
Eine neue Methode zur Unterdrückung von Aliasing-Effekten in der Kanalzustandsrückmeldung, die die Reziprozität zwischen Uplink- und Downlink-Kanälen ausnutzt und eine physik-inspirierte Deep-Learning-Architektur verwendet.


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Effiziente Kanalzustandsrückmeldung mit Aliasing-Unterdrückung durch nicht-uniforme Abtastung


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Ein neuer Ansatz zur Unterdrückung von Aliasing-Effekten in der Kanalzustandsrückmeldung, der die Reziprozität zwischen Aufwärts- und Abwärtslink-Kanälen ausnutzt und eine physik-inspirierte Deep-Learning-Architektur verwendet.
