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[学位论文] 作者：花远肖,
来源：重庆大学 年份：2020
随着高铁、车联网的快速发展,近几年来车载移动通信技术已成为研究的热点。其中低延时高可靠的通信技术作为车载电子应用的根基,保障了各种车载应用能够提供安全、实时而准确的信息服务。同时,随着我国高铁、车联网的快速发展,面向高铁、车联网的各种高速应用场......
[期刊论文] 作者：廖勇, 姚海梅, 花远肖,,
来源：物联网学报 年份：2019
针对基于大规模多输入多输出(MIMO)的物联网系统中用户侧将信道状态信息(CSI)发送到基站时反馈开销大的问题,提出一种基于深度学习的CSI反馈网络用来反馈CSI。该网络首先使用...
[期刊论文] 作者：潘文浩, 花远肖, 廖勇,,
来源：信息通信 年份：2019
信号检测算法的研究是当前无线通信研究的热点之一。随着大数据和计算性能的发展,将大数据技术应用到通信物理层将具有重要的应用价值。目前,大数据技术在图像处理领域表现出...
[期刊论文] 作者：廖勇,花远肖,姚海梅,,
来源：重庆邮电大学学报(自然科学版) 年份：2019
针对多径正交频分复用(orthogonal frequency division multiplexing,OFDM)信道环境下信道频域选择性衰落导致下行链路信道估计性能受限的问题,提出一种基于深度学习的信道估计(deep learning-based channel estimation,DL-CE)方法。采用自回归过程对信道建模,......
[期刊论文] 作者：廖勇,姚海梅,花远肖,赵砚,
来源：电子学报 年份：2020
针对频分双工(Frequency Division Duplexing,FDD)大规模多入多出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)系统中现有信道状态信息(Channel State Information,CSI)反馈方法复...
[期刊论文] 作者：廖勇, 花远肖, 姚海梅, 杨馨怡,,
来源：电子学报 年份：2019
针对高速移动环境下信道快时变、非平稳特性导致下行链路信道估计性能受限的问题,本文提出一种基于深度学习的信道估计网络,即ChanEstNet.ChanEstNet使用卷积神经网络(Convol...
[期刊论文] 作者：廖勇,张楠,姚海梅,花远肖,赵砚,
来源：电子学报 年份：2019
针对正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)系统在高速移动场景下时/频域选择性衰落(双选衰落)和非平稳特性给信道估计带来的技术挑战,本文采用导...
[期刊论文] 作者：廖勇,田肖懿,蔡志镕,花远肖,韩庆文,
来源：电子学报 年份：2021
车联网对于超高可靠与低时延通信(Ultra-Reliable and Low Latency Communications,URLLC)具有严格的要求,特别对于车到基础设施(Vehicle to Infrastructure,V2I)场景,URLLC...
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