本研究提出了一种新方法，利用视觉语言模型进行无线环境路径规划，能够在确保增益阈值的同时最小化路径长度，并节省多达62%的执行时间。

本研究提出了一种新型的通用深度神经网络(Uni-DNN)，可在各种无线环境中实现高检测性能。该模型由无线信道分类器和信号检测器组成，使用卷积神经网络提高信号检测性能，并在实际场景中具有更低的误码率性能。