Aprendizado em Contexto Autoevolutivo para o Projeto Direto de Piloto para Beamformer em Sistemas MU-MISO

arXiv:2607.11970v1 Tipo de anúncio: novo Resumo: Desenvolvemos um framework aprimorado de aprendizado em contexto (ICL) para melhorar o desempenho do beamforming baseado em piloto em sistemas de múltiplos usuários e múltiplas entradas com uma única saída (MU-MISO). O esquema proposto integra a espinha dorsal do ICL-Transformer com a rede codificadora-decodificadora (EDN) de piloto e a EDN de beamformer. Uma característica crucial da nossa rede ICL é que ela consegue lidar com múltiplos modelos de canal sem retreinamento, algo viabilizado pela construção de...