cxiang的博客

最新推荐文章于 2024-12-27 14:21:51 发布
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L3-023 计算图 (30 分)
qq_38140952的博客
04-23 852
“计算图”（computational graph）是现代深度学习系统的基础执行引擎，提供了一种表示任意数学表达式的方法，例如用有向无环图表示的神经网络。 图中的节点表示基本操作或输入变量，边表示节点之间的中间值的依赖性。 例如，下图就是一个函数 f(x）的计算图。 先把反向存图，把有入度的标记，没有入度的就是尾节点。 然后从这个点dfs记忆化递归出计算结果存在m[50001]中 再求偏导数，用dm[5001]存，用dfs2（cur,i)代表对第i个x求偏导在cur这个点的导数。 #include &lt
DeepMIMO：毫米波与大规模MIMO深度学习数据集的革命性工具
gitblog_00417的博客
10-10 1746
DeepMIMO：毫米波与大规模MIMO深度学习数据集的革命性工具 项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/de/DeepMIMO-matlab 项目介绍 DeepMIMO 是一个专为毫米波（mmWave）和大规模多输入多输出（MIMO）系统设计的深度学习数据集。该数据集由 Remcom Wireless InSite 软件生成，旨在为研究人员提供一个通用的、参数化...
深度探索未来通信：推荐DeepMIMO——毫米波与大规模MIMO的深度学习数据集
gitblog_00058的博客
06-15 985
深度探索未来通信：推荐DeepMIMO——毫米波与大规模MIMO的深度学习数据集 项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/de/DeepMIMO-matlab 在高速发展的无线通信领域，毫米波（mmWave）和大规模MIMO系统正逐渐成为下一代通信的核心技术。面对这些技术中复杂的信道建模与优化问题，【DeepMIMO】——一个开创性的公共参数化数据集应运而生，旨在推...
关于信道编码
hugewave的专栏
03-31 2098
关于信道编码一个比较好的网站 一个比较好的网站 www.eccpage.com
DeepMIMO_Dataset_Generation_v1.1_deepmimo_
10-03
deepmimo例程，参考论文“Alkhateeb - 2019 - DeepMIMO A Generic Deep Learning Dataset for Mill”
DeepMIMO-matlab 项目使用教程
gitblog_00330的博客
10-10 1404
DeepMIMO-matlab 项目使用教程 DeepMIMO-matlab DeepMIMO dataset and codes for mmWave and massive MIMO applications 项目地址: ht...
陈翔简介authorware制作
11-30
这是一个用authorware7.02制作的明星简介，可以修改，可以添加自己的东西，应付作业可用。也可以相互交流
SBFS_基于搜索的软件缺陷预测特征选择框架_陈翔1
08-03
《基于搜索的软件缺陷预测特征选择框架SBFS》一文主要探讨了软件缺陷预测中一个关键问题：特征选择。在收集缺陷预测数据时，由于涉及大量与代码复杂度和开发过程...为了解决这个问题，作者陈翔等人提出了一种新的搜索基
陈翔六点半的商业模式是什么
03-31
陈翔六点半是一档以轻松幽默的方式介绍各种生活常识和科技知识的网络综艺节目。其商业模式主要包括以下几个方面： 1. 广告收入：陈翔六点半通过在视频中插入广告赚取收入，这些广告可以是品牌广告或产品广告。 2. ...
数据库技术及应用教程-SQLServer版-郭建校-陈翔
12-29
《数据库技术及应用教程-SQLServer版》是郭建校和陈翔合作编写的一本教材，主要用于教授数据库的基础知识和SQL Server的实际应用。这本教材是北京大学选用的教材，因此内容深入浅出，适合初学者和有一定基础的学生...
