提出了一种基于多模态机器学习的方法，利用无线通信环境中收集到的位置和视觉数据快速预测光束方向，实现了超过 75％ 的准确度和近乎 100％ 的前 3 名光束预测准确度。

Nov, 2021

本文研究利用视觉技术来解决毫米波通信系统所面临的无线通信难题，应用计算机视觉和深度学习技术通过直接从相机 RGB 图像和 sub-6GHz 信道中预测毫米波束和阻塞，实现了超过 90％的束选择精度和零额外时间负担的创新解决方案。

Nov, 2019

利用传感信息，基于机器学习的框架在真实场景下对车联网基础设施间通信的波束预测问题进行研究，通过利用视觉和位置数据，成功预测了优化波束指标，高达 95% 的准确率，为减少毫米波 / 太赫兹通信系统的波束训练开销提供了有前景的方法。

Aug, 2023

该研究论文利用深度学习方法，在车辆之间的通信场景中，通过车载 360 度相机捕获的图像来预测未来的波束，实现了高达 85% 的前 5 个波束预测准确率，并显著减少波束训练的开销，展示了利用视觉实现高度移动车辆之间通信的潜力。

Aug, 2023

本文介绍了第一次使用基于机器学习的雷达辅助波束预测在实际车联网通信场景中的应用，该应用可利用雷达传感器数据提供的关于收发位置和周边环境的信息来降低或消除毫米波和亚太赫兹的 MIMO 通信系统中波束训练的开销，实现低延迟高流动性应用。本文提出了利用雷达信号处理的领域知识来提取相关特征并将其馈入学习模型的深度学习雷达辅助波束预测方法，并使用了包含毫米波波束训练和雷达测量的大规模真实数据集 Deepsense 6G 来评估所提出的算法，结果显示所提出的算法能够在完全消除雷达 / 通信校准开销的同时达到约 90% 的前 5 个波束预测准确率，节省了 93% 的波束训练开销，这为解决毫米波 / 亚太赫兹通信系统中波束管理开销挑战开辟了一个有希望的方向。

Nov, 2021

本文使用 LiDAR 数据对 mmWave 波束预测任务进行了大规模实际评估，提出了一种使用 LiDAR 数据辅助波束预测和跟踪的机器学习模型，实验结果表明，这个模型在车路基建通信场景中可以在 95% 的情况下预测出最佳波束，并且波束校准开销降低了 90% 以上。这提供了一种有前途的解决 mmWave 和太赫兹通信系统中关键波束对准挑战的方法。

Mar, 2022

本文综述了基于 mmWave 的无人机通信和网络的技术潜力、挑战、天线结构及通道建模，无人机作为空中接入点或中继可以显著增强地面 mmWave 蜂窝网络的覆盖范围和服务质量，并提供了用于 UAV 连接的 mmWave 蜂窝网络和 mmWave-UAV 自组网络的解决方案和技术。 最后，给出了未来研究的开放问题和有前途的方向。

Apr, 2021

本文提出一种整合了机器学习和协调波束成形技术的解决方案，以克服毫米波系统中窄波束的使用以及高度移动用户在基站之间切换等挑战，并支持高度移动的毫米波应用，同时实现可靠的覆盖、低延迟和可忽略的训练开销。

Apr, 2018

本文提供一种将机器学习工具和情境感知相结合的方法，在车辆环境中学习射总体信息（功率、最佳射总索引等），实验结果表明情境感知可以极大提高预测准确性和模型吞吐量，同时几乎不影响性能和性能损失。

May, 2018

本篇论文提出了一种基于宽波束训练的窄波束校准方法，通过深度学习预测最佳的窄波束方向，具有很高的波束成形增益和更小的波束训练开销。

Jan, 2021