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双动态 ISAC 预编码在车载网络中的应用：基于约束深度强化学习（CDRL）方法
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
车载网络中的通信信道具有时变特性和双倍动态现象，对实时预编码器设计提出挑战。研究者提出使用约束深度强化学习（CDRL）来促进ISAC预编码器设计的动态更新，并采用PD-DDPG和Wolpertinger结构来训练算法以适应复杂约束和可变用户数量。实验证实了该方案的优越性。
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关键要点
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车载网络中的通信信道具有时变特性和双倍动态现象。
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实时预编码器设计面临挑战。
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提出使用约束深度强化学习（CDRL）来促进ISAC预编码器设计的动态更新。
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采用原始对偶深度确定性策略梯度（PD-DDPG）和Wolpertinger结构进行算法训练。
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方案能够适应动态并利用环境信息提高性能和减少复杂性。
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实验验证了所提出方案的优越性。
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