在通讯领域，特别是在自由空间光通信（Free Space Optics, FSO）通道模拟中，选择合适的模型需要考虑模型对动态变化的光信号传播环境的适应性和预测能力。根据搜索结果，以下是一些可能适合通讯领域FSO通道模拟的模型：
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TACTiS-2：这是一个灵活的多变量概率时间序列预测模型，它简化了attentional copulas，在不同的预测任务中具有最先进的精度，同时支持插值和从不规则数据中学习。由于FSO通道受到多种因素的影响，如大气条件、天气变化等，TACTiS-2的多变量预测能力和对不规则采样数据的支持使其成为FSO通道模拟的潜在候选模型。
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DoppelGANger：这是一个基于GAN的框架，具有一些创新，使生成复杂顺序数据集的合成版本成为可能。它引入了一种学习策略，可加快GAN的收敛速度并避免模式崩溃。在FSO通道模拟中，DoppelGANger可以用来生成模拟的光通信信号，以测试和优化通信系统的性能。
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Quant GAN：这是一个数据驱动模型，旨在捕捉金融时间序列数据中的长期依赖关系。生成器和鉴别器都使用带有跳跃连接的时间卷积网络（TCN），它本质上是膨胀的因果卷积网络。虽然Quant GAN主要用于金融领域，但其对长期依赖关系的捕捉能力可能对模拟FSO通道中的光信号传播特性有所帮助。
综上所述，TACTiS-2因其多变量预测能力和对不规则采样数据的支持，可能是最适合通讯领域FSO通道模拟的模型。DoppelGANger和Quant GAN也因其在生成合成数据和捕捉长期依赖关系方面的能力而成为潜在的候选模型。最终的选择应基于具体的模拟需求和模型的性能评估。
在自由空间光通信（FSO）通道模拟中，选择适合的模型需要考虑模型对动态变化的光信号传播环境的适应性和预测能力。以下是十个适合的模型：
1. **Deep Learning-Based Channel Modeling**：基于深度学习的信道建模方法，能够适应动态变化的环境并预测信道特性。
2. **Analytical Channel Model for IRS-Assisted FSO Systems**：针对智能反射表面（IRS）辅助的FSO系统，基于Huygens-Fresnel原理开发的解析模型，考虑了IRS上非均匀功率分布的影响。
3. **Incremental Adaptive Networks for Channel Estimation**：使用增量自适应网络进行信道估计，特别是在对数正态和Gamma-Gamma分布建模的FSO信道中。
4. **Generalized-K Distribution**：通过广义K分布对M模型进行新的形式化，用于大气光学信道。
5. **M-Distribution (Malaga Model)**：用于模拟大气光学信道的M分布模型，特别适用于具有指向误差的情况。
6. **Gamma-Gamma Distribution**：用于模拟FSO信道中的光学湍流，特别是在强湍流条件下。
7. **Log-Normal Distribution**：用于模拟FSO信道中的光学湍流，相比于Gamma-Gamma分布，其系数变化较慢，因此在某些情况下更易于估计。
8. **Negative Exponential Distribution**：用于模拟FSO信道中的光学湍流，特别是在弱湍流条件下。
9. **I-K Distribution**：作为激光束在大气湍流中传播的通用传播模型。
10. **Exponentiated Weibull Distribution**：用于模拟FSO信道中的光学湍流，特别是在中等到强湍流条件下。
这些模型能够适应不同的动态变化环境，并提供对FSO信道特性的准确预测。
深度神经网络、‘
根据您的请求，以下是十个适合自由空间光通信（FSO）模拟的深度神经网络模型：
1. **Deep Learning for Channel Estimation in FSO Communication System**：该模型提出了一种基于深度学习的信道估计方法，能够在不同的大气湍流条件下提供接近完美信道估计的性能，并且具有低成本和低复杂度的特点。
2. **Deep Neural Networks (DNN)**：作为一种深度学习技术，DNN被广泛应用于FSO系统中，用于信道估计、检测和星座图整形等，能够显著降低系统的复杂度、成本和延迟，同时保持系统性能。
3. **Convolutional Neural Networks (CNN)**：CNN在FSO系统中被用于基于检测的技术，能够有效地处理和识别信号模式，对于FSO通信系统的检测技术尤其有用。
4. **Attention Residual U-Net (ARU-Net)**：这种模型结合了注意力机制和残差连接的优势，用于大规模MIMO FSO系统中的信道估计，尤其在大气湍流和其他噪声条件下表现出色。
5. **Deep Joint Source-Channel Coding (DeepJSCC)**：这个框架适用于半双工和全双工中继信道，提出了DeepJSCC-AF和DeepJSCC-PF两种中继协议，通过深度神经网络在中继节点进行信号处理，以实现优越的端到端重建性能。
6. **Deep Learning-Based Detection**：深度学习也被用作FSO系统中的强大检测技术，尤其是在光通信系统中，大多数基于机器学习的检测器都是基于DNN和CNN的。
7. **Blind Detection of On-Off Keying for Free-Space Optical Communications**：这是一种基于机器学习的盲检测技术，适用于FSO通信系统，能够在不需要已知参考信号的情况下检测信号。
8. **Intelligent Constellation Diagram Analyzer**：使用基于卷积神经网络的深度学习来分析星座图，这对于FSO系统的信号解调和性能优化非常有用。
9. **Joint Atmospheric Turbulence Detection and Adaptive Demodulation Technique**：这种技术使用CNN来同时检测大气湍流并适应性地解调FSO通信信号，特别是在OAM-FSO通信中。
10. **Machine Learning Schemes for Optical SNR Measuring and Chromatic Dispersion Assessing**：这些方案用于测量光信噪比和评估色散，对于FSO系统的性能评估和优化至关重要。
这些模型和方案展示了深度学习在FSO通信系统中的多样性和有效性，能够适应动态变化的光信号传播环境，并提供对信道特性的准确预测。