深度学习在通信感知一体化系统中的应用
蔡诚诚 （ 中国移动通信集团广东有限公司潮州分公司 ）
https://doi.org/10.37155/2717-5170-0706-24Abstract
深度学习凭借强大的特征提取、模式识别与自适应学习能力，为通信感知一体化系统带来新突破。在波 形设计与优化中，其可生成满足特定需求的波形并实现参数自适应调整；干扰管理方面，能精准识别与抑制干扰，协 调多用户资源分配；高精度定位与成像里，可提取目标特征、重建与增强图像；在硬件与信号处理模块优化上，能优 化硬件架构参数、改进信号处理算法并实现硬件加速。深度学习推动通信感知一体化系统向更高效、智能方向发展。
Keywords
通信感知一体化；深度学习；应用Full Text
PDFReferences
[1]姜大洁,姚健,李健之,等.通信感知一体化关键技术
与挑战[J].移动通信,2022,46(5):69-77.
[2]张大庆,张扶桑,吴丹,等.基于CSI的通信感知一体化
设计:问题、挑战和展望[J].移动通信,2022,46(5):8.
[3]彭木根,刘喜庆,刘子乐,等.6G通信感知一体化理论
与技术[J].控制与决策,2022,38(1):22-38.
[4]黄哲,刘安.基于深度强化学习的联合通信感知系统
波束优化方法[J].移动通信,2024,48(10):41-48.DOI:10.3969/
j.issn.1006-1010.20241013-0003.
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Copyright © 2025 蔡诚诚
Publishing time:2025-06-30
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