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机器学习在智能反射面辅助的通信系统中的应用综述
目录
机器学习在智能反射面辅助的通信系统中的应用综述（1）．．．．．．．．4
内容简述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
1.1机器学习概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
1.2智能反射面技术简介．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5
1.3机器学习在通信系统中的应用背景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6
智能反射面技术基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7
2.1智能反射面工作原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9
2.2智能反射面关键技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10
2.3智能反射面与通信系统的结合．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12
机器学习在智能反射面辅助通信系统中的应用．．．．．．．．．．．．．．．13
3.1信号处理与优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14
3.1.1调制与解调算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15
3.1.2信道估计与均衡．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16
3.1.3信号功率控制．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17
3.2网络优化与资源分配．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18
3.2.1功率分配算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20
3.2.2带宽分配策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22
3.2.3信号干扰与噪声控制．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23
3.3智能反射面控制策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24
3.3.1反射面相位调整．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25
3.3.2反射面波束成形．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26
3.3.3反射面自适应调整．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28
机器学习算法在智能反射面通信系统中的应用实例．．．．．．．．．．．29
4.1深度学习在信号处理中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30
4.2强化学习在资源分配中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31
4.3无监督学习在信道估计中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33
机器学习在智能反射面通信系统中的挑战与展望．．．．．．．．．．．．．34
5.1数据采集与处理的挑战．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35
5.2算法复杂性与计算资源限制．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．36
5.3实时性与鲁棒性要求．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．38
5.4未来发展趋势与研究方向．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．39
机器学习在智能反射面辅助的通信系统中的应用综述（2）．．．．．．．41
内容描述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．41
1.1机器学习概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．42
1.2智能反射面技术概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．42
1.3机器学习在智能反射面通信系统中的应用背景．．．．．．．．．．．．．．43
智能反射面技术基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．44
2.1智能反射面原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．45
2.2智能反射面关键元件．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．46
2.3智能反射面系统架构．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．
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