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研究团队提出通感一体化跨尺度非线性波形融合方法
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AI 综述
2026年10月26日，相关研究提出了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以及多目标的距离与角度定位。实验测试结果显示，在512张独立测试图像上，该方法相较于时域叠加和谱线性融合基线，使归一化定位误差分别降低了29.0%和27.0%，平均PSNR分别提升了1.40 dB与0.82 dB。此外，基站端通过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进一步降低12.2%。
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最新进展10月26日 12:00
研究提出跨尺度非线性波形融合方法，同时优化通感一体化的定位精度与图像传输质量。报道时间线
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10月26日
- arXiv 人工智能面向通感一体化的跨尺度非线性波形融合方法
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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