A Denoising Diffusion Probabilistic Model-Based Digital Twinning of ISAC MIMO Channel
摘要深度学习(DL)技术已被广泛应用于解决无线通信领域的挑战,克服了传统方法的局限性。然而,训练深度学习算法通常需要大量数据,这在日益复杂的通信环境中难以获取。因此,减少深度学习训练所需的数据量是一个亟待解决的问题。在本文中,我们开发了一个基于去噪扩散概率模型(DDPM)

