Channel Knowledge Map (CKM)

无人机使用几何感知框架进行跨高度信道知识图谱绘制

研究人员开发了一种新颖的框架，用于预测无人机辅助通信在不同高度的信道知识图谱（CKMs）。这种几何感知方法整合了城市场景先验、稀疏多高度观测和目标高度描述符，以重建未观测高度的密集CKMs。框架中包含一个不确定性头，用于管理预测置信度，并在运动和安全约束下实现成本感知感知。实验表明，所提出的FPN-Transformer模型在降低均方根误差（RMSE）方面优于基线3D-RadioDiff，并通过不确定性引导感知策略改进了主动重建。