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J-GLOBAL ID：201902242607134864   整理番号：19A1090903

大規模過負荷MIMO通信における深層学習を用いた反復検出法

著者 (5件)： 今西真之 (名古屋工大) ,  高邉賢史 (名古屋工大) ,  高邉賢史 (理研 革新知能統合研究セ) ,  和田山正 (名古屋工大) ,  林和則 (大阪市大)
資料名： 電子情報通信学会大会講演論文集(CD-ROM)  (電子情報通信学会ソサイエティ大会講演論文集(CD-ROM))
巻： 2019  号： 総合大会  ページ： ROMBUNNO.A-9-12  発行年： 2019年03月05日 
JST資料番号： G0508B  ISSN： 1349-144X  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 短報  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

本文一部表示： 1.はじめに.多数の送受信アンテナを利用することで大量のデータ通信を行う大規模MIMO(multiple input multiple out-put)システムは,5G通信システムの重要な技術である.送信側の基地局と比較して受信側の端末が少...【本文一部表示】

シソーラス用語： 移動通信 ,  通信方式 ,  *MIMOシステム ,  過負荷 ,  *機械学習 ,  逐次検出 ,  深層学習
準シソーラス用語： 5G ,  MIMO通信 ,  *大規模MIMO ,  反復検出

分類 (1件)： 移動通信  (ND08030H)

タイトルに関連する用語 (5件)： 大規模 ,  過負荷 ,  MIMO通信 ,  深層学習 ,  反復検出