BriefGPT - AI 论文速递
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基于神经网络的接收器架构设计与评估以实现可靠通信
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出双重注意力变换器（DAT）和残差双重非局部注意力网络（RDNLA）模型，以提高复杂环境下的信号检测和解码效率，直接预测信号的对数似然比（LLR），在不同信噪比条件下优于传统模型，具有良好的应用前景。
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关键要点
- 本研究提出双重注意力变换器（DAT）和残差双重非局部注意力网络（RDNLA）模型。
- 研究旨在提高复杂环境下的信号检测和解码效率。
- 模型直接预测信号的对数似然比（LLR），绕过传统信道估计和均衡过程。
- 实验证明，DAT和RDNLA在不同信噪比条件下优于传统模型。
- 研究展示了DAT和RDNLA在下一代通信系统中的应用潜力。
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