Hybrid Machine Learning and Signal Processing Techniques to Improve 5G Cellular Networks
用于改进 5G 蜂窝网络的混合机器学习和信号处理技术
基本信息
- 批准号:504438-2017
- 负责人:
- 金额:$ 2.55万
- 依托单位:
- 依托单位国家:加拿大
- 项目类别:Alexander Graham Bell Canada Graduate Scholarships - Doctoral
- 财政年份:2018
- 资助国家:加拿大
- 起止时间:2018-01-01 至 2019-12-31
- 项目状态:已结题
- 来源:
- 关键词:
项目摘要
5G Cellular Networks, Massive MIMO, Proactive Caching in 5G, Deep Learning, Neural Networks, Machine Learning, Smart Base Stations, Pilot Contamination Elimination, Spectral Efficiency in 5G, Internet of Things (IoT)
5G 蜂窝网络、大规模 MIMO、5G 主动缓存、深度学习、神经网络、机器学习、智能基站、试点污染消除、5G 频谱效率、物联网 (IoT)
项目成果
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专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
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Hybrid Machine Learning and Signal Processing Techniques to Improve 5G Cellular Networks
用于改进 5G 蜂窝网络的混合机器学习和信号处理技术
- 批准号:
504438-2017 - 财政年份:2017
- 资助金额:
$ 2.55万 - 项目类别:
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用于改进 5G 蜂窝网络的混合机器学习和信号处理技术
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504438-2017 - 财政年份:2017
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