Channel State
通道状态
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Channel State sentence examples within massive multiple input
In massive multiple-input multiple-output (MIMO) system, channel state information (CSI) is essential for the base station (BS) to achieve high performance gain.
在大规模多输入多输出 (MIMO) 系统中,信道状态信息 (CSI) 对于基站 (BS) 实现高性能增益至关重要。
在大规模多输入多输出 (MIMO) 系统中,信道状态信息 (CSI) 对于基站 (BS) 实现高性能增益至关重要。
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Accurate channel state information is critical for the massive multiple-input multiple-output(MIMO) system.
准确的信道状态信息对于大规模多输入多输出 (MIMO) 系统至关重要。
准确的信道状态信息对于大规模多输入多输出 (MIMO) 系统至关重要。
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Channel State sentence examples within multiple input multiple
This paper advances the design of transmit precoder for a secondary user (SU) coexisting with a primary user (PU) in multiple-input multiple-output (MIMO) cognitive radio, where the channel state information at transmitter (CSIT) of SU is inaccurate in both the desired link (DL) to its receiver and the interference link (IL) to the PU.
针对多输入多输出 (MIMO) 认知无线电中的次用户 (SU) 与主用户 (PU) 共存的传输预编码器的设计问题,该文提出了在 SU 的发射机 (CSIT) 的信道状态信息不准确的情况下的传输预编码器设计。在到其接收器的所需链路 (DL) 和到 PU 的干扰链路 (IL) 中。
针对多输入多输出 (MIMO) 认知无线电中的次用户 (SU) 与主用户 (PU) 共存的传输预编码器的设计问题,该文提出了在 SU 的发射机 (CSIT) 的信道状态信息不准确的情况下的传输预编码器设计。在到其接收器的所需链路 (DL) 和到 PU 的干扰链路 (IL) 中。
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In this work, we propose the detection of modulations in the multi-relay cooperative multiple-input multiple-output (MIMO) systems for 5G communications in the presence of spatially correlated channels and imperfect channel state information (CSI).
在这项工作中,我们建议在存在空间相关信道和不完善信道状态信息 (CSI) 的情况下,检测用于 5G 通信的多中继协作多输入多输出 (MIMO) 系统中的调制。
在这项工作中,我们建议在存在空间相关信道和不完善信道状态信息 (CSI) 的情况下,检测用于 5G 通信的多中继协作多输入多输出 (MIMO) 系统中的调制。
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Channel State sentence examples within closed form expression
We derive a closed-form expression of the uplink ergodic spectral efficiency (SE) by exploiting the maximum-ratio combining technique with imperfect channel state information.
我们通过利用具有不完美信道状态信息的最大比率组合技术推导出上行链路遍历频谱效率 (SE) 的封闭形式表达式。
我们通过利用具有不完美信道状态信息的最大比率组合技术推导出上行链路遍历频谱效率 (SE) 的封闭形式表达式。
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The closed-form expression of outage probability and ergodic rate are derived for users, under the assumption of imperfect channel state information (CSI) and imperfect successive interference cancellation (SIC) at the receiver node.
在不完善的信道状态信息(CSI)和不完善的连续干扰消除(SIC)假设下,为用户推导了用户中断概率和遍历率的封闭式表达式。
在不完善的信道状态信息(CSI)和不完善的连续干扰消除(SIC)假设下,为用户推导了用户中断概率和遍历率的封闭式表达式。
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Channel State sentence examples within orthogonal frequency division
, the ratio of the sum data rates of femtocell users (FUs) to the total cross-tier interference from femtocell base stations (FBSs) to MUs) with imperfect channel state information in a two-tier orthogonal frequency division multiple access based HetNet by jointly optimizing the transmit power of the FBS and the subcarrier allocation factor.
,在基于两层正交频分多址的 HetNet 中,在信道状态信息不完整的情况下,毫微微蜂窝用户 (FU) 的总数据速率与毫微微蜂窝基站 (FBS) 对 MU 的总跨层干扰的比值优化FBS的发射功率和子载波分配因子。
,在基于两层正交频分多址的 HetNet 中,在信道状态信息不完整的情况下,毫微微蜂窝用户 (FU) 的总数据速率与毫微微蜂窝基站 (FBS) 对 MU 的总跨层干扰的比值优化FBS的发射功率和子载波分配因子。
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In this paper, we explore the computation offloading and resource allocation in orthogonal frequency-division multiple access (OFDMA) based vehicular networks considering the imperfect channel state information (CSI).
