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无线通信系统信号检测的通用深度神经网络
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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
本研究提出了一种新型的通用深度神经网络(Uni-DNN)，可在各种无线环境中实现高检测性能。该模型由无线信道分类器和信号检测器组成，使用卷积神经网络提高信号检测性能，并在实际场景中具有更低的误码率性能。
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关键要点
- 本研究提出了一种新型的通用深度神经网络 (Uni-DNN)。
- Uni-DNN 可以在各种无线环境中实现高检测性能，无需重新训练模型。
- 该模型由无线信道分类器和信号检测器组成。
- Uni-DNN 适用于多种无线信道分布。
- 使用卷积神经网络进一步提高信号检测性能。
- 在实际低导频密度场景中，Uni-DNN 的误码率性能优于常规深度学习方法和最小二乘、最小均方误差信道估计器。
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