エッジデバイスにおけるUWBチャネル推定のためのSNN

この論文は、リソース制約のあるエッジデバイスにおける、深層学習ベースのUWBチャネル推定の計算上の制限に対処しています。より効率的な代替手段として、教師なしスパイクニューラルネットワーク（SNN）ソリューションを提案しています。その重要性は、ニューロモーフィック展開の可能性とモデルの複雑さの軽減にあり、低電力アプリケーションに適しています。

• •UWBチャネル推定のための教師なしSNNを提案。
• •教師あり深層学習手法と比較して、競争力のある精度を達成。
• •モデルの複雑さとニューロモーフィック展開への適合性において利点を提供。
• •エッジデバイスにおける深層学習の計算上の制限に対処。