在本文中,我们探讨了考虑不完善的信道状态信息(CSI)的基于正交频分多址(OFDMA)的车载网络中的计算卸载和资源分配。
在本文中,我们探讨了考虑不完善的信道状态信息(CSI)的基于正交频分多址(OFDMA)的车载网络中的计算卸载和资源分配。
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Channel State sentence examples within channel estimation error
We focus on slow flat fading channel where the channel state information is imperfect, the channel estimation error is unbounded and its statistics are known.
我们专注于慢平坦衰落信道,其中信道状态信息不完善,信道估计误差是无限的,并且其统计信息是已知的。
我们专注于慢平坦衰落信道,其中信道状态信息不完善,信道估计误差是无限的,并且其统计信息是已知的。
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Considering the channel estimation error, the impacts of imperfect channel state information (CSI) and successive interference cancellation (SIC) are also investigated.
考虑到信道估计误差,还研究了不完善的信道状态信息(CSI)和连续干扰消除(SIC)的影响。
考虑到信道估计误差,还研究了不完善的信道状态信息(CSI)和连续干扰消除(SIC)的影响。
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Channel State sentence examples within reconfigurable intelligent surface
In this paper, a reconfigurable intelligent surface (RIS)-assisted MIMO wireless secure communication system is considered, in which a base station (BS) equipped with multiple antennas exploits statistical channel state information to communicate with a legitimate multi-antenna user, in the presence of an eavesdropper, also equipped with multiple antennas.
在本文中,考虑了一种可重构智能表面(RIS)辅助的MIMO无线安全通信系统,其中配备多个天线的基站(BS)利用统计信道状态信息与合法的多天线用户进行通信,在存在窃听者,还配备了多个天线。
在本文中,考虑了一种可重构智能表面(RIS)辅助的MIMO无线安全通信系统,其中配备多个天线的基站(BS)利用统计信道状态信息与合法的多天线用户进行通信,在存在窃听者,还配备了多个天线。
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This letter investigates the performance of reconfigurable intelligent surface (RIS)-aided massive multiple-input multiple-output (mMIMO) systems with direct links, and the phase shifts of the RIS are designed based on the statistical channel state information (CSI).
这封信研究了具有直接链路的可重构智能表面 (RIS) 辅助的大规模多输入多输出 (mMIMO) 系统的性能,并基于统计信道状态信息 (CSI) 设计了 RIS 的相移。
这封信研究了具有直接链路的可重构智能表面 (RIS) 辅助的大规模多输入多输出 (mMIMO) 系统的性能,并基于统计信道状态信息 (CSI) 设计了 RIS 的相移。
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Channel State sentence examples within frequency division duplexing
In frequency-division duplexing systems, the downlink channel state information (CSI) acquisition scheme leads to high training and feedback overheads.
在频分双工系统中,下行链路信道状态信息 (CSI) 获取方案会导致高训练和反馈开销。
在频分双工系统中,下行链路信道状态信息 (CSI) 获取方案会导致高训练和反馈开销。
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Accurate downlink channel state information (CSI) is required to be fed back to the base station (BS) in frequency division duplexing (FDD) massive multiple-input multiple-output (MIMO) systems in order to achieve maximum antenna diversity and multiplexing.
在频分双工(FDD)大规模多输入多输出(MIMO)系统中,需要将准确的下行链路信道状态信息(CSI)反馈给基站(BS),以实现最大的天线分集和复用。
在频分双工(FDD)大规模多输入多输出(MIMO)系统中,需要将准确的下行链路信道状态信息(CSI)反馈给基站(BS),以实现最大的天线分集和复用。
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Channel State sentence examples within frequency division duplex
In frequency division duplex (FDD) networks, channel state information (CSI) is critical for massive multiple-input multiple-output (MIMO) systems, because the base station (BS) relies on accurate CSI to achieve the promising benefits of massive MIMO systems.
在频分双工 (FDD) 网络中,信道状态信息 (CSI) 对于大规模多输入多输出 (MIMO) 系统至关重要,因为基站 (BS) 依赖于准确的 CSI 来实现大规模 MIMO 系统的潜在优势.
在频分双工 (FDD) 网络中,信道状态信息 (CSI) 对于大规模多输入多输出 (MIMO) 系统至关重要,因为基站 (BS) 依赖于准确的 CSI 来实现大规模 MIMO 系统的潜在优势.
