9月13日，清华与北邮联合团队发布物理引导扩散模型Channel-Diff，用于无线信道RSRP预测，将大尺度传播趋势与小尺度随机衰落分开建模，通过教师—学生两阶段训练与噪声先验引导统一多尺度信道特性。
在两套真实数据集上，Channel-Diff相较次优方法综合提升37.19%与25.15%；跨数据集零样本迁移提升不低于20.08%，5%少样本提升21.42%。约83%的预测绝对误差低于9.5dB（5G NR精度要求），为无线网络数字孪生与覆盖预测提供新路径。
清华大学、北京邮电大学联合团队围绕无线网络RSRP预测问题提出物理引导扩散模型Channel-Diff，将RSRP预测表述为条件生成问题：既要恢复相对稳定的大尺度传播趋势，也要学习随机的小尺度衰落分布。
Channel-Diff将传播模型、遮挡阴影、多径几何和城市微环境嵌入条件扩散模型，通过教师—学生两阶段训练与噪声先验引导统一建模多尺度信道特性。在两套真实测量数据集上，Channel-Diff相较次优方法取得37.19%和25.15%的综合性能提升。
原创文章，作者：好奇宝宝，如若转载，请注明出处：https://www.kejixun.co/article/761907.html
