公开(公告)号：CN115623448A

公开(公告)日：2023-01-17

申请号：CN202211257759.9

申请日：2022-10-13

Applicant: 北京理工大学

Inventor： 费泽松 ,  杨子健 ,  夏方昊 ,  王睿翔 ,  黄靖轩 ,  王新奕

IPC: H04W4/44 ,  H04B7/08 ,  H04B7/06 ,  G06N3/08 ,  G06N3/04 ,  G06F17/16

Abstract: 本发明提供一种基于深度学习与RIS辅助的ISAC系统优化方法，包括：步骤S1、设定参数；步骤S2、ISAC系统基站发射ISAC信号，基站和RIS分别接收回波信号；步骤S3、对于时隙t，将时隙t的协方差矩阵与时隙t之前τ‑1个时隙的协方差矩阵组成历史协方差矩阵，并将历史协方差矩阵分解为实部和虚部以作为训练样本；步骤S4、将时隙t对应的训练样本输入CAP网络，得到时隙t+1的预测到达角并最小化损失函数；步骤S5、当前时隙t′，利用训练好的CAP网络，得到下一时隙t′+1的预测到达角步骤S6、生成下一个时隙的波束赋形矢量和RIS的反射矩阵。本发明能够显著降低通信过程中的导频开销，最大化通信速率，提升通信性能。