AI-Assisted Link Quality Prediction for Weather-Aware Outdoor Terahertz Communications: Forecasting, Uncertainty, and Explainability Analysis
Este artigo apresenta uma estrutura impulsionada por condições meteorológicas reais para a previsão da qualidade de links de terahertz ao ar livre em Bangladesh usando seis anos de dados meteorológicos, demonstrando que, embora os modelos de IA superem as linhas de base de persistência, eles exibem erros significativos e excesso de confiança especificamente durante a degradação induzida pela chuva, um achado validado em dois locais climáticos distintos.