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active user detection
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MM
用于无授权 SCMA 系统的基于深度学习的主动用户检测
本论文提出了两种基于群组的深度神经网络主动用户检测方案，用于减轻大规模机器类型通信中的传输时延和信令开销问题。通过使用稀疏代码多址接入系统中的接收信号，实现了对多维码本结构和信道特性的非线性映射学习。该方案在接收机无状态信息的条件下，能够在
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3 years ago
MM
通过顺序信息传递联合进行活动用户检测和信道估计实现大规模随机接入与零散短数据包
本文提出了一种新的基于压缩感知和序列近似传递算法的大规模机器型通信系统的无授权随机接入策略，以提高活动用户检测和信道估计的性能。
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3 years ago
基于深度神经网络的无需授时 NOMA 系统主动用户检测
本论文提出了一种基于深度神经网络的 Active User Detection 方案，通过训练数据在设计良好的 DNN 中应用，该方案学习了接收到的 NOMA 信号与活动设备指数之间的非线性映射，从而实现了对活动用户的准确检测。数值结果表明
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5 years ago
基于压缩感知的自适应主动用户检测与信道估计：大规模接入遇上大规模 MIMO
本文提出了一种基于压缩感知的自适应主动用户检测和信道估计方案，可支持出现突发流量的大规模连接用户设备和大规模 MIMO 信道的虚拟角度域稀疏，实现高效可靠的大规模信道接入。
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5 years ago
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