CSIYOLO：一种面向通感一体化系统的智能CSI散射感知框架

通感一体化（ISAC）被视为下一代通信系统的关键技术，能够同时实现数据传输与目标感知。在ISAC的众多任务中，散射感知对于充分发挥ISAC潜力以及支持自动驾驶和低空经济等应用至关重要。然而，现有方法大多依赖波形与硬件修改或传统信号处理方案，导致与当前通信系统的兼容性差且感知精度有限。为应对这些挑战，我们提出了CSIYOLO，一个仅利用来自单基站-用户设备对的估计信道状态信息（CSI）进行散射体定位的框架。该框架包含两个主要部分：基于锚点的散射参数检测和基于CSI的散射体定位。首先，通过将散射参数提取建模为图像检测问题，我们提出了一种受YOLO架构启发的基于锚点的散射参数检测方法。随后，推导出一种基于CSI的定位算法，利用提取的参数确定散射体位置。此外，为提高定位精度和实现效率，我们设计了一种可扩展的网络结构，并进行了面向任务的优化，从而能够实现多尺度锚点检测并更好地适应CSI特性。还设计了一种噪声注入训练策略，以增强对信道估计误差的鲁棒性。由于所提出的框架仅基于估计的CSI运行，无需修改波形或信号处理流程，因此可以作为插件无缝集成到现有通信系统中。实验表明，在不同散射体数量和估计误差条件下，我们提出的方法在散射定位精度上显著优于现有方法，且复杂度相对较低。