扩大低成本合成预训练规模可提升室内无线电地图预测

英文标题：Scaling Cheap Synthetic Pretraining Improves Indoor Radio-Map Prediction

论文提出，通过大规模、低成本的合成数据预训练，可以提升室内路径损耗与无线电地图预测的效果。作者指出，真实测量数据不足以训练能够适应多种建筑类型的高精度室内路径损耗预测器。合成预训练为解决数据稀缺问题提供了途径，但真实建筑布局同样稀缺，且高精度射线追踪仿真存在成本挑战。该研究对开发室内无线传播建模、网络规划与定位相关模型具有参考意义。

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