Adaptive Kanalabschätzung
Adaptive Kanalschätzung und -kodierung durch maschinelles Lernen
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In der drahtlosen Kommunikation sind Bandbreite und Energie sehr kostbar und von erstaunlicher Bedeutung. Jeder Rahmen sollte die zu erwartende Anzahl von Nutzern aufnehmen und gleichzeitig eine hohe Dienstqualität (QoS) für die beste Nutzererfahrung sicherstellen. In gleicher Weise hat die Basisstation (BS) die Pflicht, ihre Ressourcen für die Benutzer auf der Grundlage der zugänglichen Daten optimal zu planen. In der Folge ist der gesamte Planungszyklus sehr anspruchsvoll und erfordert hochkomplexe Schätzungen der Rahmenbedingungen. Daher ist die Forderung nach moderneren und leistungsf...
In der drahtlosen Kommunikation sind Bandbreite und Energie sehr kostbar und von erstaunlicher Bedeutung. Jeder Rahmen sollte die zu erwartende Anzahl von Nutzern aufnehmen und gleichzeitig eine hohe Dienstqualität (QoS) für die beste Nutzererfahrung sicherstellen. In gleicher Weise hat die Basisstation (BS) die Pflicht, ihre Ressourcen für die Benutzer auf der Grundlage der zugänglichen Daten optimal zu planen. In der Folge ist der gesamte Planungszyklus sehr anspruchsvoll und erfordert hochkomplexe Schätzungen der Rahmenbedingungen. Daher ist die Forderung nach moderneren und leistungsfähigeren Techniken beträchtlich, um die Schwierigkeiten bei der Buchung zu begrenzen.
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