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

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。