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무선 통신
R2026aDeep Learning Toolbox™를 Communications Toolbox, 5G Toolbox, WLAN Toolbox, Bluetooth Toolbox와 함께 사용하여 무선 통신 시스템 시뮬레이션에 딥러닝을 적용합니다. 자세한 내용은 AI를 사용한 무선 통신 (Communications Toolbox) 항목을 참조하십시오.
카테고리
- CSI 압축 및 예측
AI를 사용한 CSI 피드백 압축 및 CSI 예측 향상
- 빔 관리
AI를 사용한 빔 관리
- 측위 및 센싱
AI를 사용한 측위 및 센싱
- DPD 및 PA 모델링
AI를 사용한 디지털 전치왜곡 및 전력 증폭기 모델링
- 오토인코딩
오토인코더 기반의 통신 시스템 설계
- 스펙트럼 센싱 및 변조 분류
AI를 사용한 스펙트럼 센싱 및 변조 분류
- 수신기 알고리즘
AI 네이티브 수신기, 채널 추정 및 기타 수신기 컴포넌트
- 기기 식별
AI를 사용한 기기 식별
추천 예제
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Compute the 3-D positioning of a Bluetooth LE node by using RSSI fingerprinting and a CNN.
AI for Positioning Accuracy Enhancement
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Structurally Compress Neural Network DPD Using Projection
Structurally compress a neural network DPD to reduce computational complexity and memory requirements using projection and principal component analysis.
Power Amplifier Modeling Using Neural Networks
Model a power amplifier (PA) using several different neural network (NN) architectures.
Train Autoencoders for CSI Feedback Compression
Compress downlink CSI feedback for 5G systems by using an autoencoder neural network.