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Estimating downlink (DL) channel state information (CSI) in frequency division duplex (FDD) massive multi-input multi-output (MIMO) systems generally requires downlink pilots and feedback overheads.
在频分双工 (FDD) 大规模多输入多输出 (MIMO) 系统中估计下行链路 (DL) 信道状态信息 (CSI) 通常需要下行链路导频和反馈开销。
在频分双工 (FDD) 大规模多输入多输出 (MIMO) 系统中估计下行链路 (DL) 信道状态信息 (CSI) 通常需要下行链路导频和反馈开销。
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Channel State sentence examples within intelligent reflecting surface
Most algorithms developed so far for the optimization of Intelligent Reflecting Surfaces (IRSs) require knowledge of full Channel State Information (CSI).
迄今为止,为优化智能反射面 (IRS) 而开发的大多数算法都需要了解完整的通道状态信息 (CSI)。
迄今为止,为优化智能反射面 (IRS) 而开发的大多数算法都需要了解完整的通道状态信息 (CSI)。
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The current literature on intelligent reflecting surface (IRS) focuses on optimizing the IRS phase shifts to yield coherent beamforming gains, under the assumption of perfect channel state information (CSI) of individual IRS-assisted links, which is highly impractical.
当前关于智能反射面 (IRS) 的文献侧重于优化 IRS 相移以产生相干波束成形增益,假设单个 IRS 辅助链路具有完美的信道状态信息 (CSI),这是非常不切实际的。
当前关于智能反射面 (IRS) 的文献侧重于优化 IRS 相移以产生相干波束成形增益,假设单个 IRS 辅助链路具有完美的信道状态信息 (CSI),这是非常不切实际的。
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Channel State sentence examples within multiuser multiple input
This article introduces multiuser multiple-input multiple-output (MU-MIMO) architectures based on non-linear precoding and stream combining techniques using rate-splitting (RS), where the transmitter often has only partial knowledge of the channel state information (CSI).
本文介绍了基于非线性预编码的多用户多输入多输出 (MU-MIMO) 架构以及使用速率分离 (RS) 的流组合技术,其中发送器通常只知道部分信道状态信息 (CSI) .
本文介绍了基于非线性预编码的多用户多输入多输出 (MU-MIMO) 架构以及使用速率分离 (RS) 的流组合技术,其中发送器通常只知道部分信道状态信息 (CSI) .
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In this paper, we focus on the ergodic sum-rate analysis and maximization of the RIS-assisted uplink multiuser multiple-input multiple-output (MIMO) multiple-access channel (MAC) under Rician fading by exploiting full statistical channel state information (CSI).
在本文中,我们通过利用全统计信道状态信息(CSI )。
在本文中,我们通过利用全统计信道状态信息(CSI )。
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Channel State sentence examples within non orthogonal multiple
This paper investigates a non-orthogonal multiple access (NOMA) assisted cognitive satellite-terrestrial network which is practically limited by interference noises, transceiver hardware impairments, imperfect successive interference cancellation, and channel state information mismatch.
本文研究了一种非正交多址 (NOMA) 辅助认知卫星-地面网络,该网络实际上受到干扰噪声、收发器硬件损伤、不完善的连续干扰消除和信道状态信息不匹配的限制。
本文研究了一种非正交多址 (NOMA) 辅助认知卫星-地面网络,该网络实际上受到干扰噪声、收发器硬件损伤、不完善的连续干扰消除和信道状态信息不匹配的限制。
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This letter studies the secure transmission issue of non-orthogonal multiple access (NOMA) based cognitive radio networks (CRNs) with imperfect channel state information (CSI), where the secondary user (SU) transmitter aims to transmit the normalized messages to two receivers <inline-formula> <tex-math notation="LaTeX">${U_{a}}$ </tex-math></inline-formula> and <inline-formula> <tex-math notation="LaTeX">${U_{b}}$ </tex-math></inline-formula>, and concurrently <inline-formula> <tex-math notation="LaTeX">${U_{b}}$ </tex-math></inline-formula> with full-duplex (FD) ability implements jamming to confuse the eavesdropping of the illegal user while causing zero interference to the primary user and <inline-formula> <tex-math notation="LaTeX">${U_{a}}$ </tex-math></inline-formula>.
