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实体 Cristian Jesús Vaca Rubio

Cristian Jesús Vaca Rubio

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  1. TOOL · CL_259209 ·

    语义 CSI 反馈在波束选择中优于传统方法

    研究人员提出了一种用于 FDD 大规模 MIMO 系统中信道状态信息 (CSI) 反馈的新颖方法,将传统基于重建的方法转向语义通信的视角。这种新方法称为语义 CSI 反馈,侧重于传输为特定下游任务(如波束选择)优化的学习嵌入,而不是旨在对整个信道进行高保真重建。实验表明,与使用全带宽信道重建的方法相比,源自稀疏导频数据的紧凑型语义嵌入可以实现更高的波束预测精度。

  2. RESEARCH · CL_257142 ·

    新框架利用概率预测优化5G资源分配

    研究人员开发了一个新的面向目标的概率预测框架,以优化5G网络中的资源分配。该方法使用Pinball Loss函数以及DeepAR和Temporal Fusion Transformers等模型,以更好地适应欠配置与过配置之间的不对称成本。在真实5G流量数据上的评估表明,与最小化MAE和RMSE等对称误差的传统方法相比,该方法可以降低运营成本并保持准确的不确定性估计。