arXiv · cs.AI· Yalin E. Sagduyu·· 16 小时前AI 评分18
基于 Deep Learning 杂波抑制的多基地 ISAC 框架面向 5G 及未来网络
Multistatic ISAC with Deep Learning-Based Clutter Suppression for 5G and Beyond
来源与原文
arXiv · cs.AI
作者：Yalin E. Sagduyu
发布时间：（北京时间）
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https://arxiv.org/abs/2610.40586v1
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AI 导读
一篇 arXiv 论文提出面向 5G 及未来网络的多基地 ISAC（通信感知一体化）框架，用于高保真估计目标位置与速度。该方法用残差结构和注意力增强的深度神经网络直接从杂波污染观测中增强目标响应，在密集动态杂波条件下显著优于传统信号处理基线方法。
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