基于机器学习的OFDM信号调制检测
本文介绍了一种名为RC-Struct的基于结构的神经网络架构,用于MIMO-OFDM符号检测。RC-Struct利用MIMO-OFDM信号的时域结构,通过储备计算和二进制分类器实现多类检测。实验表明,RC-Struct在误比特率方面优于传统方法和现有策略,尤其在等级和链路自适应时更为显著。该架构为5G和其他通信领域的接收处理提供了启示。
原文中文,约400字,阅读约需1分钟。
本文介绍了一种名为RC-Struct的基于结构的神经网络架构,用于MIMO-OFDM符号检测。RC-Struct利用MIMO-OFDM信号的时域结构,通过储备计算和二进制分类器实现多类检测。实验表明,RC-Struct在误比特率方面优于传统方法和现有策略,尤其在等级和链路自适应时更为显著。该架构为5G和其他通信领域的接收处理提供了启示。