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- 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