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用于毫米波大规模MIMO系统的极限学习机检测器( Extreme Learning Machine Detector for Millimeter-Wave Massive MIMO Systems )
Diego Fernando Carrera Cesar Vargas-Rosales Cesar A. Azurdia-Meza Marco Morocho-Yaguana
本文提出了一种极端学习机(ELM)神经网络，用于28 GHz频段毫米波通信的多输入多输出(MIMO)检测。ELM策略可以在线执行MIMO合并处理。这种方法不需要像深度神经网络那样的离线训练。针对基于第五代(5G)新标准的正交频分复用(OFDM)上行链路方案，将该技术与最大比(MR)和最小均方误差(MMSE)MIMO检测器在可实现误码率(BER)和频谱效率(SE)方面进行了比较。数值结果表明，ELM策略的性能优于MR和MMSE检测器，因为该方法降低了用户间干扰的影响，特别是在上行链路通信过程中，接收机处的等效各向同性辐射功率较低的情况下。而且，ELM方法只需要MMSE检测器所需浮点运算的16%。
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