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作者：李昕昊;韩凯峰;朱光旭;
单位：香港中文大学(深圳);深圳市大数据研究院;中国信息通信研究院;
摘要：传统基于人工经验、试错迭代的低效方法已无法适应未来多功能网络的参数优化。为了提升通信感知一体化（ISAC）网络的优化效率以及服务质量，亟需建立系统级的全局网络性能建模与优化新范式。为此，提出了一种面向6G的ISAC网络覆盖预测与优化框架。该框架利用离线的现实网络数据与多波束信道建模的方法，实现任意天线参数下的ISAC网络性能预测，并且利用零阶块坐标下降等数学优化工具求解黑盒优化问题，实现网络参数的精准寻优。基于所提框架，我们对现实世界中的空地协同ISAC网络进行了系统级性能仿真，并对低空用户进行感知性能优化，对地面用户进行通信性能优化。基于真实现网数据的实验结果表明，所提方法在性能上显著超越了传统的建模与优化方法。
关键词：网络智能优化技术;;通信感知一体化;;本地化信道估计;;覆盖预测;;零阶优化;;低空经济
基金资助：第八届中国科协青年人才托举工程项目（2022QNRC001）;; 广东省基础与应用基础研究重大项目（2023B0303000001）;广东省基础与应用基础研究基金面上项目（2022A1515010109）;; 国家自然科学基金面上项目（62371313）;; 深圳市龙岗区科技创新专项资金项目（LGKCSDPT2023002）
