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用于可解释和无标签毫米波信道预测的混合数据驱动状态空间模型
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了一种新颖的混合方法，将数据驱动的神经网络与传统状态空间模型结合，解决毫米波时变信道预测的局限性。该方法无需专家知识，能够有效跟踪信道动态，并通过无监督学习利用无标签数据训练神经网络。实验结果显示，该方法在信道预测的精度和鲁棒性上优于现有技术。
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关键要点
- 提出了一种新颖的混合方法，结合数据驱动的神经网络与传统状态空间模型。
- 该方法解决了毫米波时变信道预测中现有方法的局限性。
- 无需专家知识，能够有效跟踪信道动态。
- 开发了一种新的无监督学习策略，仅利用无标签数据训练神经网络。
- 实验结果显示，该方法在信道预测精度和鲁棒性上优于现有技术。
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