<link rel="stylesheet" href="styles.f3b1fba60ec7970c.css">

Коригування продуктивності систем MIMO з використанням ШІ

Анотація

The technologies for improving the performance of the MIMO system in wireless systems, ensuring stable and efficient communication, reducing the impact of noise and interference, as well as optimizing the use of resources to achieve better data transmission quality are investigated. The features of predicting channel models using ANNs to establish the predictable characteristics of channels are considered, which makes it possible to adapt the transmitted signals and allocate resources accordingly. The grouping of channel models is carried out to organize channels by similar characteristics, which allows for efficient resource management. At the same time, different settings and algorithms can be used for each group of channels, which contributes to the optimal use of available resources and ensures the best communication quality for each group.

Опис

УДК

Тип документа

Мова

ISSN

Бібліографічний опис

Васильківський М. В. Коригування продуктивності систем МIМО з використанням ШІ [Електронний ресурс] / М. В. Васильківський, О. В. Стальченко, Н. В. Якубівська // Матеріали LIІ науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 21-23 червня 2023 р. – Електрон. текст. дані. – 2023. – Режим доступу: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-frtzp/all-frtzp-2023/paper/view/18620.

Схвалення

Рецензія

Доповнено

Цитується в

Список використаної літератури (2)

  1. H. He, C.-K. Wen, S. Jin, G.Y. Li, Deep learning-based channel estimation for beamspace mmWave massive MIMO systems. IEEE Wirel. Commun. Lett. 7(5), 852–855 (2018)
  2. H. Tang, J. Wang, L. He, Off-grid sparse Bayesian learning based channel estimation for mmWave massive MIMO uplink. IEEE Wireless Commun. Lett. 8(1), 45–48 (2019)