Stima adattiva del canale
Stima adattiva del canale e schema di codifica utilizzando l'apprendimento automatico
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Nella comunicazione wireless, risorse come larghezza di banda ed energia sono scarse e sorprendentemente significative; qualsiasi framework dovrebbe inserire qualsiasi numero di utenti ragionevolmente prevedibile, risparmiando un'elevata qualità del servizio (QoS) per la migliore esperienza utente. Allo stesso modo, la Stazione Base (BS) ha l'obbligo di pianificare idealmente le proprie risorse per gli utenti sulla base dei dati accessibili. Successivamente, l'intero ciclo di pianificazione è molto impegnativo e richiede stime molto complesse dal quadro generale. Successivamente è notevole ...
Nella comunicazione wireless, risorse come larghezza di banda ed energia sono scarse e sorprendentemente significative; qualsiasi framework dovrebbe inserire qualsiasi numero di utenti ragionevolmente prevedibile, risparmiando un'elevata qualità del servizio (QoS) per la migliore esperienza utente. Allo stesso modo, la Stazione Base (BS) ha l'obbligo di pianificare idealmente le proprie risorse per gli utenti sulla base dei dati accessibili. Successivamente, l'intero ciclo di pianificazione è molto impegnativo e richiede stime molto complesse dal quadro generale. Successivamente è notevole la sollecitazione di tecniche più moderne e potenti in modo da limitare le difficoltà di prenotazione. Questa proposta in questo libro è incentrata sulla determinazione del Modulation and Coding Scheme (MCS) in un'organizzazione portatile basata su Time Division Duplex (TDD). L'obiettivo principale è la riorganizzazione e la razionalizzazione del ciclo di downlink alla stazione base prevedendo l'elenco MCS per una singola apparecchiatura utente (UE), utilizzando l'apprendimento automatico (ML).
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