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AI 驱动的学习件框架通过隐私增强 6G CSI 反馈

研究人员开发了一种用于未来 6G 系统信道状态信息 (CSI) 反馈的新型框架，解决了模型泛化能力与场景特定性能之间的权衡问题。该方法利用集中的 AI 数据中心维护一个场景特定的 CSI 模型目录，并通过基于学习件的系统进行增强。基站可以提交其本地环境的统计规范，以检索最相关的预训练模型，从而增强数据隐私并减少检索延迟和计算开销。仿真表明，与各种场景下的通用模型相比，性能得到了显著提升，同时大大减少了本地微调的需要。