Advertisement

关于OFDM通信系统的深度学习论文文献：Deep-learning-paper-for-OFDM-Communication

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本论文深入探讨了深度学习技术在正交频分复用（OFDM）通信系统中的应用，分析相关算法并提出优化方案，旨在提升OFDM系统的性能与效率。 以下是2019年至2021年间应用深度学习于OFDM通信系统的一些论文汇总： - 《面向深度学习的信号处理综述》（发表日期：2021年） - 《基于深度学习的无线图像传输中的联合源信道编码方法》，该文章提出了一种模型驱动的机器学习方案，整合了OFDM数据路径以应对多径衰落环境下的挑战。（发表日期：2021年1月） - 《无需导频和循环前缀的端到端深度学习通信系统在消除OFDM复杂性中的应用》（发表日期：2021年1月） - 《利用卷积神经网络与软反馈机制降低水下声波OFDM通信中峰均功率比(PAPR)的方法》，该研究展示了如何通过引入先进的机器学习技术来优化无线传输性能。（发表日期：2021年4月，会议名称：International Bhurban Conference on Applied Sciences and Technologies (IBCAST)) - 《利用深度学习检测基于信道状态信息的OFDM系统物理层攻击》（期刊名: IEEE Wireless Comm）

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 关于OFDM通信系统的深度学习论文文献：Deep-learning-paper-for-OFDM-Communication
    优质
    本论文深入探讨了深度学习技术在正交频分复用（OFDM）通信系统中的应用，分析相关算法并提出优化方案，旨在提升OFDM系统的性能与效率。 以下是2019年至2021年间应用深度学习于OFDM通信系统的一些论文汇总： - 《面向深度学习的信号处理综述》（发表日期：2021年） - 《基于深度学习的无线图像传输中的联合源信道编码方法》，该文章提出了一种模型驱动的机器学习方案，整合了OFDM数据路径以应对多径衰落环境下的挑战。（发表日期：2021年1月） - 《无需导频和循环前缀的端到端深度学习通信系统在消除OFDM复杂性中的应用》（发表日期：2021年1月） - 《利用卷积神经网络与软反馈机制降低水下声波OFDM通信中峰均功率比(PAPR)的方法》，该研究展示了如何通过引入先进的机器学习技术来优化无线传输性能。（发表日期：2021年4月，会议名称：International Bhurban Conference on Applied Sciences and Technologies (IBCAST)) - 《利用深度学习检测基于信道状态信息的OFDM系统物理层攻击》（期刊名: IEEE Wireless Comm）
     
  • OFDM系统中的深度学习应用
    优质
    本研究探讨了在正交频分复用（OFDM）通信系统中应用深度学习技术的方法与效果，旨在优化信号处理和提高数据传输效率。 本资源是文献《Power of Deep Learning for Channel Estimation and Signal Detection in OFDM Systems》的代码部分。
     
  • 基于深度学习的OFDM信道估计
    优质
    本研究提出了一种基于深度学习技术的新方法，用于正交频分复用(OFDM)通信系统中的信道估计。该方法利用神经网络模型有效提升信道状态信息的准确性与效率，在复杂多变无线环境中表现出显著优势。 基于深度学习的信道估计在OFDM系统中的应用主要采用CNN架构进行课程项目中的信道状态估计。这种方法利用了卷积神经网络的强大能力来处理复杂的通信信号，并且能够有效地提高信道估计的准确性和效率。通过训练大规模的数据集，该模型可以自动提取出影响信道特性的关键特征，进而实现对OFDM系统中动态变化的无线信道进行精准预测和评估。
     
  • DBNMatlab代码-Deep-Learning: 深度学习
    优质
    这段GitHub仓库包含了用于深度学习研究的DBN（深层信念网络）的Matlab实现代码，适用于对深度学习感兴趣的开发者和研究人员。 深度学习是机器学习的一个重要领域，它通过使用多个隐藏层来对数据的高级表示进行建模。受限玻尔兹曼机（RBM）被开发出来用于建模输入数据分布，并作为特征提取器应用于各种分类算法中。深度信念网络（DBN）是由若干RBMs堆叠而成的一种结构，在贪婪预训练之后，这些RBMs可以初始化一个多层神经网络，然后通过反向传播进行微调。 在这一过程中，我们可以通过添加一个名为“分级RBM（ClassRBM）”的输出层到隐藏层之上来修改受限玻尔兹曼机。这个新架构能够同时对输入分布及其类别标签建模，并作为一种监督学习结构独立地执行分类任务。 在这项研究中，我们将ClassRBM作为顶层应用于深度信念网络，在无监督模式下进行贪婪预训练后对其进行微调，从而获得了比传统DBN更高的准确率。我们认为这种性能的提升源于预先对RBM堆栈和输出层之间权重的训练，这些权重在之前的随机初始化阶段用于后续的微调过程。
     
  • 基于深度学习的NOMA-OFDM系统信道估计方法
    优质
    本研究提出了一种基于深度学习的非正交多址接入正交频分复用(NOMA-OFDM)系统的信道估计新方法，有效提升了通信系统的性能和效率。 使用深度学习技术对 NOMA-OFDM 系统进行信道估计是 NOMA-OFDM-DL 系列研究的一部分。该系列专注于利用先进的机器学习方法来改善非正交多址接入（NOMA）与正交频分复用（OFDM）结合系统的性能，特别是在复杂无线通信环境下的信道状态信息获取方面。通过深度学习模型的应用，可以更有效地估计和预测信道特性，从而提升数据传输的效率和可靠性。
     
  • 基于深度学习的生物信息学聚类方法：Deep-Learning-for-Clustering-in-Bioinformatics
    优质
    简介：本文介绍了一种利用深度学习技术进行生物信息学数据聚类的方法。通过创新算法实现更高效、准确的数据分类，为基因组研究提供强大工具。标题为Deep-Learning-for-Clustering-in-Bioinformatics。 本仓库包含了论文“基于深度学习的生物信息学聚类方法”的代码及补充材料，并将定期更新，特别是会添加更完整的Jupyter笔记本内容。 在该文中，我们回顾了利用深度学习进行聚类分析的方法，包括网络训练、表示学习、参数优化以及制定聚类质量指标。此外，文章还讨论了不同场景（如生物成像和基因表达数据的分类）下使用不同的自动编码器架构（例如普通、变异、LSTM及卷积等），相较于传统的机器学习方法（比如PCA），基于深度学习的方法在表示学习方面更为有效。 我们提供了基于深度学习的无监督/聚类方法列表，包括相关论文链接和代码。此外，还会列出发表的新研究方法及其相关的文章，请继续关注更新内容。
     
  • 关于深度学习的论文
    优质
    本论文深入探讨了深度学习领域的最新进展与挑战，涵盖了神经网络架构、优化算法及在图像识别、自然语言处理等应用中的创新成果。 本资源内容涉及人工智能领域中的深度学习论文，旨在为有志于投身该方向的人士提供前沿的研究资料。这些论文对于深入理解并掌握深度学习技术具有重要价值。