跨尺度非线性波形融合用于ISAC通感一体化

Jiayu Liu等作者提交论文，提出跨尺度学习的非线性波形融合方法，用于通感一体化（ISAC）中的图像传输与多目标距离、角度定位，替代固定源叠加与频分方案。 在512张独立测试图像上，该方法相比时域叠加与学习式频谱线性融合，归一化定位误差分别降低29.0%和27.0%，平均峰值信噪比提升1.40和0.82 dB。固定所提波形时，学习式局部校正使平均归一化定位误差再降12.2%。

AI 根据报道生成 · 55 分钟前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。