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Wireless Foundation Models
Wireless Foundation Models
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脉冲神经网络增强无线基础模型
研究人员开发了SpikeWFM，这是一种将脉冲神经网络（SNN）与基于Transformer的人工神经网络（ANN）相结合的新型混合模型，用于无线基础模型。该方法旨在借鉴人脑的处理能力，提高这些模型的鲁棒性和能源效率。实验表明，与传统的基于ANN的无线基础模型相比，SpikeWFM在预训练收敛和信道预测准确性方面表现更好。
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Adaptive 3D-RoPE 通过物理对齐的位置编码增强无线基础模型
研究人员开发了 Adaptive 3D-RoPE，一种新颖的位置编码方法，旨在提高无线基础模型的性能。该新方法通过引入一个可学习的、轴解耦的 3D 频率库和一个条件化信道的控制器，与无线信道的物理特性保持一致。实验表明，在天线尺度外推方面，归一化均方误差最多可降低 10.7 dB，在尺度外推和零样本泛化方面取得了显著的改进。