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LIS-DeepLearning:由Abdelrahman Taha,Muhammad Alrabeiah和Ahmed Alkh...
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2021-03-07
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通过压缩感测和深度学习实现大型智能表面 这是与以下文章相关的MATLAB代码包:Abdelrahman Taha,Muhammad Alrabeiah和Ahmed Alkhateeb,“”,IEEE Access,2021年3月,doi:10.1109 / ACCESS.2021.3064073。 文章摘要 采用大型智能表面(LIS)是提高未来无线系统的覆盖范围和速率的有前途的解决方案。 这些表面包含大量近乎无源的元素,这些元素与入射信号相互作用,例如通过反射入射信号,从而以一种聪明的方式提高了无线系统的性能。 假定对通道有充分的了解,以前的工作主要集中在LIS反射矩阵的设计上。 然而,在LIS上估计这些信道是一个关键的挑战性问题,并且由于LIS元素数量巨大,因此与大量的培训开销相关联。 本文通过利用压缩感知和深度学习的工具,为这些问题提供了有效的解决方案。 首先,提出了一种基于稀疏信道传
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