arXiv 人工智能· Jiayu Liu, Kai Wan, Shuo Shao, Giuseppe Caire·· 5 小时前AI 评分30
面向通感一体化的跨尺度非线性波形融合方法
Learning Nonlinear Waveform Fusion Across Scales for Integrated Sensing and Communication
AI 导读
研究提出一种面向通感一体化（ISAC）的跨尺度非线性波形融合方法，用于同时实现图像传输及多目标的距离与角度定位。在 512 张独立测试图像上，该方法相较时域叠加和谱线性融合基线，使归一化定位误差分别降低 29.0% 和 27.0%，平均 PSNR 分别提升 1.40 dB 与 0.82 dB。此外，基站端结合学习局部校正的序列接收机可将平均归一化定位误差再降低 12.2%。
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