Turbo-ICL: 基于上下文学习的涡轮均衡

本研究解决了在编码的多输入多输出（MIMO）系统中，针对软输入软输出信道均衡的局限性，提出了一种新颖的基于上下文学习（ICL）的框架。通过提示信号和解码反馈的直接推理，该方法实现了符号估计的迭代优化，实验表明该方法在传统线性假设失效情况下的性能优于常规模型。