据TechXplore网5月9日消息，北京理工大学研究人员提出一种利用深度学习增强太赫兹通信系统中可重构智能表面能力的物理信号处理方法。研究团队提出SFDCExtra和HBFRPD两种方法，以提高信道估计的效率和准确性，在不完美信道状态信息的情况下表现出更强鲁棒性，并在多用户通信系统中展示了优越性能。该技术可被集成到太赫兹通信系统中，通过调整元件的相位和幅度反射电磁信号，提供波束形成增益，并解决了自由空间损耗和大气衰减等挑战。通过全面评估和性能比较，这些方法显示出了变革下一代通信架构信道估计方法的有效性。相关成果发表于《智能计算》（Intelligent Computing）期刊。

消息来源：https://techxplore.com/news/2024-05-deep-empowers-reconfigurable-intelligent-surfaces.html