matlab资源分配的代码-DeepMIMO:使用DeepMIMO数据集生成用于无线电力分配的样本
06-12
matlab资源分配的代码用于功率分配的 DeepMIMO 这是一个从 DeepMIMO 修改而来的 MATLAB/Python 代码包，用于生成用于功率分配的真实信道。 该代码基于为毫米波和大规模 MIMO 系统中的深度学习应用发布的公开可用的 DeepMIMO 数据集。 这个MATLAB/Python代码包与以下文章有关： [1] Haoran Sun、Wenqiang Pu、Minghe Zhu、Xiao Fu、Tsung-Hui Chang 和 Mingyi Hong，“学习在情景动态环境中持续优化无线资源。” arXiv 预印本 arXiv:2011.07782 (2020)。 [2] Ahmed Alkhateeb，“DeepMIMO：用于毫米波和大规模 MIMO 应用的通用深度学习数据集”，Proc。 信息理论与应用研讨会 (ITA)，加利福尼亚州圣地亚哥，2019 年 2 月。 [3] 孙浩然、陈翔毅、史清江、洪明义、肖夫和 Nikos D. Sidiropoulos，“学习优化：为无线资源管理训练深度神经网络”，IEEE Transactions on Signal
DeepMIMO-codes:适用于mmWave和大规模MIMO应用的DeepMIMO数据集和代码
05-06
DeepMIMO：适用于毫米波和大规模MIMO应用的通用深度学习数据集 这是使用软件生成的DeepMIMO数据集的MATLAB代码包。 是公开发布的参数化数据是针对mmWave和大规模MIMO系统中的深度学习应用发布的。 该MATLAB代码包与以下文章有关： Ahmed Alkhateeb，Proc中的“ ”。 加利福尼亚州圣地亚哥，信息理论与应用研讨会（ITA），2019年2月。 文章摘要 机器学习工具正在毫米波（mmWave）和大规模MIMO系统中找到有趣的应用。 这主要归功于它们在学习未知模型和解决困难的优化问题方面的强大能力。 但是，为了推进毫米波/大规模MIMO中的机器学习研究，需要通用的数据集。 该数据集可用于评估开发的算法，重现结果，设置基准并比较不同的解决方案。 在这项工作中，我们介绍了DeepMIMO数据集，它是mmWave / mass MIMO信道的通用数据集。
面向6G物联网的智能反射表面设计
01-20
在未来6G无线蜂窝通信网络中，基站需要为分布在各个角落的海量物联网设备提供无缝连接。受限于位置因素，很多物联网设备与基站之间的通信链路由于障碍物的阻挡变得不可靠，这对于在6G时代实现物联网万物互联是一大阻碍。为了解决该难题，分析了在6G物联网中使用智能反射表面这一新技术以增加用户信号在基站端强度的可能性。具体而言，在考虑信道估计开销的前提下，聚焦物联网设备上行通信传输功率最小化问题。一方面，在配备中小规模天线的基站系统中，提出了迭代算法以联合优化用户传输功率、智能反射表面反射系数和基站波束成形。另一方面，在配备大规模天线的基站系统中，提出了具有闭式表达式的用户传输功率、智能反射表面反射系数和基站波束成形设计以降低其应用复杂度。仿真结果验证了智能反射表面在6G物联网中增加网络连接能力的巨大潜力。
DeepMIMO-codes-master (1).zip
11-23
摘要：支持高移动性的毫米波（mmWave）系统，可实现广泛的重要应用，如车载通信和无线虚拟/增强现实。但是，在实践中意识到这一点需要克服一些挑战。首先，窄波束的使用和mmWave信号对阻塞的敏感性极大地影响了高移动链路的覆盖范围和可靠性。其次，密集mmWave部署中的高移动用户需要频繁地在基站（BS）之间进行切换，这与关键控制和延迟开销相关。此外，在大型天线阵列mmWave系统中识别最佳波束成形向量需要相当大的训练开销，以上都显著影响了这些移动系统的效率。在本文中，开发了一种新颖的集成机器学习和协调波束成形的解决方案，以克服这些挑战并实现高移动性mmWave应用。在所提出的解决方案中，许多分布式协调BSs同时为一个移动用户服务。该用户理想地需要仅使用全向或准全向波束模式来发送将在协调BSs处联合接收的一个上行链路训练导频序列。这些接收的信号不仅为用户位置绘制了定义签名，而且还为其与周围环境的交互绘制了定义签名。然后，开发的解决方案利用深度学习模型来学习如何使用这些签名来预测BSs处的波束成形向量。这提供了一个全面的解决方案，支持具有可靠覆盖，低延迟并且可忽略的训练开销的高移动mmWav
毫米波信道模型（MMWave Channel Model）
09-25
毫米波信道模型（MMWave Channel Model），毫米波信道建模的程序，对毫米波信道建模的学习很有帮助
DeepMIMO-matlab: 用于mmWave和大规模MIMO应用的开源数据集和代码
最新发布
gitblog_00480的博客
12-27 753
DeepMIMO-matlab: 用于mmWave和大规模MIMO应用的开源数据集和代码 DeepMIMO-matlab DeepMIMO dataset and codes for mmWave and massive MIMO applications ...
深度学习通信领域相关经典论文、数据集整理分享
sinat_22510827的博客
07-30 2846
Anopenonlinerealmodulateddataset来自论文DeepLearningforSignalDemodulationinPhysicalLayerWirelessCommunicationsPrototypePlatform,OpenDataset,andAnalytics。随着深度学习的发展，使用深度学习解决相关通信领域问题的研究也越来越多。作为一名通信专业的研究生，如果实验室没有相关方向的代码积累，入门并深入一个新的方向会十分艰难。...
利用WI生成无线信道数据
bingbingaidaima的博客
09-02 3530
选取DeepMIMO的一个射线追踪场景O1（Outdoor 1）Scenario，工作频率为3.5GHz。有两条街和一个十字路口的户外场景18个基站和超过一百万个用户18个基站（BSs）：BS1-BS18.每个基站的高度是8米每个基站的天线阵列是isotropic天线三个统一的x-y用户网格用户的总计数量为：1184923每个用户网格中的第一个用户总是(x,y)坐标最低的用户 所有用户的高度是2m每个用户的每个天线阵列是isotropic天线定义射频追踪场景。
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