Adaptive kanalschätzung
Adaptive Kanalschätzung und -kodierung durch maschinelles Lernen
Versandkostenfrei!
Versandfertig in 6-10 Tagen
39,90 €
inkl. MwSt.
PAYBACK Punkte
0 °P sammeln!
Bei der drahtlosen Kommunikation sind Ressourcen wie Bandbreite und Energie knapp und von erstaunlicher Bedeutung; Jedes Framework sollte eine beliebige Anzahl von Benutzern ausfüllen, die vernünftigerweise erwartet werden kann, und gleichzeitig eine hohe Servicequalität (QoS) für die beste Benutzererfahrung sparen. Ebenso hat die Basisstation (BS) die Verpflichtung, ihre Assets auf Basis der zugänglichen Daten optimal für die Nutzer zu planen. In der Folge ist der gesamte Planungszyklus wirklich anspruchsvoll und erfordert hochkomplexe Einschätzungen aus den Rahmenbedingungen. Folglich...
Bei der drahtlosen Kommunikation sind Ressourcen wie Bandbreite und Energie knapp und von erstaunlicher Bedeutung; Jedes Framework sollte eine beliebige Anzahl von Benutzern ausfüllen, die vernünftigerweise erwartet werden kann, und gleichzeitig eine hohe Servicequalität (QoS) für die beste Benutzererfahrung sparen. Ebenso hat die Basisstation (BS) die Verpflichtung, ihre Assets auf Basis der zugänglichen Daten optimal für die Nutzer zu planen. In der Folge ist der gesamte Planungszyklus wirklich anspruchsvoll und erfordert hochkomplexe Einschätzungen aus den Rahmenbedingungen. Folglich ist die Nachfrage nach moderneren und leistungsfähigeren Techniken beträchtlich, um die Schwierigkeiten bei der Buchung zu begrenzen. Dieser Vorschlag in diesem Buch konzentriert sich auf die Bestimmung des Modulations- und Codierungsschemas (MCS) in einer tragbaren Organisation auf der Grundlage von Time Division Duplex (TDD). Das Hauptziel ist die Neuordnung und Straffung des Downlink-Zyklus an der Basisstation durch Vorsehen der MCS-Liste für ein einzelnes Benutzergerät (UE) unter Verwendung von maschinellem Lernen (ML).
Andere Kunden interessierten sich für