这封信研究了基于非正交多址 (NOMA) 的认知无线电网络 (CRN) 的安全传输问题,其中的次要用户 (SU) 发射机旨在将标准化消息传输到两个接收机 <内联公式> <tex-math notation="LaTeX">${U_{a}}$ </tex-math></inline-formula> 和 <inline-formula> <tex-math notation="LaTeX"> ${U_{b}}$ </tex-math></inline-formula>,同时 <inline-formula> <tex-math notation="LaTeX">${U_{b}}$ </tex- math></inline-formula> 具有全双工(FD)能力,实现干扰以混淆非法用户的窃听,同时对主用户和 <inline-formula> <tex-math notation="LaTeX"> 造成零干扰${U_{a}}$ </tex-math></inline-formula>。
这封信研究了基于非正交多址 (NOMA) 的认知无线电网络 (CRN) 的安全传输问题,其中的次要用户 (SU) 发射机旨在将标准化消息传输到两个接收机 <内联公式> <tex-math notation="LaTeX">${U_{a}}$ </tex-math></inline-formula> 和 <inline-formula> <tex-math notation="LaTeX"> ${U_{b}}$ </tex-math></inline-formula>,同时 <inline-formula> <tex-math notation="LaTeX">${U_{b}}$ </tex- math></inline-formula> 具有全双工(FD)能力,实现干扰以混淆非法用户的窃听,同时对主用户和 <inline-formula> <tex-math notation="LaTeX"> 造成零干扰${U_{a}}$ </tex-math></inline-formula>。
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Channel State sentence examples within received signal strength
On this basis, we propose a hybrid received signal strength (RSS) and channel state information (CSI) localization algorithm (HRC), which is designed based on deep learning.
在此基础上,我们提出了一种基于深度学习设计的混合接收信号强度(RSS)和信道状态信息(CSI)定位算法(HRC)。
在此基础上,我们提出了一种基于深度学习设计的混合接收信号强度(RSS)和信道状态信息(CSI)定位算法(HRC)。
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This letter develops an extreme learning machine (ELM) and AdaBoost technique for indoor localization using channel state information (CSI) and received signal strength indicators (RSSI), aiming to (a) resolve an issue with ELM in which weight parameters are generated randomly that leads to significant performance variations, (b) to maximize localization performance given the same set of measurement data, and (c) reduce the data storage and computational needs of existing schemes.
这封信开发了一种极限学习机 (ELM) 和 AdaBoost 技术,用于使用信道状态信息 (CSI) 和接收信号强度指标 (RSSI) 进行室内定位,旨在 (a) 解决 ELM 中权重参数随机生成的问题导致显着的性能变化,(b)在给定相同的测量数据集的情况下最大化定位性能,以及(c)减少现有方案的数据存储和计算需求。
这封信开发了一种极限学习机 (ELM) 和 AdaBoost 技术,用于使用信道状态信息 (CSI) 和接收信号强度指标 (RSSI) 进行室内定位,旨在 (a) 解决 ELM 中权重参数随机生成的问题导致显着的性能变化,(b)在给定相同的测量数据集的情况下最大化定位性能,以及(c)减少现有方案的数据存储和计算需求。
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Channel State sentence examples within deep neural network
We present a novel alternative that uses Wi-Fi Channel State Information (CSI) processed through a Deep Neural Network (DNN) model.
我们提出了一种新颖的替代方案,它使用通过深度神经网络 (DNN) 模型处理的 Wi-Fi 通道状态信息 (CSI)。
我们提出了一种新颖的替代方案,它使用通过深度神经网络 (DNN) 模型处理的 Wi-Fi 通道状态信息 (CSI)。
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This paper proposes a practical physical tampering detection mechanism using inexpensive commercial off-the-shelf (COTS) Wi-Fi endpoint devices with a deep neural network (DNN) on channel state information (CSI) in the Wi-Fi signals.
本文提出了一种实用的物理篡改检测机制,该机制使用廉价的商用现货 (COTS) Wi-Fi 端点设备,并在 Wi-Fi 信号中的信道状态信息 (CSI) 上使用深度神经网络 (DNN)。
本文提出了一种实用的物理篡改检测机制,该机制使用廉价的商用现货 (COTS) Wi-Fi 端点设备,并在 Wi-Fi 信号中的信道状态信息 (CSI) 上使用深度神经网络 (DNN)。
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Channel State sentence examples within minimum mean square
This work designs and analyzes low-complexity zero-forcing and minimum mean square error receivers for multiple-input multiple-output (MIMO)-OTFS systems for both perfect and imperfect channel state informations.
