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transmit power control
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无监督深度展开 PGD 用于无线系统中的发射功率分配
本文提出了一种基于深度神经网络和无监督学习方法实现的传输功率控制算法，在稠密的设备与设备之间通信场景中的实验表明，该算法可以获得比迭代算法更好的性能，且迭代次数降低了两倍以上。
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a year ago
无线局域网用户感知的传输功率控制
本文是第一篇在生产网络环境中使用基于用户感知的传输功率控制系统的研究，提出了一种新的方法来评估用户密度和研究了一种新的机器学习方法以估算缺失信号强度测量值。实验表明，相较于现有技术方案，该新系统可以提高 15dBm 的中位信号强度，同时降低
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a year ago
利用接收噪声实现差分隐私的 AirComp 联邦学习和功率自适应
本研究旨在实现保护隐私的 AirComp-based 联邦学习，通过利用接收器噪声扰动从而防止私人数据的推断，通过调整接收信号级别以有效控制噪声扰动水平来实现差分隐私，分析了隐私和信噪比之间的权衡。
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4 years ago
无线网络中动态功率分配的多智能体深度强化学习
本文提出了一种分布式执行的动态功率分配方案，基于无模型深度强化学习技术，通过收集 CSI 和服务质量（QoS）信息，每个发射机适应自己的发射功率，旨在最大化加权和速效用函数，可特化为实现最大总速率或比例公平调度。本方案特别适用于系统模型不精
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6 years ago
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