![](/images/graphics-bg.png)
The Rayleigh Fading Channel Prediction via Deep Learning
المؤلفون المشاركون
Wu, Jinsong
Liao, Run-Fa
Song, Huanhuan
Pan, Fei
Dong, Lian
Wen, Hong
المصدر
Wireless Communications and Mobile Computing
العدد
المجلد 2018، العدد 2018 (31 ديسمبر/كانون الأول 2018)، ص ص. 1-11، 11ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2018-07-25
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
11
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
This paper presents a multi-time channel prediction system based on backpropagation (BP) neural network with multi-hidden layers, which can predict channel information effectively and benefit for massive MIMO performance, power control, and artificial noise physical layer security scheme design.
Meanwhile, an early stopping strategy to avoid the overfitting of BP neural network is introduced.
By comparing the predicted normalized mean square error (NMSE), the simulation results show that the performances of the proposed scheme are extremely improved.
Moreover, a sparse channel sample construction method is proposed, which saves system resources effectively without weakening performances.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Liao, Run-Fa& Wen, Hong& Wu, Jinsong& Song, Huanhuan& Pan, Fei& Dong, Lian. 2018. The Rayleigh Fading Channel Prediction via Deep Learning. Wireless Communications and Mobile Computing،Vol. 2018, no. 2018, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1216159
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Liao, Run-Fa…[et al.]. The Rayleigh Fading Channel Prediction via Deep Learning. Wireless Communications and Mobile Computing No. 2018 (2018), pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1216159
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Liao, Run-Fa& Wen, Hong& Wu, Jinsong& Song, Huanhuan& Pan, Fei& Dong, Lian. The Rayleigh Fading Channel Prediction via Deep Learning. Wireless Communications and Mobile Computing. 2018. Vol. 2018, no. 2018, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1216159
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1216159
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر
![](/images/kashef-image.png)