GNN-ISAC

图神经网络优化集成传感与通信中的功率分配

研究人员开发了一种新颖的图神经网络（GNN）算法，称为GNN-ISAC，用于优化集成传感与通信（ISAC）网络中的功率分配。该方法解决了在满足传感信噪比约束的同时最大化通信总速率的复杂非凸问题。与WMMSE等传统方法相比，GNN-ISAC表现出具有竞争力的性能，在显著降低计算成本和减少传感链路违规的情况下，实现了相似的通信速率。该模型还显示出强大的泛化能力，无需重新训练即可在更大的网络上表现良好。