南京邮电大学;江苏有线数据网络有限责任公司李飞获国家专利权
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龙图腾网获悉南京邮电大学;江苏有线数据网络有限责任公司申请的专利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获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119561593B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411676068.1，技术领域涉及：H04B7/06；该发明授权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是由李飞;刘家璇;仲子龙;宋晶科;林峰;余杰设计研发完成，并于2024-11-22向国家知识产权局提交的专利申请。
本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在说明书摘要公布了：本发明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‑GRUNet，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。
本发明授权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在权利要求书中公布了：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： 步骤1，全双工基站接收回波信号，经过传统信道估计方法估计各时隙用户所在角度； 步骤2，建构FD-ISAC系统的发送与接收信号模型，并通过所述各时隙用户所在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； 步骤3，构建CAttn-GRU神经网络，包括跨注意力模块、门控循环单元模块和全连接网络； 将所估计的上行历史信道状态信息和下行历史信道状态信息输入到CAttn-GRU神经网络中的跨注意力模块，获取注意力建模信道状态信息；将注意力建模信道状态信息输入门控循环单元模块，获取全局历史信道状态信息；将全局历史信道状态信息送入全连接网络预测雷达信号协方差矩阵和通信信号波束赋形矩阵； 雷达信号协方差矩阵和通信信号波束赋形矩阵用于辅助当前时刻感知信号与波束赋形设计。
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