周跳 基线 数据
2
一种适用于大区域尺度的30米8天时空无缝归一化植被差异指数高效生成方法
植被差异指数 高效生成方法 地表反射率 影像 基准
3
基于点云精配准的检测方法
检测元件 ICP算法 点云 协方差矩阵 参数
4
一种电力系统的异常检测方法、装置、介质及设备
线性回归模型 异常检测方法 异常点 数据 检测电力系统
5
电池容量预测模型训练、电池容量预测方法及其相关设备
电池容量预测方法 工况 标签 模型训练方法 指标
添加客服微信openai178,进AITNT官方交流群
驱动智慧未来:提供一站式AI转型解决方案
沪ICP备2023015588号