Effect of DNN Approximation for Channel Estimation and Signal Detection on OFDM Applications
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
This paper offers a deep learning approximation to realize channel estimation and signal detection that creates the main communication structure skeleton for the orthogonal frequency-division multiplexing (OFDM) system known as an efficient modulation type on 5G. This letter offers an application of deep learning to handle the wireless OFDM channels' end-to-end conduct. First, channel state information (CSI) is predicted explicitly that differs from existing OFDM receivers, then detected the transmitted symbols utilizing the predicted CSI. In the end, CSI is predicted by the suggested deep learning approximation indirectly and transmitted symbols are directly recovered. The structure of the designed receiver occurs of a layer of DNN and soft decisions, which resolves the issues channel estimation error, time delay, and limitation of decoding between users in classic detection techniques. In the simulation results, it is observed that the receiver has powerful stability on the power distribution of user, not only convenient for the linear channel, but also for nonlinear channel when enhancement the number of users, also detection can be well on the receiver. Generally, the efficiency of the modulation system decreases with the features of the multipath channel utilized for transmission. Channel estimation and detection of symbols utilize to reduce the impacts of the channel, which needs high computation and bandwidth conventionally. This paper is used deep neural networks (DNN) for detecting the signal, in this way much effort in detecting the channel is prevented. The proposed method saves priceless bandwidth via used CP in OFDM with a big increase in SNR.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle