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实体 Mauro Gonzalo Tarazona-Levano

Mauro Gonzalo Tarazona-Levano

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  1. RESEARCH · CL_141207 ·

    新的 SetGAN 模型在保持空间一致性的同时加速了 TR 38.901 信道生成

    研究人员开发了一种物理感知、几何条件化的 SetGAN 模型，以加速 TR 38.901 信道模型的生成，这对于评估多用户无线系统至关重要。该新模型在 Sionna 参考数据上进行训练，能够比现有方法显著更快地生成这些信道，将生成时间缩短了 3.45 倍，CPU 成本降低了 6.15 倍。SetGAN 模型在保持空间一致性和准确性的同时实现了这种加速，在 UMa/NLoS 基准测试中，接收功率分布的 Wasserstein 距离为 0…