1、“.....首先，通过导频来估计，然后利用估计的在接收端恢复发送符号。具体地说，个带有层全连接层的深度神经网络用于联合信浅谈大数据在无线通信中的应用论文原稿了克服这些局限性，可以使用个基于的大规模混合预编码框架，其中每個预编器的选择被视为种的映射关系。具体地说，通过训练选择混合预编码器来优化大规模的预成帧，然后这些帧经过个时变信道。该网络把接收信号作为输入......”。

2、“.....当导频不足去掉循环前缀和非线性失真几种情况下，基于的信道估计和检测方法都优于最小均方误差方法。基于的基于机器学习方法。其中分别表示比特流符号，发送符号，接收符号，均衡后的符号和译码后的符号浅谈大数据在无线通信中的应用论文原稿。应用到物理层的案例联合信道估计和信号检测般信道估计和信号检测是接收机参考文献田子扬浅谈无线通信工程及其维护工程技术，李文明智能交通的无线通信技术研究祖国，王志强浅谈无线通信技术的发展与应用大东方，......”。

3、“.....基于神经网络的联实现训练效率和系统性能两者之间的权衡。严谨的数学证明和基本的理论总的来说，基于深度学习的通信框架的性能已经在信道估计均衡反馈等场景得到了证明，然而，我们还没有推导出严谨的数学证明和基本的理论来进步面的研究作出综述。许多基于的技术都是按照通用模型开发的。例如，计算机视觉总是使用，而则通常用于自然语言处理领域。然而，我们想知道是否有基于的无线通信模型，我们认为......”。

4、“.....是典型的大数据依赖的学习框架。同时，研究人员也把广泛应用到了无线通信的物理层面。与传统的机练效率和系统性能两者之间的权衡。严谨的数学证明和基本的理论总的来说，基于深度学习的通信框架的性能已经在信道估计均衡反馈等场景得到了证明，然而，我们还没有推导出严谨的数学证明和基本的理论来进步验证其浅谈大数据在无线通信中的应用论文原稿证其框架的性能......”。

5、“.....这将是改进网络和开发更高效的通信框架的基础。同时，训练所需的训练集大小也是不定的，基于的通信框架是否能得到最优的性能仍然存在不确定性。数据驱动模型在物理层通信中的强大功能。然而，即使可以通过端到端学习来优化通信系统性能，当所有通信模块被融合在起时，训练过程将花费很长时间。为了提高训练效率，达到良好的系统性能，可以保留部分通信模块，得到实现。在工程项目中，不仅通用模型提高了优化通信框架的便利性......”。

6、“.....在可以得到通用的模型之前，这个问题还需要广泛的探索系统性能与训练效率的权衡现有的工作表明了基于的数据驱实践中得到实现。在工程项目中，不仅通用模型提高了优化通信框架的便利性，也可以减少模型选择的成本和时间。在可以得到通用的模型之前，这个问题还需要广泛的探索系统性能与训练效率的权衡现有的工作表明了基于的学习算法相比，显著增强了特征提取和结构灵活性。特别是基于的系统通过端到端优化灵活地调整参数来自动调整模型结构......”。

7、“.....本文旨在对近年来在基于大数据的在无线通信物理架的性能。推导出基本的理论也会有所帮助我们了解通信框架，这将是改进网络和开发更高效的通信框架的基础。同时，训练所需的训练集大小也是不定的，基于的通信框架是否能得到最优的性能仍然存在不确定性。关键词大动模型在物理层通信中的强大功能。然而，即使可以通过端到端学习来优化通信系统性能，当所有通信模块被融合在起时，训练过程将花费很长时间。为了提高训练效率，达到良好的系统性能，可以保留部分通信模块......”。

8、“.....许多基于的技术都是按照通用模型开发的。例如，计算机视觉总是使用，而则通常用于自然语言处理领域。然而，我们想知道是否有基于的无线通信模型，我们认为，通用模型将有助于在实践发送数据，然后解码器对网络均衡后的信号进行解码。实验结果表明，在各种信道条件下，该方法的性能优于其他基于机器学习方法。其中分别表示比特流符号，发送符号，接收符号，均衡后的符号和译码后的符号浅估计和检测，这里将信道看作个黑盒子......”。

9、“.....发送数据和导频形成帧，然后这些帧经过个时变信道。该网络把接收信号作为输入，通过训练网络来重构发送数据。当导频不足去掉循环前缀和非线性失真几种情况下，基于码过程。实验结果表明，基于的混合预编码方法能降低大规模的误码率和增强频谱效率，在保证更优的性能的同时，能大大减少所需的计算复杂度浅谈大数据在无线通信中的应用论文原稿。应大规模混合预编码直被认为是种的重要方案，其中混合模拟和数字预编码是种重要的可以减少硬件复杂性和能耗的方法......”。