Mimo Fading(미모 페이딩)란 무엇입니까?
Mimo Fading 미모 페이딩 - We derive the space–time correlation functions for the scattering environments in terms of the different system parameters of the MIMO fading channel. [1] However, due to the complexity of modeling and solving the optimization problems over mmWave m-MIMO fading channels in the non-asymptotic error-control regime, it is challenging to derive an optimal resource allocation policy for maximizing $\epsilon$ -effective capacity to guarantee statistical delay/error-rate bounded QoS. [2] Our simulation results show that the proposed NOMA-PSM scheme is capable of achieving considerable performance gains over conventional orthogonal multiple access aid PSM and antenna-grouping-based PSM in wireless MIMO fading channels. [3] We train two DNNs which learn the real and imaginary parts of the MIMO fading channels over a wide range of Doppler rates. [4] To fully capture the spatial correlation effects, the MIMO fading channel matrix is modelled according to three types of Kronecker correlation structure, i. [5] We demonstrate that the linear threshold-based detection methods, which were designed for AWGN channels, are suboptimal in the context of MIMO fading channels. [6]MIMO 페이딩 채널의 다양한 시스템 매개변수 측면에서 산란 환경에 대한 시공간 상관 함수를 도출합니다. [1] 그러나 비점근적 오류 제어 체제에서 mmWave m-MIMO 페이딩 채널을 통한 최적화 문제를 모델링하고 해결하는 복잡성으로 인해 $\epsilon$ -유효 용량을 최대화하기 위한 최적의 자원 할당 정책을 도출하는 것은 어렵습니다. 통계적 지연/오류율 제한 QoS를 보장합니다. [2] 우리의 시뮬레이션 결과는 제안된 NOMA-PSM 방식이 무선 MIMO 페이딩 채널에서 기존의 직교 다중 액세스 보조 PSM 및 안테나 그룹화 기반 PSM에 비해 상당한 성능 향상을 달성할 수 있음을 보여줍니다. [3] 우리는 광범위한 도플러 속도에서 MIMO 페이딩 채널의 실수 부분과 허수 부분을 학습하는 두 개의 DNN을 훈련합니다. [4] 공간 상관 효과를 완전히 포착하기 위해 MIMO 페이딩 채널 행렬은 세 가지 유형의 Kronecker 상관 구조에 따라 모델링됩니다. [5] 우리는 AWGN 채널용으로 설계된 선형 임계값 기반 감지 방법이 MIMO 페이딩 채널의 맥락에서 차선책임을 보여줍니다. [6]
mimo fading channel 미모 페이딩 채널
We derive the space–time correlation functions for the scattering environments in terms of the different system parameters of the MIMO fading channel. [1] However, due to the complexity of modeling and solving the optimization problems over mmWave m-MIMO fading channels in the non-asymptotic error-control regime, it is challenging to derive an optimal resource allocation policy for maximizing $\epsilon$ -effective capacity to guarantee statistical delay/error-rate bounded QoS. [2] Our simulation results show that the proposed NOMA-PSM scheme is capable of achieving considerable performance gains over conventional orthogonal multiple access aid PSM and antenna-grouping-based PSM in wireless MIMO fading channels. [3] We train two DNNs which learn the real and imaginary parts of the MIMO fading channels over a wide range of Doppler rates. [4] To fully capture the spatial correlation effects, the MIMO fading channel matrix is modelled according to three types of Kronecker correlation structure, i. [5] We demonstrate that the linear threshold-based detection methods, which were designed for AWGN channels, are suboptimal in the context of MIMO fading channels. [6]MIMO 페이딩 채널의 다양한 시스템 매개변수 측면에서 산란 환경에 대한 시공간 상관 함수를 도출합니다. [1] 그러나 비점근적 오류 제어 체제에서 mmWave m-MIMO 페이딩 채널을 통한 최적화 문제를 모델링하고 해결하는 복잡성으로 인해 $\epsilon$ -유효 용량을 최대화하기 위한 최적의 자원 할당 정책을 도출하는 것은 어렵습니다. 통계적 지연/오류율 제한 QoS를 보장합니다. [2] 우리의 시뮬레이션 결과는 제안된 NOMA-PSM 방식이 무선 MIMO 페이딩 채널에서 기존의 직교 다중 액세스 보조 PSM 및 안테나 그룹화 기반 PSM에 비해 상당한 성능 향상을 달성할 수 있음을 보여줍니다. [3] 우리는 광범위한 도플러 속도에서 MIMO 페이딩 채널의 실수 부분과 허수 부분을 학습하는 두 개의 DNN을 훈련합니다. [4] 공간 상관 효과를 완전히 포착하기 위해 MIMO 페이딩 채널 행렬은 세 가지 유형의 Kronecker 상관 구조에 따라 모델링됩니다. [5] 우리는 AWGN 채널용으로 설계된 선형 임계값 기반 감지 방법이 MIMO 페이딩 채널의 맥락에서 차선책임을 보여줍니다. [6]