公开(公告)号：CN119561593A

公开(公告)日：2025-03-04

申请号：CN202411676068.1

申请日：2024-11-22

Applicant: 南京邮电大学 ,  江苏有线数据网络有限责任公司

Inventor： 李飞 ,  刘家璇 ,  仲子龙 ,  宋晶科 ,  林峰 ,  余杰

IPC: H04B7/06 ,  H04B17/391 ,  H04W16/28 ,  H04L5/14 ,  G01S13/88 ,  G01S7/02 ,  G01S7/41 ,  G01S7/35

Abstract: 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。