本研究提出CSI-CLIP模型，将信道状态信息和信道脉冲响应视为多模态数据，解决无线通信模型适应性不足的问题。实验结果显示，该模型在定位任务中的平均误差降低了22%，波束管理任务的准确率提高了1%，展现了其在传感与通信整合中的优势。

本研究提出了一种新框架，通过语言模型预测MIMO-OFDM系统的信道状态信息（CSI），结合现实环境信息，实验结果表明该方法有效，为无线网络管理创新策略提供基础。

本文探讨了信道状态信息（CSI）在汽车网络中的应用，提出了基于深度学习和强化学习的技术，以提高毫米波通信的可靠性和效率。研究表明，创新的学习框架和时空预测方法能够有效降低延迟，优化资源分配，提升车辆间通信的性能和鲁棒性。

本研究提出了一种新型的空中计算联邦学习方案，通过自适应加权聚合提高学习性能，避免了复杂的信道状态信息传输。研究结果显示，该方案在不同设备和信道条件下相比现有策略提高了15%至30%的准确率。

本文探讨了在大规模MIMO移动通信系统中，利用深度神经网络（DNN）进行基于信道状态信息（CSI）的定位问题。提出了一种特征设计方法以提高DNN性能，并通过实验验证了其在户外环境中的有效性。同时，研究了基于射频信号的机器学习定位系统，提出了多种新算法和模型，显著提升了定位精度和稳定性。

本研究探讨了基于WiFi信道状态信息（CSI）的人类活动识别，应用数据增强技术以提高模型在不同环境和系统中的推广能力。研究收集并公开了CSI振幅谱图数据集，使用EfficientNetV2架构进行训练，结果表明特定数据增强组合显著提升了跨场景和跨系统的识别能力。

本文介绍了多种基于深度学习的信道状态信息（CSI）处理方法，如CsiNet、DTL检测框架和CsiNet-LSTM。这些方法在5G通信中显著提高了CSI的恢复质量和系统性能，利用图傅里叶变换和谱时图神经网络（STEM GNN）提升通信效率。此外，研究还探讨了WiFi CSI在人类活动识别中的应用，并提出数据增强技术以改善模型的推广能力。

本文提出了一种基于深度学习的量化策略，旨在降低大规模MIMO系统中信道状态信息（CSI）的反馈成本。研究表明，该策略在压缩率和重构质量上显著优于现有方案，从而提升了系统性能和可行性。

该研究优化了云无线电接入网络中远程无线电头的模拟和数字部分，使用加权下行总速率和网络能源效率最大化的目标进行联合优化，并提出了块协调下降算法。同时，研究了不完美信道状态信息对性能的影响，并应用采样平均近似扩展算法。数值结果证实了所提出方案的有效性，表明所提出的算法对估计误差具有鲁棒性。