基于深度学习由智能反射面辅助多视角融合环境感知方法

本发明公开了基于深度学习由智能反射面辅助多视角融合环境感知方法；该方法中，通过部署多个智能反射面IRS，从多个视角获取并融合不同区域的点云信息。由多个接入点AP发送导频信号s，在每一帧中采集由环境中散射体和智能反射面反射后的回波信号，根据提出的多视角融合感知神经网络架构，通过自适应反射面优化网络调整反射面相位，中央节点使用深层感知神经网络处理所有时间帧的所有AP的回波信号序列直接得到多个不同视角的区域点云信息，使用基于三维卷积神经网络和注意力机制的多视角融合感知神经网络将所有视角的区域点云信息融合，实现高精度的三维点云重建。本发明可以有效缓解无线感知遮挡效应，提升环境感知精度。