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拥挤无线环境下 AGC 指数管理算法
这篇论文描述了一种使用创新方法来预测接收机操作指标（丢包率 / 接收良好率）历史数据的接收机，以确定下一个数据包接收时最佳的自动增益控制（AGC）指数或最合适的可变增益范围，预计在有效负载接收期间出现干扰信号。这使得接收机对干扰具有更高的免
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4 months ago
马尔可夫说服流程：从零开始学习说服
Bayesian persuasion and learning algorithms are used to address Markov persuasion processes where the sender has no prio
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5 months ago
无先验信道知识的端到端通信系统的深度确定性策略梯度
本篇论文提出了一种基于 DDPG 的深度学习架构，用于联合训练无线通信系统中的发送和接收信号。通过使用接收器 DNN 的损失作为奖励来训练发射器 DNN，该方法不需要先前可微分的信道模型，并展示了比现有解决方案更好的性能表现。
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a year ago
ComNet: 基于深度学习和专家知识的 OFDM 接收器组合
本文提出了一种基于深度学习与专家知识相结合的模型驱动的正交频分复用接收器，采用逐块信号处理方法，在通道估计和信号检测子网中构建 DNN，相比于传统的简单解法 (LMMSE)，提供更精确的通道估计和更高的数据恢复精度，模拟结果进一步证明了该方
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6 years ago
光纤通信中应用分裂非线性补偿的优点
对于光纤非线性数字补偿的双边的传输方式，理论模型显示用高斯噪声模型可以得到更高的单极化分集 256 进制 QAM 信号的互信息。理论上在长距离、高带宽传输情况下使用数字补偿可以获得 1.5 dB 的信噪比提升，1 位的额外互信息提升仅在距离
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9 years ago
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