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DL--信道编解码
- 深度学习用于无线通信中的信道编解码最新论文，非常值得一看(Learning-Based Channel Coding/Decoding)
残差网络，信道估计
- 基于深度学习的信道估计算法，python源码，有相关注释
upload
- 这些文件将在两用户非正交多址（NOMA）系统中实现用于信号检测的深度学习方法[1]。三个主要脚本分别是生成训练数据、训练神经网络和生成测试结果。该神经网络用于相位衰落的静态标量信道，用于NOMA系统中同时检测2个用户的单个子载波上的传输符号。考虑并测试了两种情况：一种是导频符号数目较少，另一种是循环前缀长度较短。在这两种情况下，深度学习方法都比传统的信道估计方法具有更强的鲁棒性。(These files are to implement the deep learning method for
LDAMP_based-Channel-estimation-master
- 使用深度学习方法进行信道估计,LDAMP_BASED(channel estimation based on deep learning method)
channel-estimate-master
- 基于深度学习的OFDM多载波系统信道估计(Channel estimation for OFDM multi carrier system based on deep learning)
DL_DD_MIMO-master
- 基于深度学习的，信道估计，mimo，能运行(Based on deep learning, channel estimation, MIMO, can run)