一种基于深度学习的全双工雷达通信系统联合发射波束形成方法技术方案

本发明专利技术公开了一种基于深度学习的全双工雷达通信系统联合发射波束形成方法，首先，对FD‑ISAC系统的发送与接收信号、雷达感知和通信速率的性能进行了数学建模。在所建构模型中，基站接收信号并通过传统信道估计方法获得估计的用户所在角度。其次，基于该角度计算上行历史信道状态信息和下行历史信道状态信息。而后设计交叉注意力‑门控循环单元网络(CAttn‑GRU Net)，其将上行历史信道状态信息和下行历史信道状态信息作为输入，进而来预测雷达信号协方差矩阵和通信信号波束赋形矩阵，从而分别用于辅助当前时刻构建感知信号与波束赋形设计。此外，在训练过程中，采用多目标优化损失函数。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于无线传输领域，具体涉及一种基于深度学习的全双工雷达通信系统联合发射波束形成方法。

技术介绍

1、有效的发射波束成形设计是释放多输入多输出(mimo)通信系统和mimo雷达系统潜力的关键。许多现有的工作通过专注于联合波束成形优化来研究多天线isac系统中的发射设计，具体来说，波束成形通过最小化波束模式匹配误差来优化，同时考虑到通信用户的个人信干噪比(信号与干扰加噪声比sinr)要求。但这些工作仅设计发射波束成形，而不考虑雷达回波的接收。

2、雷达系统的主要功能是从接收到的雷达回波信号中估计目标的信道参数，例如延迟和多普勒频率。考虑到isac系统中的雷达回波接收，相关场景分为两种情况，第一种情况对应于下行链路isac，其中雷达传感重用下行链路传输的资源，而bs充当雷达收发器和通信发射器。传输的下行链路isac信号为bs所知，可用于接收处理以进行传感。通过对回波信号应用线性接收波束形成器，显式获取了用于目标检测的雷达信干噪比sinr。第二种情况考虑了将传感与上行链路通信集成在一起，其中bs可以被视为雷达收发器和通信接收器。雷达接收器在发本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于深度学习的全双工雷达通信系统联合发射波束形成方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述一种基于深度学习的全双工雷达通信系统联合发射波束形成方法，其特征在于，步骤2中建构FD-ISAC系统的接收信号模型，基站接收信号计算公式表示如下：

3.根据权利要求2所述的一种基于深度学习的全双工雷达通信系统联合发射波束形成方法，其特征在于，步骤2中建构FD-ISAC系统的发送信号模型，用户处接收到下行信号表示为：

4.根据权利要求3所述的一种基于深度学习的全双工雷达通信系统联合发射波束形成方法，其特征在于，过滤非感知雷达信号回波，估计感知目...

【技术特征摘要】

1.一种基于深度学习的全双工雷达通信系统联合发射波束形成方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述一种基于深度学习的全双工雷达通信系统联合发射波束形成方法，其特征在于，步骤2中建构fd-isac系统的接收信号模型，基站接收信号计算公式表示如下：

3.根据权利要求2所述的一种基于深度学习的全双工雷达通信系统联合发射波束形成方法，其特征在于，步骤2中建构fd-isac系统的发送信号模型，用户处接收到下行信号表示为：

4.根据权利要求3所述的一种基于深度学习的全双工雷达通信系统联合发射波束形成方法，其特征在于，过滤非感知雷达信号回波，估计感知目标所处角度从接收信号中获取感知雷达信号在第n个时隙的回波表示为

5.根据权利要求4所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：李飞，刘家璇，仲子龙，宋晶科，林峰，余杰，
申请(专利权)人：南京邮电大学，
类型：发明
国别省市：