这项工作为完美和不完美的信道状态信息设计和分析用于多输入多输出 (MIMO)-OTFS 系统的低复杂度迫零和最小均方误差接收器。
这项工作为完美和不完美的信道状态信息设计和分析用于多输入多输出 (MIMO)-OTFS 系统的低复杂度迫零和最小均方误差接收器。
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An iterative robust minimum mean-square error (RMMSE) precoder based on generalized loading is developed to mitigate interference in the presence of imperfect channel state information (CSI).
开发了一种基于广义加载的迭代鲁棒最小均方误差 (RMMSE) 预编码器,以减轻存在不完美信道状态信息 (CSI) 时的干扰。
开发了一种基于广义加载的迭代鲁棒最小均方误差 (RMMSE) 预编码器,以减轻存在不完美信道状态信息 (CSI) 时的干扰。
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Channel State sentence examples within bit error rate
However, obtaining perfect channel state information (CSI) is challenging and costly, which makes AmBC systems suffer from a high bit error rate (BER).
然而,获得完美的信道状态信息 (CSI) 具有挑战性且成本高昂,这使得 AmBC 系统遭受高误码率 (BER) 的困扰。
然而,获得完美的信道状态信息 (CSI) 具有挑战性且成本高昂,这使得 AmBC 系统遭受高误码率 (BER) 的困扰。
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Simplifying the detection procedure and improving the bit error rate (BER) performance of a non-coherent receiver in ambient backscatter is vital for enhancing its ability to function without the channel state information (CSI).
简化检测过程并提高非相干接收机在环境反向散射中的误码率 (BER) 性能对于增强其在没有信道状态信息 (CSI) 的情况下运行的能力至关重要。
简化检测过程并提高非相干接收机在环境反向散射中的误码率 (BER) 性能对于增强其在没有信道状态信息 (CSI) 的情况下运行的能力至关重要。
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Channel State sentence examples within physical layer security
Assuming these channel state information (CSI) conditions, we propose a MIMO transmission method using space–time line code (STLC) with artificial noise (AN) for enhancing the physical layer security.
假设这些信道状态信息 (CSI) 条件,我们提出了一种使用带有人工噪声 (AN) 的空时线路码 (STLC) 的 MIMO 传输方法,以增强物理层的安全性。
假设这些信道状态信息 (CSI) 条件,我们提出了一种使用带有人工噪声 (AN) 的空时线路码 (STLC) 的 MIMO 传输方法,以增强物理层的安全性。
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On the other hand, physical layer security technologies using the unique physical characteristic properties of one transmitter like radio frequency/ radiometric fingerprint, localization information, or channel state information are more resistant to attacks using quantum computing technology.
另一方面,物理层安全技术使用一个发射器的独特物理特性,如射频/辐射指纹、定位信息或信道状态信息,更能抵抗使用量子计算技术的攻击。
另一方面,物理层安全技术使用一个发射器的独特物理特性,如射频/辐射指纹、定位信息或信道状态信息,更能抵抗使用量子计算技术的攻击。
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Channel State sentence examples within human activity recognition
Channel State Information (CSI) based human activity recognition has received great attention in recent years due to its advantages in privacy protection, insensitivity to illumination, and no requirement for wearable devices.
基于信道状态信息(CSI)的人体活动识别由于具有隐私保护、对光照不敏感、不需要可穿戴设备等优点,近年来受到了广泛关注。
基于信道状态信息(CSI)的人体活动识别由于具有隐私保护、对光照不敏感、不需要可穿戴设备等优点,近年来受到了广泛关注。
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In this work, we present Wi-Sense—a human activity recognition system that uses a convolutional neural network (CNN) to recognize human activities based on the environment-independent fingerprints extracted from the Wi-Fi channel state information (CSI).
在这项工作中,我们提出了 Wi-Sense——一种人类活动识别系统,它使用卷积神经网络 (CNN) 根据从 Wi-Fi 通道状态信息 (CSI) 中提取的与环境无关的指纹来识别人类活动。
在这项工作中,我们提出了 Wi-Sense——一种人类活动识别系统,它使用卷积神经网络 (CNN) 根据从 Wi-Fi 通道状态信息 (CSI) 中提取的与环境无关的指纹来识别人类活动。
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Channel State sentence examples within imperfect successive interference
We analyse the performance of NOMA-CRS for both shallow and deep water scenarios, under imperfect channel state information (I-CSI) as well as imperfect successive interference cancellation (I-SIC).
