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matlab做趋势的代码-Deep-Learning-Power-Allocation-in-Massive-MIMO:这是与以...
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2021-05-24
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matlab做趋势的代码大规模MIMO中的深度学习功率分配 这是与以下科学文章相关的代码包:Luca Sanguinetti,Alessio Zappone,Merouane Debbah在MIMO,Deep-Learning-Power-Allocation-Massive-MIMO中,在2018年的信号,系统和计算机大会上作了介绍。 文章摘要 这项工作提倡使用深度学习在Massive MIMO网络的下行链路中执行max-min和max-prod功率分配。 更精确地,训练一个深度神经网络以学习用户设备(UE)的位置和最佳功率分配策略之间的映射,然后用于预测一组新的UE位置的功率分配配置文件。 与传统的面向优化的方法相比,深度学习的使用显着改善了功率分配的复杂度与性能之间的折衷。 特别地,所提出的方法不需要计算任何统计平均值,而通过使用标准方法,这将是必需的,并且能够保证接近最佳的性能。 MATLAB代码包的内容 该软件包包含一个基于MATLAB的模拟环境,该环境允许生成训练神经网络所需的数据样本。 使用MR和M-MMSE预编码方案来模拟最大-最小和最大-产品分配策略。 这是用于重印专
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Deep-Learning-Power-Allocation-in-Massive-MIMO-master.zip (15个子文件)
Deep-Learning-Power-Allocation-in-Massive-MIMO-master
main.m 8KB
functionPowerOptimization_prodSINR.m 4KB
python_code
NN_MMMSE_maxprod.py 6KB
NN_MMMSE_maxmin.py 5KB
transform_data_maxmin.m 12KB
NN_MR_maxprod.py 6KB
transform_data_maxprod.m 8KB
NN_MR_maxmin.py 6KB
functionRlocalscatteringApprox.m 2KB
functionComputeSINR_DL.m 5KB
functionComputeSE_DL_poweralloc.m 2KB
functionPowerOptimization_maxmin.m 4KB
README.md 3KB
functionChannelEstimates.m 9KB
functionExampleSetup.m 7KB
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weixin_38646645
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