arXiv cs.AI· Jiayu Liu, Kai Wan, Shuo Shao, Giuseppe Caire·· 8 天前AI 评分27
面向通感一体化的跨尺度非线性波形融合学习
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，用于图像传输与多目标定位。该方案通过自适应时域加权与谱更新融合图像特征和线性调频参考信号，两端分别基于神经解混器与相干字典重构图像并定位。在 512 张测试图像上，该波形相比时域叠加与谱线性融合使归一化定位误差降低 29.0% 和 27.0%，平均峰值信噪比提升 1.40 与 0.82 dB。
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