基于上下文的时空预测学习用于可靠的车对车信道预测
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。本研究解决了可靠的车对车（V2V）信道状态信息（CSI）预测中的四维数据处理问题。提出了一种创新的基于上下文的时空预测学习方法，利用因果卷积长短期记忆网络（CA-ConvLSTM）和上下文条件关注机制，从而提高了时空记忆更新的效率。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先进模型，展现了其在复杂环境中的鲁棒性和适应性。
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。
