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Learning Latent Wireless Dynamics from Channel State Information
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内容提要
本研究提出了一种基于数据驱动的机器学习技术，用于解决无线传播环境动态建模和预测的挑战。通过学习压缩的高维信道状态信息表示，并结合预测组件，开发了联合嵌入预测架构（JEPA）。在长时间预测任务中，JEPA相较于基准方法具有显著的提升效果。
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关键要点
- 本研究提出了一种基于数据驱动的机器学习技术，用于解决无线传播环境动态建模和预测的挑战。
- 通过学习压缩的高维信道状态信息表示，结合预测组件，开发了联合嵌入预测架构（JEPA）。
- JEPA在长时间预测任务中显示出两倍的准确性提升，相较于基准方法具有显著的提升效果。
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