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Must-Reading-on-ISAC实战手册：从理论到部署的完整指南

【免费下载链接】Must-Reading-on-ISACMust Reading Papers, Research Library, Open-Source Code on Integrated Sensing and Communications (aka. Joint Radar and Communications, Joint Sensing and Communications, Dual-Functional Radar Communications)项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mu/Must-Reading-on-ISAC

在当今万物互联的时代，频谱资源日益紧张，如何在同一系统中实现高效的感知与通信成为业界面临的重大挑战。Must-Reading-on-ISAC项目作为集成感知与通信领域的权威资源库，为研究人员和工程师提供了从基础理论到实践应用的全方位解决方案。🚀

挑战与突破：为什么需要ISAC技术？

传统无线系统中，雷达感知与通信功能往往独立运行，导致频谱利用率低下和设备成本增加。ISAC技术通过将两者深度融合，实现了以下核心突破：

• 频谱效率提升：同一频段同时承载感知与通信任务
• 设备集成化：减少硬件冗余，降低系统复杂度
• 实时性能优化：感知数据与通信信息协同处理

三步部署方案：快速上手ISAC项目

第一步：获取项目资源

git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/mu/Must-Reading-on-ISAC cd Must-Reading-on-ISAC

第二步：环境配置与验证

项目主要基于MATLAB开发，确保您的环境中已安装相应版本的MATLAB，并验证以下核心模块：

• 波形设计算法：Codes/Fan2018TSP/Codes for DFRC Waveform Design/
• 性能评估工具：包含在Constant Modulus/和Waveform Design With Given Radar Beampatterns/目录中

第三步：运行核心示例

从基础波形设计开始，逐步深入：

1. 恒模波形优化：参考CE_similarity_ComRad.m
2. 波束赋形设计：研究waveform_design_multibm_covmat.m
3. 性能对比分析：使用multi_opt_comparison_sumrate.m

典型应用场景实战解析

智能交通系统部署

在自动驾驶场景中，ISAC技术能够实现车辆间的实时通信与环境感知同步进行。通过Fan2020TCOM by Nate Raymondi/目录中的算法，可以构建高效的车辆协同感知网络。

工业物联网优化

在工厂自动化场景中，ISAC技术为设备定位与数据传输提供了一体化解决方案。参考SeparatedDeployment_BPmatching.m实现精准的设备位置追踪。

技术要点：ISAC系统的关键在于平衡感知精度与通信速率，这需要在波形设计和资源分配上进行精细调优。

核心价值深度解析

Must-Reading-on-ISAC项目的独特价值在于其完整性和实用性：

📚研究资源丰富：Research Library/目录汇集了领域内的重要论文和研究成果

🔧代码质量可靠：经过严格验证的MATLAB实现，确保算法准确性

🎯应用导向明确：每个模块都针对具体应用场景优化，便于直接部署

进阶学习路径建议

对于希望深入ISAC领域的学习者，建议按照以下路径系统学习：

1. 基础理论阶段：研读研究库中的核心论文，建立理论基础
2. 算法理解阶段：逐个分析波形设计算法，理解技术原理
3. 实践应用阶段：基于现有代码进行修改和优化，适应特定场景需求

通过Must-Reading-on-ISAC项目，您将能够快速掌握ISAC技术的核心要点，并在实际项目中实现从理论到实践的顺利过渡。🌟

【免费下载链接】Must-Reading-on-ISACMust Reading Papers, Research Library, Open-Source Code on Integrated Sensing and Communications (aka. Joint Radar and Communications, Joint Sensing and Communications, Dual-Functional Radar Communications)项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mu/Must-Reading-on-ISAC