雷达学报

作者：聂佳莉, 崔原豪, 张迪, 张荣辉, 穆俊生, 景晓军

单位：北京邮电大学 北京 100876；

关键词：感知辅助通信, 多模态特征融合, 雷达信号处理, 波束赋形, 注意力机制

基金：国家重点研发计划(202304D3)，国家自然科学基金(62171049)

波束赋形技术通过向特定方向发射信号，提高了接收信号的功率。然而，在高速动态的车辆网络场景下，频繁的信道状态更新与波束调整导致系统开销过大；波束与用户位置难以实时对齐，易出现错位现象，影响通信稳定性；复杂路况中的遮挡和信道衰落进一步限制了波束赋形的效果。为了解决上述问题，该文提出了一种基于卷积神经网络和注意力机制模型的多模态特征融合波束赋形方法，以实现感知辅助的高可靠通信。模型首先对传感器采集的雷达、激光雷达数据分别定制数据转换和标准化策略，解决数据异构问题。然后使用三维卷积残差块提取多层次高阶多模态特征后，利用注意力机制模型融合特征并预测最佳波束，实现通信性能的优化。实验结果表明，该文所提方法在高速场景下可达到接近90%的平均Top-3波束预测精度，相比单模态方案性能显著提升，验证了其在提升通信性能和可靠性方面的优越性。

来源：2025年第4期

《雷达学报》期刊编辑部

查看雷达学报杂志2025年第4期