我们分析了 NOMA-CRS 在浅水和深水场景下的性能,在不完善的信道状态信息 (I-CSI) 以及不完善的连续干扰消除 (I-SIC) 下。
我们分析了 NOMA-CRS 在浅水和深水场景下的性能,在不完善的信道状态信息 (I-CSI) 以及不完善的连续干扰消除 (I-SIC) 下。
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The effects of both imperfect channel state information (CSI) and imperfect successive interference cancellation (SIC) on the NOMA based satellite-terrestrial system are taken into account.
考虑了不完善的信道状态信息(CSI)和不完善的连续干扰消除(SIC)对基于 NOMA 的卫星-地面系统的影响。
考虑了不完善的信道状态信息(CSI)和不完善的连续干扰消除(SIC)对基于 NOMA 的卫星-地面系统的影响。
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Channel State sentence examples within multi user multiple
For multi-user multiple-input-multiple-output (MU-MIMO) system, transmitter utilizes a pre-equalizer based precoding to cancel inter-stream interference for parallel transmission with the aid of accurate feedback of channel state information (CSI) from all receivers.
对于多用户多输入多输出 (MU-MIMO) 系统,发射机利用基于预均衡器的预编码来消除并行传输的流间干扰,并借助来自所有信道状态信息 (CSI) 的准确反馈接收器。
对于多用户多输入多输出 (MU-MIMO) 系统,发射机利用基于预均衡器的预编码来消除并行传输的流间干扰,并借助来自所有信道状态信息 (CSI) 的准确反馈接收器。
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To resolve this problem under the constraint of local channel state information per BS, in this paper, we present a novel noncooperative multi-user multiple-input multiple-output (MIMO) precoding technique, called signal-to-interference-plus-leakage-plus-noise-ratio (SILNR) maximization precoding.
为了在每个 BS 的本地信道状态信息的约束下解决这个问题,在本文中,我们提出了一种新的非合作多用户多输入多输出 (MIMO) 预编码技术,称为信号对干扰加泄漏-加噪声比 (SILNR) 最大化预编码。
为了在每个 BS 的本地信道状态信息的约束下解决这个问题,在本文中,我们提出了一种新的非合作多用户多输入多输出 (MIMO) 预编码技术,称为信号对干扰加泄漏-加噪声比 (SILNR) 最大化预编码。
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Channel State sentence examples within massive multi input
It is well known that massive multi-input multi-output (MIMO) systems rely on highly accurate channel state information (CSI).
众所周知,大规模多输入多输出 (MIMO) 系统依赖于高度准确的信道状态信息 (CSI)。
众所周知,大规模多输入多输出 (MIMO) 系统依赖于高度准确的信道状态信息 (CSI)。
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It is well known that massive multi-input multi-output (MIMO) systems rely on highly accurate channel state information (CSI).
众所周知,大规模多输入多输出 (MIMO) 系统依赖于高度准确的信道状态信息 (CSI)。
众所周知,大规模多输入多输出 (MIMO) 系统依赖于高度准确的信道状态信息 (CSI)。
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Channel State sentence examples within resource allocation problem
In this paper, we study the joint transmission reception point (TRP) selection and resource allocation problem to maximize the weighted sum energy efficiency under imperfect channel state information (CSI) for an uplink mmWave network considering beam training overheads and delay constraints with and without inter-beam interference, respectively.
在本文中,我们研究了联合传输接收点 (TRP) 选择和资源分配问题,以最大限度地提高上行链路毫米波网络在不完美信道状态信息 (CSI) 下的加权和能量效率,同时考虑波束训练开销和延迟约束(有和没有帧间)。 -光束干涉,分别。
在本文中,我们研究了联合传输接收点 (TRP) 选择和资源分配问题,以最大限度地提高上行链路毫米波网络在不完美信道状态信息 (CSI) 下的加权和能量效率,同时考虑波束训练开销和延迟约束(有和没有帧间)。 -光束干涉,分别。
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An energy efficiency (EE)-based resource allocation problem with max-min fairness is formulated by jointly optimizing the backscattering time, the power ratio of the AN, and the reflection coefficient of each tag, where imperfect channel state information and non-linear energy harvesting models are considered.
