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人工智能在移动通信网络中的应用:基于机器学习理论的信道估计与信号检测算法

作者:朱玥; 覃尧; 董岚; 王公仆人工智能神经网络机器学习期望最大化算法信道估计信号检测

摘要:机器学习是人工智能的重要方向之一,文章介绍两种机器学习理论应用于移动通信网络的案例。首先介绍一种基于期望最大化算法的信道估计器,不需要导频也可实现对信道的盲估计,提高了系统的吞吐率。随后介绍了一种基于深度神经网络的信道估计和信号恢复算法,该算法能够隐性地分析信道的特性,直接将信号恢复出来,当导频数据减少时其性能优于传统算法。神经网络估计器虽然训练模型复杂,但后续可直接将信号恢复,降低了信号处理的复杂度。

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信息通信技术

《信息通信技术》(CN:11-5650/TN)是一本有较高学术价值的大型双月刊,自创刊以来,选题新奇而不失报道广度,服务大众而不失理论高度。颇受业界和广大读者的关注和好评。 《信息通信技术》办刊宗旨是:“贯彻落实科学发展观,反映国内外信息通信技术最新研究成果,提供信息通信技术交流平台,推广先进信息通信业务和应用,为我国建设信息社会和创新型国家服务”。

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