深度学习在无线传输物理层的应用与实现

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新型通信业务大量涌现和终端接入设备的急剧增长,导致信道建模复杂度显著提升,传统通信算法难以满足实时且精确地进行信号处理的要求,而深度学习(Deep Learning, DL)技术凭借其强大的模型学习能力、结构简单且运算速度较高的特点,成为无线物理层传输研究的主流方向。本文首先介绍了基于DL技术的三种经典神经网络,随后对DL技术在无线传输物理层模块如帧同步、编码器、检测器以及对整个接收机端到端替代的应用成果进行了总结和说明。
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