Machine Learning Methods for Parameter Estimation in Massive MIMO-based 5G Wireless Networks

基于大规模 MIMO 的 5G 无线网络参数估计的机器学习方法

基本信息

  • 批准号:
    519061-2018
  • 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:
    2019
  • 资助国家:
    加拿大
  • 起止时间:
    2019-01-01 至 2020-12-31
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

5G Wireless Networks, Massive MIMO, Machine Learning
5G无线网络,大规模MIMO,机器学习

项目成果

期刊论文数量(0)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)

数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi }}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year }}
  • 期刊:
  • 影响因子:
    {{ item.factor }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ monograph.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ sciAawards.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ conferencePapers.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ patent.updateTime }}

Koppisetti, NagaRaghavendraSurya其他文献

Koppisetti, NagaRaghavendraSurya的其他文献

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi }}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year }}
  • 期刊:
  • 影响因子:
    {{ item.factor }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}

{{ truncateString('Koppisetti, NagaRaghavendraSurya', 18)}}的其他基金

Machine Learning Methods for Parameter Estimation in Massive MIMO-based 5G Wireless Networks
基于大规模 MIMO 的 5G 无线网络参数估计的机器学习方法
  • 批准号:
    519061-2018
  • 财政年份:
    2018
  • 资助金额:
    $ 2.55万
  • 项目类别:
    Alexander Graham Bell Canada Graduate Scholarships - Doctoral

相似国自然基金

Scalable Learning and Optimization: High-dimensional Models and Online Decision-Making Strategies for Big Data Analysis
  • 批准号:
  • 批准年份:
    2024
  • 资助金额:
    万元
  • 项目类别:
    合作创新研究团队
Understanding structural evolution of galaxies with machine learning
  • 批准号:
    n/a
  • 批准年份:
    2022
  • 资助金额:
    10.0 万元
  • 项目类别:
    省市级项目
煤矿安全人机混合群智感知任务的约束动态多目标Q-learning进化分配
  • 批准号:
  • 批准年份:
    2022
  • 资助金额:
    30 万元
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
基于领弹失效考量的智能弹药编队短时在线Q-learning协同控制机理
  • 批准号:
    62003314
  • 批准年份:
    2020
  • 资助金额:
    24.0 万元
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
集成上下文张量分解的e-learning资源推荐方法研究
  • 批准号:
    61902016
  • 批准年份:
    2019
  • 资助金额:
    24.0 万元
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
具有时序迁移能力的Spiking-Transfer learning (脉冲-迁移学习)方法研究
  • 批准号:
    61806040
  • 批准年份:
    2018
  • 资助金额:
    20.0 万元
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
基于Deep-learning的三江源区冰川监测动态识别技术研究
  • 批准号:
    51769027
  • 批准年份:
    2017
  • 资助金额:
    38.0 万元
  • 项目类别:
    地区科学基金项目
具有时序处理能力的Spiking-Deep Learning(脉冲深度学习)方法研究
  • 批准号:
    61573081
  • 批准年份:
    2015
  • 资助金额:
    64.0 万元
  • 项目类别:
    面上项目
基于有向超图的大型个性化e-learning学习过程模型的自动生成与优化
  • 批准号:
    61572533
  • 批准年份:
    2015
  • 资助金额:
    66.0 万元
  • 项目类别:
    面上项目
E-Learning中学习者情感补偿方法的研究
  • 批准号:
    61402392
  • 批准年份:
    2014
  • 资助金额:
    26.0 万元
  • 项目类别:
    青年科学基金项目

相似海外基金

Combining Machine Learning Explanation Methods with Expectancy-Value Theory to Identify Tailored Interventions for Engineering Student Persistence
将机器学习解释方法与期望值理论相结合,确定针对工程学生坚持的定制干预措施
  • 批准号:
    2335725
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 2.55万
  • 项目类别:
    Standard Grant
High-Valent Iron-Oxo Species for Activation of Strong CH Bonds: New Designs with Novel Ab Initio Methods and Machine Learning
用于激活强CH键的高价铁氧物种:采用新颖的从头算方法和机器学习的新设计
  • 批准号:
    24K17694
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 2.55万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
CAREER: Machine learning, Mapping Spaces, and Obstruction Theoretic Methods in Topological Data Analysis
职业:拓扑数据分析中的机器学习、映射空间和障碍理论方法
  • 批准号:
    2415445
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 2.55万
  • 项目类别:
    Continuing Grant
Is evolution predictable? Unlocking fundamental biological insights using new machine learning methods
进化是可预测的吗?
  • 批准号:
    MR/X033880/1
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 2.55万
  • 项目类别:
    Fellowship
Using Novel Machine Learning Methods to Personalize Strategies for Prevention of Persistent AKI after Cardiac Surgery
使用新颖的机器学习方法制定个性化策略,预防心脏手术后持续性 AKI
  • 批准号:
    10979324
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 2.55万
  • 项目类别:
Theoretical Guarantees of Machine Learning Methods for High Dimensional Partial Differential Equations: Numerical Analysis and Uncertainty Quantification
高维偏微分方程机器学习方法的理论保证:数值分析和不确定性量化
  • 批准号:
    2343135
  • 财政年份:
    2023
  • 资助金额:
    $ 2.55万
  • 项目类别:
    Standard Grant
Leveraging Causal Inference and Machine Learning Methods to Advance Evidence-Based Maternal Care and Improve Newborn Health Outcomes
利用因果推理和机器学习方法推进循证孕产妇护理并改善新生儿健康结果
  • 批准号:
    10604856
  • 财政年份:
    2023
  • 资助金额:
    $ 2.55万
  • 项目类别:
Development of multi-element catalysts using extrapolative machine learning methods
使用外推机器学习方法开发多元素催化剂
  • 批准号:
    22KF0006
  • 财政年份:
    2023
  • 资助金额:
    $ 2.55万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for JSPS Fellows
Develop machine-learning-augmented URANS methods
开发机器学习增强的 URANS 方法
  • 批准号:
    2902286
  • 财政年份:
    2023
  • 资助金额:
    $ 2.55万
  • 项目类别:
    Studentship
Development of Novel Intracellular Analysis Methods by Integrating Raman Imaging and Machine Learning
通过集成拉曼成像和机器学习开发新型细胞内分析方法
  • 批准号:
    22KJ0287
  • 财政年份:
    2023
  • 资助金额:
    $ 2.55万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for JSPS Fellows
{{ showInfoDetail.title }}

作者:{{ showInfoDetail.author }}

知道了