Danh mục
  • Giáo dục phổ thông
  • Tài liệu chuyên môn
  • Bộ tài liệu cao cấp
  • Văn bản – Biểu mẫu
  • Luận Văn - Báo Cáo
  • Trắc nghiệm Online
Kết quả từ khoá "Massive MIMO"
7 trang
40 lượt xem
1
40
ISDNN: A deep neural network for channel estimation in massive MIMO systems
In this paper, we propose a single-step Deep Neural Network (DNN) for CE, termed Iterative Sequential DNN (ISDNN), inspired by recent developments in data detection algorithms. ISDNN is a DNN based on the projected gradient descent algorithm for CE problems, with the iterative iterations transforming into a DNN using the deep unfolding method.
vijiraiya
120 trang
42 lượt xem
3
42
Luận án Tiến sĩ Kỹ thuật: Nghiên cứu bảo mật lớp vật lý cho hệ thống Massive MIMO với kênh pha đinh Rice
Luận án Tiến sĩ Kỹ thuật "Nghiên cứu bảo mật lớp vật lý cho hệ thống Massive MIMO với kênh pha đinh Rice" trình bày các nội dung chính sau: Dung lượng bảo mật của hệ thống khi có thiết bị nghe lén thụ động đối với hệ thống Massive MIMO trong điều kiện kênh truyền pha đinh rice; Nhiễu hoa tiêu trong hệ thống Massive MIMO trong điều kiện kênh truyền pha đinh Rice; Cải thiện xác suất phát hiện và xác suất báo động giả trong mạng Massive MIMO.
vilazada
14 trang
40 lượt xem
1
40
Tóm tắt Luận án Tiến sĩ Kỹ thuật: Nghiên cứu bảo mật lớp vật lý cho hệ thống Massive MIMO với kênh pha đinh Rice
Tóm tắt Luận án Tiến sĩ Kỹ thuật "Nghiên cứu bảo mật lớp vật lý cho hệ thống Massive MIMO với kênh pha đinh Rice" được nghiên cứu nhằm mục tiêu: Các biện pháp bảo mật lớp vật lý của mạng Massive MIMO và cách phát hiện nhiễu hoa tiêu, tính xác suất phát hiện thiết bị không cấp phép cho các bài toán về bảo mật lớp vật lý đối với các thiết bị nghe lén thụ động và tấn công chủ động.
vilazada
152 trang
52 lượt xem
10
52
Luận án Tiến sĩ Kỹ thuật: Nghiên cứu kỹ thuật lựa chọn ăng-ten phát và tiền mã hóa cho hệ thống Massive MIMO

Mục tiêu của đề tài nhằm nghiên cứu những vấn đề cơ bản về đặc điểm, ưu điểm, nhược điểm, nguyên lý hoạt động của hệ thống Massive MIMO; nghiên cứu đề xuất thuật toán lựa chọn ăng - ten phát có độ phức tạp thấp cho đường xuống hệ thống Massive MIMO; đề xuất các thuật toán tiền mã hóa có độ phức tạp thấp, phẩm chất BER cao trong sự kết hợp giữa các thuật toán tiền mã hóa tuyến tính với các kỹ năng rút gọn giàn và kỹ thuật phân tích thành phần chính cho hệ thống Massive MIMO.

army
161 trang
83 lượt xem
11
83
Luận án Tiến sĩ Kỹ thuật: Nghiên cứu kỹ thuật tách tín hiệu đường lên trong hệ thống Massive MIMO
Luận án trình bày tổng quan về Massive Mimo; đề xuất các bộ tách tín hiệu dựa trên thuật toán tách tín hiệu theo nhóm; đề xuất các bộ tách tín hiệu xây dựng trên hệ thống mở rộng tương đương; xây dựng các bộ tách tín hiệu có sự hỗ trợ của rút gọn dàn.
gaocaolon6
15 trang
104 lượt xem
4
104
Tóm tắt Luận án Tiến sĩ Kỹ thuật: Nghiên cứu kỹ thuật tách tín hiệu đường lên trong hệ thống Massive MIMO
Luận án với mục tiêu nghiên cứu xây dựng các giải thuật tách tín hiệu trong các hệ thống Massive MIMO cho phép hệ thống thu được phẩm chất lỗi bít tốt, độ phức tạp thấp và hiệu quả sử dụng phổ tần cao. Kết hợp các thuật toán được đề xuất với các kỹ thuật tách tín hiệu truyền thống để tạo ra các bộ tách tín hiệu hiệu quả sử dụng trong các hệ thống Massive MIMO.
gaocaolon6
38 trang
100 lượt xem
11
100
Luận văn Thạc sĩ Điện tử viễn thông: Điều khiển thông lượng người dùng đồng đều trong hệ thống Massive MIMO
Nội dung chính của luận văn là đưa ra cơ chế điều khiển công suất đơn giản cho hệ thống Massive MIMO nhằm đảm bảo thông lượng đồng đều cho người dùng trong mô hình đơn cell sau khi tính toán phẩm chất kênh truyền khi không điều khiển. Mời các bạn cùng tham khảo nội dung chi tiết.
tamynhan0
38 trang
99 lượt xem
11
99
Luận văn Thạc sĩ: Điều khiển thông lượng người dùng đồng đều trong hệ thống Massive MIMO
Nội dung đề tài trình bày cách tổng quan về mô hình Massive MIMO cùng cơ chế hoạt động của kỹ thuật này, luận văn đi sâu phân tích cơ chế điều khiển thông lượng đồng đều của hệ thống Massive MIMO trong mô hình đơn cell. Cuối cùng là phần mô phỏng đánh giá cơ chế điều khiển thông qua một số kịch bản hệ thống.
hanh_tv26

Giới thiệu

Về chúng tôi

Việc làm

Quảng cáo

Liên hệ

Chính sách

Thoả thuận sử dụng

Chính sách bảo mật

Chính sách hoàn tiền

DMCA

Hỗ trợ

Hướng dẫn sử dụng

Đăng ký tài khoản VIP

Zalo/Tel:

093 303 0098

Email:

support@tailieu.vn

Phương thức thanh toán

Layer 1

Theo dõi chúng tôi

Facebook

Youtube

TikTok

Chịu trách nhiệm nội dung: Nguyễn Công Hà. ©2025 Công ty TNHH Tài Liệu trực tuyến Vi Na.
Địa chỉ: 54A Nơ Trang Long, P. Bình Thạnh, TP.HCM - Điện thoại: 0283 5102 888 - Email: info@tailieu.vn
Giấy phép Mạng Xã Hội số: 670/GP-BTTTT cấp ngày 30/11/2015