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基于深度学习的上行多用户 SIMO 波束赋型设计
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了一种基于深度学习技术的统一混合波束成形框架，实现了具有隐式CSI的宽带多用户混合波束成形，减少了导频和反馈开销，提高了系统速率和可靠性。
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关键要点
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提出了一种基于深度学习的统一混合波束成形框架。
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实现了具有隐式信道状态信息的宽带多用户混合波束成形。
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避免了明确的信道重建，减少了导频和反馈开销。
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将传统方法中不同模块的处理流程改为同时优化所有模块。
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缓解了量化约束引起的性能损失。
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显著提高了系统的速率和可靠性。
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