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基于深度学习的多用户NOMA-MIMO系统检测算法研究

谢文武  廖俭武  余超  朱鹏  谢聪  胡胜  
【摘要】:传统NOMA接收机所采用的SIC方案,存在过度依赖参数估计精度等不足。为了解决该方案不足,本文提出了基于深度学习的NOMA-MIMO检测方案。首先介绍多用户NOMA-MIMO通信系统的结构模型,在该系统模型前提下,给出了基于DL的多用户NOMA-MIMO系统检测算法和结构,然后在此基础上,进一步加快DL的收敛速度,在离线DL模式下,引入ZF/MF-DL联合方式,进一步优化系统结构,提升系统整体性能。最后通过MATLAB和PYTHON软件验证了该方案的可行性与性能可靠性。

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