machine-type communication | BriefGPT

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基于深度学习的无授权随机接入下的无蜂窝大规模 MIMO 用户活动检测方法
本文利用监督式机器学习模型来解决非正交前导序列设计条件下的用户活动检测问题，并介绍了一个针对 GF-RA 协议下的无线电波多输入多输出（CF-mMIMO）网络的数据驱动算法和新颖的聚类策略，模拟实验结果显示算法在真实场景中具有 99% 的准
PDF23 days ago
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
PDF3 years ago
MM面向学习的边缘智能功率分配
提出了基于边缘智能的学习中心功率分配方法 (LCPA)，该方法使用经验分类误差模型分配无线资源，实验结果表明，LCPA 算法明显优于其他功率分配算法。
PDF4 years ago
MM边缘感知力分配下的机器智能
本文提出了以学习为驱动的场景中的学习中心功率分配算法 (LCPA)，该算法采用经验分类误差模型和不确定性采样方法，以最大化学习性能而非通信吞吐量来进行功率分配，通过大规模优化算法得出高效计算的结果。
PDF5 years ago
MM超密集蜂窝物联网中的大规模机器型通信：现有问题和机器学习辅助解决方案
本文针对 mMTC 场景中海量 MTC 设备的 QoS 保障、RAN 拥塞等问题展开研究，综述了现有解决方案并提出了新的解决方向，其中包括利用机器学习技术解决 mMTC 中的 QoS 问题。
PDF6 years ago