《表4 SCMA实验参数:面向后5G的非正交多址技术综述》
文献[33]提出一种用户异步接入场景下的联合信道估计和激活用户检测算法,利用异步稀疏贝叶斯学习(AsynchronousSparseBayesianLearning,ASBL)算法根据导频信号在时域上进行信道估计,并利用支持向量机(SupportVectorMachine,SVM)算法对信道估计结果进行分类,得到激活用户列表,实验参数设置如表4所示。
图表编号 | XD00125558800 严禁用于非法目的 |
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绘制时间 | 2020.01.18 |
作者 | 杨一夫、武刚、李欣然、付靖微、胡苏 |
绘制单位 | 电子科技大学通信抗干扰技术国家级重点实验室、电子科技大学通信抗干扰技术国家级重点实验室、成都欧珀通信科技有限公司、电子科技大学通信抗干扰技术国家级重点实验室、电子科技大学通信抗干扰技术国家级重点实验室 |
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