重新思考波束管理：在硬件异质性下的泛化限制
Rethinking Beam Management: Generalization Limits Under Hardware Heterogeneity
AI总结：
本文探讨了在硬件异质性环境下基于机器学习的波束管理面临的泛化限制，并提出了改进策略。
摘要：
在多样用户设备之间存在的硬件异质性给基于波束的通信在5G及更远的未来带来了新的挑战。这种异质性限制了基于机器学习（ML）算法的应用。本文强调了在ML辅助的波束管理中，必须将硬件异质性作为首要设计考虑因素的重要性。我们分析了在存在异质性时的关键失败模式，并展示了案例研究以证明其性能影响。最后，我们讨论了改进波束管理中泛化能力的潜在策略。
英文摘要：
Hardware heterogeneity across diverse user devices poses new challenges for beam-based communication in 5G and beyond. This heterogeneity limits the applicability of machine learning (ML)-based algorithms. This article highlights the critical need to treat hardware heterogeneity as a first-class design concern in ML-aided beam management. We analyze key failure modes in the presence of heterogeneity and present case studies demonstrating their performance impact. Finally, we discuss potential strategies to improve generalization in beam management.
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