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摘要 —由于人工智能的快速发展，传感和通信融合 (ISAC) 网络在即将到来的新型移动通信网络中拥抱了人工智能。本文提出了一种用于 ISAC 网络的 FedFog 网络架构，该架构由终端感知层、边缘基站处理层和云数据层组成。在多基站 (BS) 的背景下，BS 和用户设备之间的切换值得研究。参考协调多 BS 的概念，我们设计了 ISAC 网络中的切换程序。同时，设计了一种用户控制的联邦强化学习方案。然而，由于毫米波段和太赫兹波段等新的未授权频谱带，混合波束成形可以降低硬件费用。设计了一种利用混合波束成形的基于学习的干扰管理。同时，我们考虑使用深度神经网络进行自干扰和相互干扰消除。仿真结果展示了AI驱动的ISAC网络在移动性和干扰管理方面的性能，并进一步证明6G网络的服务得到提升。
6G时代AI驱动传感与通信融合
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