近场E-MIMO波束赋形改由Transformer只算流功率：直接推理1.11毫秒，校验修复后保留测试集可行率达100%
核心概要
近场超大规模MIMO通感一体系统的波束赋形通常要反复求解非凸约束优化，在线时延随阵列规模上升。PATBO把通信与感知波束方向按几何固定构造，只让Transformer预测各流的归一化功率，并用定位精度界（CRB）敏感度加权训练。在1024天线、4用户、2目标的保留测试集上，直接推理联合可行率为19.54%，经物理约束功率修复升到87.79%，再对剩余样本回退优化器后达到100%，单样本推理1.11毫秒。
深度剖析
波束赋形从预测整块复数波束矩阵改为只预测各通信流与感知流的功率分配，波束方向由几何关系直接构造。 此前学习型设计多直接输出高维波束赋形变量，或只关注通信与感知性能而不显式处理近场CRB约束带来的定位敏感性。 在1024天线、4个通信用户、2个感知目标的配置下，直接预测完整复数波束矩阵需要实值输出，而PATBO只预测六个归一化流功率。
Transformer为每个用户和目标保留独立令牌，输出层不做全局池化，使每个功率变量始终对应到具体实体。 池化式Transformer变体在生成流功率前把实体令牌压缩成单一表示，抹去了这种一一对应关系。 在相同数据集与测试划分下，保留令牌的敏感度感知PATBO直接联合可行率为19.54%；池化变体与MLP的具体数值在所提供的材料中未给出，因此只作定性比较。
推理之后显式检查物理可行性，不可行预测先做低维功率修复，仍不可行再交给约束优化器。 预测精度与约束满足并不等价，接近CRB可行边界的样本即使功率误差很小也可能越界。 560个直接不可行样本中475个经修复恢复可行，联合可行率由19.54%升至87.79%；剩余85个经回退后，保留测试集上达到100%可行。
启示与展望
评估设定为8 GHz、1024天线均匀平面阵、4个通信用户与2个感知目标、用户与目标位于8至12米辐射近场、5000个随机场景中保留4632个可行场景，训练、验证、测试划分为3242、694、696。作者提出后续将研究动态移动、信道不确定性与实时实现。
最终100%可行性是保留测试集上的经验结果，并非对任意未见场景的普遍保证；对修复后仍不可行的85个样本，离线评估使用已存储的可行参考解，在线实现则需调用约束优化器。所比较的SQP结果代表所评估的局部数值求解器，而非全局最优或普遍可行的优化器。