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Yuhang Li
Yuhang Li
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GNN和基于分数的模型通过改进CSI来增强无线波束成形
研究人员开发了一种新颖的方法，通过利用图神经网络（GNN）和基于分数的生成模型来实现无线通信中的鲁棒混合波束成形。该方法旨在提高信道状态信息（CSI）的准确性，CSI对于波束成形至关重要，但在实际系统中获取起来通常很困难。所提出的框架包括一个用于CSI更新的GNN模型和一个用于CSI生成和去噪的基于BERT的噪声条件分数网络，实验证明其性能和鲁棒性均优于现有方法。
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AI模型BERT4beam优化6G无线波束赋形
研究人员开发了BERT4beam，一个利用基于BERT的大语言模型进行广义波束赋形优化的新框架，适用于未来的6G无线通信系统。该方法将波束赋形优化视为序列学习任务，通过对信道状态信息进行分词来训练模型。该框架在各种系统效用、天线配置和用户规模下表现出强大的适应性和通用性，并实现了接近最优的性能。