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申请/专利权人：大连理工大学
摘要：本发明提供一种深度展开学习辅助的通信感知一体化波形设计方法，属于通信感知一体化波形设计领域。一体化基站发射一体化波形来实现通信感知一体化的功能。基于交替方向乘子法的思想，将原问题分解为四个子问题求解，推导出每个子问题的闭式解。为了进一步降低计算复杂度，将设计的迭代算法展开成神经网络并引入可学习超参数。本发明提供了一种联合波形设计、反射面相移的深度神经网络，该网络能够根据模型参数生成最优的网络设计以最小化多用户干扰和波形差异的加权和。
主权项：1.一种深度展开学习辅助的通信感知一体化波形设计方法，其特征在于，所述设计方法通过一体化基站发射一体化波形来实现通信感知一体化的功能；包括以下步骤：第一步，构建系统模型；第二步，确定目标函数和优化变量，列出优化问题；通过对基站的波形矩阵X和智能反射面的相移Φ进行优化； 在该优化问题中，ρ∈[0,1]表示权重系数，P表示发射功率，C1表示功率约束，C2表示反射面的相移约束；第三步，设计算法求解优化问题：采用交替方向乘子法将公式7所示的优化问题分解为四个子问题来交替优化，并推导出每个子问题的闭式解；第四步，基于设计的算法构建深度展开网络，将迭代算法中高复杂度的矩阵逆运算近似为低复杂度的矩阵乘法，并引入可学习参数提高网络的非线性拟合能力。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 大连理工大学 深度展开学习辅助的通信感知一体化波形设计方法
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