DCFNet：用于多用户 MIMO-OFDM 系统中集成探测与通信的动 Doppler 校正滤波网络
信号处理
2025-06-23 v1
摘要
集成探测与通信（ISAC）是 IMT-2030 和 6G 版本的热点特性，但仍缺乏适用于已 established 正交频率划分复用（OFDM）系列的具体方案。具体而言，动力学导致的载波干扰（ICI）破坏了 OFDM 探测信号的子载波正交性，导致多普勒-距离图模糊，严重降低探测精度。基于多用户多输入多输出（MIMO）OFDM 系统，本文提出动力学校正滤波网络（Doppler-Correction Filter Network, DCFNet），是一个人工智能原生 ISAC 模型，在不改变旧帧结构的前提下，以最小复杂度实现精细的距离-速度分辨率。DCF 网络组首先将主导 ICI 能量偏移到关键动力学窗格；紧接着，一个紧凑的深度学习网络抑制 ICI。为进一步提升距离和速度分辨率，本文提出带局部细化的 DCFNet（DCFNet-LR），其应用广义似然比检验（GLRT）对 DCFNet 的目标估计进行子单元格精确细化。仿真结果表明，DCFNet-LR 的运行速度比最大似然搜索快 ，在降低常规检测方法的范围 RMSE 高达 倍和速度 RMSE 降低 倍方面性能显著优于常规方法。
引用
@article{arxiv.2506.16191,
title = {DCFNet: Doppler Correction Filter Network for Integrated Sensing and Communication in Multi-User MIMO-OFDM Systems},
author = {Hyeonho Noh and Hyeonsu Lyu and Moe Z. Win and Hyun Jong Yang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2506.16191},
year = {2025}
}