智能双功能波形算法

深度学习在线设计

用深度学习替代传统非凸优化，实现通感一体化波形的实时在线设计。

Zhang, Jifa · Shaoyong, Guo · Gong, Shiqi · Xing, Chengwen · 赵楠 · Derrick Wing Kwan, Ng · Niyato, Dusit (Tao)

IEEE Wireless Communications 2024

技术优势

在线部署

深度学习/深度强化学习算法可快速生成波形，取代高复杂度非凸优化，使波形设计能适应动态环境。

扩展到STAR-RIS

所提深度强化学习算法适用于STAR-RIS辅助的双功能波形设计，覆盖更复杂的智能反射面场景。

仿真验证有效

仿真结果验证了所提算法的有效性，表明其在实际应用中具有可行性。

应用场景

• 通感一体化波形设计：用深度学习替代非凸优化，实现通感波形在线设计。
• 智能反射面辅助通信：扩展算法到STAR-RIS辅助波形设计，适应智能反射面场景。
• 实时信号处理：数据驱动快速生成波形，满足动态环境实时处理需求。