申请/专利权人：福州大学

申请日：2024-02-04

公开（公告）日：2024-04-26

公开（公告）号：CN117938608A

主分类号：H04L27/26

分类号：H04L27/26

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.05.14#实质审查的生效;2024.04.26#公开

摘要：本发明涉及一种基于深度展开网络的OTFS‑ISAC系统的目标参数估计方法，包括：1、调制器利用ISFFT将时延‑多普勒域中的信息符号映射到时频域中的样本，再通过海森堡变换创建通过无线信道传输的时域信号；2、在接收机上，时域信号通过维格纳变换映射到时频域，然后使用SFFT映射到时延‑多普勒域进行符号解调；3、将OTFS矩阵化和向量化，便于之后的问题建立和训练网络；4、根据雷达信道在时延‑多普勒域的稀疏性，将目标参数问题转换为压缩感知问题，建立目标函数；5、构建用于求解CS问题的深度展开网络ADMM‑Net并训练，而后将解调符号输入训练后的网络，估计出目标参数。该方法有利于提升ISAC系统的目标参数估计性能。

主权项：1.一种基于深度展开网络的OTFS-ISAC系统的目标参数估计方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤S1、调制器首先利用逆辛有限傅里叶变换ISFFT将时延-多普勒域中的信息符号x[k,l]映射到时频域中的样本X[n,m]，再通过海森堡变换创建通过无线信道传输的时域信号st；步骤S2、在接收机上，时域信号rt通过维格纳变换映射到时频域，然后使用辛有限傅里叶变换SFFT映射到时延-多普勒域进行符号解调得到y[k,l]；步骤S3、将OTFS矩阵化和向量化，便于之后的问题建立和训练网络；步骤S4、根据雷达信道在时延-多普勒域的稀疏性，将目标参数问题转换为压缩感知问题，建立目标函数；步骤S5、构建用于求解CS问题的深度展开网络ADMM-Net并训练，而后将解调符号y[k,l]输入训练后的网络，估计出目标参数。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 福州大学 一种基于深度展开网络的OTFS-ISAC系统的目标参数估计方法

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