यह पत्र वायरलेस रे ट्रेसिंग (RT) की सीमाओं को दूर करने के लिए एक नया दृष्टिकोण प्रस्तुत करता है, जो 3D वायरलेस चैनल मॉडलिंग के लिए एक प्रमुख उपकरण के रूप में उभर रही तकनीक है। मौजूदा ऑनलाइन शिक्षण विधियाँ अगली पीढ़ी (5G से परे, B5G) नेटवर्क संकेतों को सटीक रूप से मॉडल करने के लिए संघर्ष करती हैं, जो उच्च आवृत्तियों पर पर्यावरणीय परिवर्तनों के प्रति संवेदनशील होते हैं। इसके अलावा, उन्हें वास्तविक समय के पर्यावरणीय पर्यवेक्षण की आवश्यकता होती है, जो महंगा है और GPU-आधारित प्रसंस्करण के साथ असंगत है। इस पत्र में, हम SANDWICH (दृश्य-जागरूक न्यूरल निर्णय वायरलेस चैनल रे ट्रेसिंग पदानुक्रम) का प्रस्ताव करते हैं, एक नया तरीका जो किरण पथ निर्माण को अनुक्रमिक निर्णय लेने की समस्या के रूप में परिभाषित करता है और प्रत्येक वातावरण के भीतर ऑप्टिकल, भौतिक और सिग्नल विशेषताओं को संयुक्त रूप से सीखने के लिए जनरेटिव मॉडल का लाभ उठाता है
