arXiv 机器学习· Junyu Liao, Lili Chen, Tian Han, Jamie Evans·· 5 小时前AI 评分27
面向通感一体化资源分配的图神经网络
Graph Neural Networks for Resource Allocation in Integrated Sensing and Communication
AI 导读
针对车联网通感一体化（ISAC）功率分配难题，研究提出图神经网络算法 GNN-ISAC，在满足感知 SINR 约束下最大化通信和速率。该算法在图表征中区分服务商间干扰与内部功率共享两种边类型，并通过感知惩罚和速率损失实现无标签训练。仿真表明，GNN-ISAC 计算量远低于传统 WMMSE 且通信和速率接近，同时无需重新训练即可直接泛化至更大规模网络。
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