通过联合优化后向散射时间、AN的功率比和每个标签的反射系数,提出了一个具有最大-最小公平性的能量效率(EE)资源分配问题,其中信道状态信息不完善,能量非线性考虑了收获模型。
通过联合优化后向散射时间、AN的功率比和每个标签的反射系数,提出了一个具有最大-最小公平性的能量效率(EE)资源分配问题,其中信道状态信息不完善,能量非线性考虑了收获模型。
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Channel State sentence examples within successive interference cancellation
For the conventional NOMA uplink transmission, successive interference cancellation (SIC) was applied to decode the superposed signals successively according to the channel state information (CSI) or the quality of service (QoS) requirement.
对于传统的 NOMA 上行链路传输,应用连续干扰消除 (SIC) 根据信道状态信息 (CSI) 或服务质量 (QoS) 要求对叠加信号进行连续解码。
对于传统的 NOMA 上行链路传输,应用连续干扰消除 (SIC) 根据信道状态信息 (CSI) 或服务质量 (QoS) 要求对叠加信号进行连续解码。
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, perfect successive interference cancellation (SIC) and imperfect SIC, taking into account the Nakagami-$m$ fading channels and imperfect channel state information (CSI).
, 完美的连续干扰消除 (SIC) 和不完美的 SIC, 考虑到 Nakagami-$m$ 衰落信道和不完美的信道状态信息 (CSI)。
, 完美的连续干扰消除 (SIC) 和不完美的 SIC, 考虑到 Nakagami-$m$ 衰落信道和不完美的信道状态信息 (CSI)。
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Channel State sentence examples within power allocation strategy
We further propose a low-complexity average channel state information (CSI)-based power allocation strategy to improve the reliability of a targeted user while maintaining its information secrecy.
我们进一步提出了一种基于低复杂度平均信道状态信息(CSI)的功率分配策略,以提高目标用户的可靠性,同时保持其信息保密性。
我们进一步提出了一种基于低复杂度平均信道状态信息(CSI)的功率分配策略,以提高目标用户的可靠性,同时保持其信息保密性。
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A robust continuous power allocation strategy for secondary users (SUs) with imperfect channel state information (CSI) in the cognitive radio networks is proposed.
提出了一种针对认知无线电网络中信道状态信息(CSI)不完善的次用户(SU)的鲁棒连续功率分配策略。
提出了一种针对认知无线电网络中信道状态信息(CSI)不完善的次用户(SU)的鲁棒连续功率分配策略。
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Channel State sentence examples within power allocation algorithm
Detailed analysis validates that proposed power allocation algorithm is independent of user channel state information (CSI) which averts cumbersome computations and no prior information regarding allocation is required to be relayed to user domain for successful SIC.
详细分析证实,所提出的功率分配算法独立于用户信道状态信息 (CSI),避免了繁琐的计算,并且不需要将有关分配的先验信息中继到用户域以实现成功的 SIC。
详细分析证实,所提出的功率分配算法独立于用户信道状态信息 (CSI),避免了繁琐的计算,并且不需要将有关分配的先验信息中继到用户域以实现成功的 SIC。
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Then, we develop an EE-based dynamic joint subcarrier and power allocation algorithm, which does not require any prior knowledge of the channel state information.
然后,我们开发了一种基于 EE 的动态联合子载波和功率分配算法,该算法不需要任何信道状态信息的先验知识。
然后,我们开发了一种基于 EE 的动态联合子载波和功率分配算法,该算法不需要任何信道状态信息的先验知识。
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Channel State sentence examples within device free localization
In this paper, we collect Channel State Information (CSI) data at reference points by the method of device-free localization, then we convert collected CSI data into amplitude feature maps and extend the fingerprint database using the proposed Amplitude-Feature Deep Convolutional Generative Adversarial Network (AF-DCGAN) model.
在本文中,我们通过无设备定位的方法在参考点收集通道状态信息(CSI)数据,然后我们将收集到的 CSI 数据转换为幅度特征图,并使用提出的幅度特征深度卷积生成对抗扩展指纹数据库网络(AF-DCGAN)模型。
在本文中,我们通过无设备定位的方法在参考点收集通道状态信息(CSI)数据,然后我们将收集到的 CSI 数据转换为幅度特征图,并使用提出的幅度特征深度卷积生成对抗扩展指纹数据库网络(AF-DCGAN)模型。
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Passive device-free localization of a person exploiting the Channel State Information (CSI) from Wi-Fi signals is quickly becoming a reality.
