基于上下文的时空预测学习用于可靠的车对车信道预测

本研究提出了一种创新的基于上下文的时空预测学习方法，用于解决车对车信道状态信息预测中的四维数据处理问题。实验结果表明，该方法在不同几何配置下的预测性能优于现有模型，展现了其在复杂环境中的鲁棒性和适应性。