深層学習に基づく IRS 支援 ISAC システムのチャネル推定

本論文は、IRS 支援 ISAC システムのチャネル推定問題に取り組み、深層学習フレームワークを提案する。2つの異なる深層ニューラルネットワーク (DNN) アーキテクチャを設計し、センシングチャネルと通信チャネルの推定を行う。入出力ペアの生成も慎重に設計されている。シミュレーション結果は、様々なSNR条件とシステムパラメータの下で、提案手法の優位性を示している。