利用 Wi-Fi 信号中的信道状态信息 (CSI) 对人员进行无源设备被动定位正在迅速成为现实。
利用 Wi-Fi 信号中的信道状态信息 (CSI) 对人员进行无源设备被动定位正在迅速成为现实。
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Channel State sentence examples within power allocation problem
This study aims to address the power allocation problem to maximize the sum of the generalized mutual information, which refers to the achievable rate with imperfect channel state information, through a reinforcement learning (RL) approach in energy harvesting communications.
本研究旨在通过能量收集通信中的强化学习 (RL) 方法解决功率分配问题,以最大化广义互信息的总和,广义互信息是指在不完美的信道状态信息下可实现的速率。
本研究旨在通过能量收集通信中的强化学习 (RL) 方法解决功率分配问题,以最大化广义互信息的总和,广义互信息是指在不完美的信道状态信息下可实现的速率。
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The key advantage of the proposed algorithm over conventional approaches is the capability to solve the power allocation problem with both perfect and imperfect channel state information.
与传统方法相比,所提出的算法的关键优势在于能够解决具有完美和不完美信道状态信息的功率分配问题。
与传统方法相比,所提出的算法的关键优势在于能够解决具有完美和不完美信道状态信息的功率分配问题。
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Channel State sentence examples within channel distribution information
, the case of perfect channel state information (CSI) and the case of channel distribution information (CDI) only.
,只有完美信道状态信息(CSI)的情况和信道分布信息(CDI)的情况。
,只有完美信道状态信息(CSI)的情况和信道分布信息(CDI)的情况。
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We develop the optimal maximum likelihood (ML) detector for cases in which the receiver has full channel state information (CSI), full channel distribution information (CDI), or partial CDI about the transmitter channel.
我们针对接收器具有全信道状态信息 (CSI)、全信道分布信息 (CDI) 或关于发射机信道的部分 CDI 的情况开发最佳最大似然 (ML) 检测器。
我们针对接收器具有全信道状态信息 (CSI)、全信道分布信息 (CDI) 或关于发射机信道的部分 CDI 的情况开发最佳最大似然 (ML) 检测器。
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Channel State sentence examples within convolutional neural network
In this paper we study the use of the Channel State Information (CSI) as fingerprint inputs of a Convolutional Neural Network (CNN) for localization.
在本文中,我们研究了使用通道状态信息 (CSI) 作为卷积神经网络 (CNN) 的指纹输入来进行定位。
在本文中,我们研究了使用通道状态信息 (CSI) 作为卷积神经网络 (CNN) 的指纹输入来进行定位。
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To implement this, we used Channel State Information (CSI) to train Convolutional Neural Networks (CNNs) and further classify the action.
为了实现这一点,我们使用通道状态信息 (CSI) 来训练卷积神经网络 (CNN) 并进一步对动作进行分类。
为了实现这一点,我们使用通道状态信息 (CSI) 来训练卷积神经网络 (CNN) 并进一步对动作进行分类。
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Channel State sentence examples within time varying channel
Acquiring channel state information and mitigating multi-path interference are challenging for underwater acoustic communications under time-varying channels.
获取信道状态信息和减轻多径干扰对于时变信道下的水声通信具有挑战性。
获取信道状态信息和减轻多径干扰对于时变信道下的水声通信具有挑战性。
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Under the time-varying channel environment, accurate detection of the data symbols is challenging because of incomplete knowledge of instantaneous channel state information at the receiver.
在时变信道环境下,由于接收端对瞬时信道状态信息的了解不完整,因此数据符号的准确检测具有挑战性。
在时变信道环境下,由于接收端对瞬时信道状态信息的了解不完整,因此数据符号的准确检测具有挑战性。
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Channel State sentence examples within fast time varying
Moreover, the critical speed of transceivers moving leads to a very fast-time varying channel within an OFDM symbol, hence the existing frequency domain channel estimation (FDCE) method cannot reliably estimate the channel state information (CSI).
此外,收发器移动的临界速度导致OFDM符号内的信道时变非常快,因此现有的频域信道估计(FDCE)方法不能可靠地估计信道状态信息(CSI)。
此外,收发器移动的临界速度导致OFDM符号内的信道时变非常快,因此现有的频域信道估计(FDCE)方法不能可靠地估计信道状态信息(CSI)。