Core Concepts
提案された新しいアプローチは、深層学習を活用して干渉除去戦略を実装し、無助成NOMAシステムにおける活動検出、チャネル推定、データ検出の性能向上を実現します。
Stats
提案手法は従来技術よりも1.25倍以上のADおよびDDエラーの低減とCEエラーの3.3dB低下を達成しました。
同じシナリオで、提案されたデータ支援PICフレームワークは2倍以上のADおよびDDエラーの低減とCEエラーの6.9dB低下を達成しました。
Quotes
"提案されたフレームワークは従来技術を凌駕し、複雑な関係や依存関係をトレーニングすることで全体的なパフォーマンスを向上させます。"
"我々の枠組みはCSアプローチに基づく既存のAD、CE、DDテクニックに対する制限事項に対処する包括的な枠組みです。"