【摘 要】
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对于多输入多输出(MIMO)系统,对数据量增长的需求促使科研者提出可以减少解码计算量并且保证接收准确性的新型技术。本文研究了基于机器学习的应用以提出一种自适应的干扰感
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对于多输入多输出(MIMO)系统,对数据量增长的需求促使科研者提出可以减少解码计算量并且保证接收准确性的新型技术。本文研究了基于机器学习的应用以提出一种自适应的干扰感知接收机。对于典型的接收机,干扰抑制合并(IRC)因其可以抑制干扰而能提供更好的性能,但其复杂度要高于最大比合并(MRC)。考虑到性能和计算复杂度的折中,本文提出了一种基于神经网络的自适应接收机,其可以根据信道状态在MRC和IRC间自适应切换。在本文提出的接收机中,从干扰相关矩阵中提取的特征及通过性能分析计算相应的标签用于训练神经网络。该接收
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