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Resource-Efficient Beam Prediction and Multimodal Realistic Simulation Framework in mmWave Communications
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内容提要
本研究提出了一种资源高效的波束预测方法，解决了传统方法在快速变化通信环境中的适应性不足。通过知识蒸馏将多模态网络知识转移至单模态网络，并结合自动驾驶模拟器生成的数据，显著降低计算复杂度，同时保持预测准确性。模拟结果显示，在使用教师网络10%参数的情况下，单模态模型性能达到94.62%。
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关键要点
- 本研究提出了一种资源高效的波束预测方法，解决了传统方法在快速变化通信环境中的适应性不足。
- 通过知识蒸馏将多模态网络的知识转移至单模态网络，提升了学习效率。
- 结合CARLA自动驾驶模拟器生成的数据与MATLAB的毫米波信道建模，显著降低了计算复杂度。
- 模拟结果显示，在使用教师网络10%参数的情况下，单模态模型性能达到94.62%。
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