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DFT-s-OFDM 中的 PAPR 减少的学习脉冲塑形设计
在本研究中，我们提出了一种基于机器学习的框架，用于确定频域频谱塑形扩展技术（FDSS）滤波器，通过在符号误码率（SER）、峰均功率比（PAPR）和频谱平坦度之间进行权衡来优化。通过调整优化参数，我们了解了 FDSS 滤波器在 PAPR 降低
PDF2 months ago
MM无线网络深度学习预测带宽切换
本文提出了一种基于在线学习和机器学习的频段切换方案，利用 UE 位置信息和不同频段射线数据集来实现无需测量间隙的频段切换，达到约 30% 提高的速率和低于 0.5% 的误差率。
PDF5 years ago
机器学习与契约理论在预测部署无人机基站中的应用
本文提出了一种新的框架，以启用预测性的应用无人机作为临时基站来补充地面蜂窝系统的下行通信流量过载，并给出了相应的学习方法、卸载合同、优化问题以及预测算法，仿真结果表明，所提出的方法显著提高了蜂窝和无人机网络的收入，并改善了用户的服务体验。
PDF6 years ago
基于深度强化学习的无人机辅助抗干扰蜂窝通信
本文提出了一种基于深度强化学习的无人机中继框架，旨在通过在动态博弈中使用以前的反干扰中继体验和观察到的当前网络状态来帮助移动用户抵御智能干扰，从而降低丢包率，提高能源利用效率。
PDF6 years ago
毫米波蜂窝系统的定向初始接入
这篇论文研究了毫米波通信在下一代移动通信系统中的应用，重点关注了初始接入过程中的设计挑战和各种选项，最终比较了不同扫描和信令过程对接入延迟和系统开销的影响，并考虑了频道结构和多路访问问题。分析结果表明，与单流模拟波束成形相比，低分辨率全数字
PDF9 years ago
自反向毫米波蜂窝网络速率的可行模型
本文提出了一种适用于毫米波（mmW）蜂窝通信系统的模型，并通过实际建筑物以及实验得出的路径损失模型对其进行了验证，结果表明相对于传统微波（µW）蜂窝通信系统，毫米波网络的频谱效率除了总速率外，还随着 BS 密度的增加而提高，特别是在边缘区域
PDF10 years ago
利用泊松点过程建模异构网络干扰
本文提出了一种针对蜂窝系统下行信道的分析方法，利用随机几何方法将蜂窝固定在带权 Voronoi 单元格内，考虑包括防护区外部、交叉层干扰等影响因素，并采用 Gamma 分布简化干扰计算，从而有效地评估干扰环境对传输性能的影响。
PDF12 years ago