基于可学习权重衰减的大规模MIMO信号检测OA北大核心CSTPCD
Massive MIMO signal detection based on learnable weight decay
大规模多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)系统随着天线数的增加,信号检测的计算复杂度随之提高,使用更深层次的神经网络并不会显著提高检测性能,因此设计一种低复杂度、高性能的检测算法尤为重要.文中提出了一种基于深度神经网络的大规模MIMO信号检测算法.该神经网络基于投影梯度下降算法展开,并引入了单调非递增函数,在训练期间可以动态地对权重进行优先级排序,从而保留重要的权重,将不重要的权重进行衰减.为了进…查看全部>>
武苗苗;傅友华
南京邮电大学电子与光学工程学院、微电子学院,江苏南京 210023南京邮电大学射频集成与微组装技术国家地方联合工程实验室,江苏南京 210023
信息技术与安全科学
大规模多输入多输出系统信号检测深度神经网络单调非递增函数
《南京邮电大学学报（自然科学版）》 2022 (1)
多向大规模MIMO中继系统频谱效率的研究
45-52,8
国家自然科学基金(61771257)资助项目
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