研究人员开发了一个新的机器学习框架，用于在利用可重构智能表面（RIS）和毫米波（mmWave）感知的6G网络中进行精确本地化。该方法将接收到的信噪比（SNR）映射到用户设备（UE）的方位角和距离，即使在直接链路不可用时也是如此。该框架已扩展到处理跨链路干扰，这种干扰比距离估计更严重地降低了角度估计。 AI
影响 这项研究可以提高未来6G网络中本地化的精度，从而影响波束管理和整体网络效率。
排序理由 这是一篇详细介绍新颖技术方法的学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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