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近地空中飞艇载人大规模 MIMO 网络的深度联合语义编码与波束成形
通过整合语意通信和大规模多输入多输出（MIMO）技术，本文提出了一种适用于航天飞艇的大规模 MIMO 图像传输网络的深度联合语意编码和波束成形（JSCBF）方案，实现了源压缩、异常校正和高频谱效率的性能提升。
PDFa month ago
物联网在大规模 MIMO 系统中的智能飞行员分配：可扩展物联网基础设施的一种路径
通过用户聚类的试验分配方案，本文提出了一种为物联网设备设计的用户调度方案和导频分配策略，以减轻导频污染对 M-MIMO 网络中的频谱效率和系统可扩展性的影响，并通过将导频分配视为图着色问题来优化干扰，从而最大限度地提高频谱效率。仿真结果显示
PDF3 months ago
高效通道状态反馈中的物理启发深度学习抗锯齿框架
利用离散傅里叶变换位移定理和多径互易的物理原理，本研究引入了一种新的基站下行信道状态信息上采样框架作为解决低密度导频放置导致的欠采样间隙的后处理解决方案，并结合迭代收缩阈值算法网络（ISTA-Net）架构。通过数值实验结果表明，本研究所提出
PDF4 months ago
基于联合稀疏模式学习的大规模 MIMO-OTFS 系统信道估计
提出了一种基于联合稀疏模式学习（JSPL）的信道估计方案，适用于大规模多输入多输出（MIMO）正交时频空（OTFS）调制辅助系统。通过利用延迟 - 多普勒 - 角（DDA）领域信道的潜在联合稀疏性，将信道估计问题转化为稀疏恢复问题，并采用脉
PDF4 months ago
多智能体强化学习在多小区大规模 MIMO 系统中的能源节约
我们开发了一种多智能体强化学习算法，通过对多个大规模 MIMO 基站的多级高级休眠模式和天线切换进行决策，以最小化多个多基站多小区网络的总能耗，同时保持整体服务质量。该问题被建模为分散式部分可观察马尔可夫决策过程 (DEC-POMDP)，以
PDF5 months ago
大规模 MIMO 系统中缓解飞行员污染并实现物联网可扩展性
本文针对巨型 MIMO 系统中的导频污染和可扩展性问题，提出了一种创新的基于物联网设备的导频分配方案，通过将导频序列分配给设备簇而不是个体设备，实现了多设备利用同一导频进行周期性数据传输，通过将导频分配问题建模为图的着色问题，并使用最大 k
PDF9 months ago
双注意力通道估计网络在低密度导频大规模 MIMO 系统中实现更少的付款但获得更多
本文提出一种基于双注意力通道估计网络 (DACEN) 的低密度导频实现精准通道估计的方法并运用参数 - 实例转移学习方法进行实现，并在公共数据集上验证其效果。结果表明，与现有方法相比，该方法具有更高的估计准确性。
PDFa year ago
基于位级深度学习的大规模 MIMO CSI 反馈量化适配器
本文提出了一种适配器辅助的量化策略，通过深度学习技术和专家知识对海量 MIMO 系统中的 CSI 信息进行压缩和恢复，实现反馈成本的大幅降低，并在实验中证明了优异的量化准确性和重构性能。
PDF2 years ago
大规模 MIMO CSI 反馈的深度学习性能增强
本文提出一种拼图辅助的训练策略，旨在通过最大化原始 CSI 和压缩 CSI 之间的互信息，增强深度学习的大规模 MIMO CSI 反馈方法，实验结果表明，采用这种训练策略可以使在室内和室外环境中的准确度平均提高 12.07％和 7.01％，
PDF2 years ago
MM基于监督对比的 CSI 表示学习在大规模 MIMO 定位中的应用
该论文介绍了一种基于深度卷积神经网络和对比学习的大规模 MIMO CSI 相似度学习方法，并通过指纹定位实验验证证明，所提出的相似度度量方法显著提高了定位的准确性。
PDF2 years ago
基于多任务深度神经网络的大规模 MIMO CSI 反馈
该论文提出了一种基于多任务学习的反馈网络架构及相应的训练方案，该方法可以在减少训练成本和存储使用的同时，实现全面的反馈性能。关键词包括：深度学习、信道状态信息、CSI、多任务学习和大规模 MIMO。
PDF2 years ago
基于注意力机制的 CSI 无线定位
本研究提出了一种基于注意力机制的 CSI（Channel State Information）用于深度神经网络的鲁棒特征学习，在铁路环境中的表现优于使用基础 DNN。
PDF2 years ago
基于 1 比特压缩感知的叠加 CSI 反馈的深度学习
本文提出了一种基于深度学习的方案，以改进基于压缩感知技术的叠加信道状态信息反馈，包括频分双工、大规模 MIMO、1 比特压缩感知、模型驱动方法和干扰消除技术等方面。该方案能够显著提高用户上联信息和下联信道状态信息的恢复精度，并具有对参数变化
PDF2 years ago
基于 Autoprecoder 的高效深度学习算法在 PA 存在非线性时的大规模 MU-MIMO 下行链路中的应用
本文提出了一种新的高效自编码器 (AutoEncoder, AP) 基于深度学习的大规模多输入多输出 (mMIMO) 下行系统，该系统中基站配备有大量天线，具有高效能功率放大器 (PA) 并为多个用户终端提供服务。具体而言，利用自编码器的概
PDF2 years ago
MM用户中心的无基站大规模 MIMO 系统调查
本文综述了关于基于无小区的 Massive MIMO 技术的研究，包括其意义、基本特征、传输过程和数学模型、资源分配问题和信号处理。本文旨在为未来无线网络上的基于无小区的 Massive MIMO 研究提供起点。
PDF3 years ago
基于部分信道逆易性的 FDD 大规模 MIMO 下行 CSI 获取的深度学习辅助 HyperRNN
该论文提出了一种基于 HyperRNN 的增强型端到端设计，利用下行和上行信道同时进行极化和时变相关性，优化长期信道特征从上行到下行的传递，从而降低了归一化均方误差（NMSE）性能并减少了导频长度。
PDF3 years ago
基于模型驱动的深度学习技术的毫米波海量混合 MIMO 系统通道估计及反馈
本文提出了一个基于深度学习的模型驱动的通道估计和反馈方案，适用于宽带毫米波巨型混合多输入多输出系统，利用角度 - 时延域通道的稀疏性来减少开销。
PDF3 years ago
基于深度学习的无蜂窝式大规模 MIMO 网络功率控制
本文提出了一种基于深度学习的功率控制算法，用于解决无蜂窝网络下具有最大最小用户公平性问题的大规模多输入多输出系统中的最大最小速率优化问题，使用无监督学习的方法使深度神经网络学习最佳用户功率分配方案，模型训练快速且灵活，性能显著且具有较低的计
PDF3 years ago
THz Massive MIMO 系统中的宽带波束跟踪
本文提出了一种基于延迟相位预编码结构的波束变焦式波束跟踪方案，以适应宽带太赫兹大规模 MIMO 系统中的多路径效应，同时达到多用户物理方向的自适应跟踪。
PDF4 years ago
MMTDD Massive MIMO OFDM 系统中的频道感知和混合预编码深度学习
本文提出了一种面向多输入多输出系统的深度学习方法，用于信道侦测和下行混合波束成形，并通过使用神经网络设计模拟感知和混合下行预编码器，以及通过简化的方法学习上行感测矩阵和下行模拟预编码器，将系统性能显着改善。
PDF4 years ago