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大规模多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output, MIMO)系统随着天线数的增加,信号检测的计算复杂度随之提高,使用更深层次的神经网络并不会显著提高检测性能,因此设计一种低复杂度、高性能的检测算法尤为重要。文中提出了一种基于深度神经网络的大规模MIMO信号检测算法。该神经网络基于投影梯度下降算法展开,并引入了单调非递增函数,在训练期间可以动态地对权重进行优先级排序,从而保留重要的权重,将不重要的权重进行衰减。为了进一步提高检测性能,防止梯度消失,将单调非递增函数设置为可训练参数,在网络训练中对其值进行优化。仿真结果表明,所提出的学习算法收敛速度快,并且在检测精度方面优于大规模MIMO独立同分布模型(Massive MIMO-independent identically distributed, MMNet-iid)和最小均方误差算法。 相似文献
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本文通过对微循环理论及城市交通微循环理论的研究,分析了居民公交出行中"最后一公里"问题的形成原因,进而提出了公交微循环的理论。最后对公交微循环体系建立的影响因素进行分析,提出公交微循环体系的运营要点。 相似文献
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