研究者提出三混合MIMO预编码网络Tri-PNet
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研究者提出三混合MIMO预编码网络Tri-PNet
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AI 综述
Kaijun Feng等研究者提出基于Conformer的三混合预编码网络Tri-PNet，将电磁域可重构天线预编码与常规混合模拟-数字预编码联合设计，目标是最大化平均和频谱效率。 研究者称，Conformer结合了卷积神经网络的局部建模能力与Transformer的全局依赖建模能力，这是Tri-PNet的架构基础。
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最新进展10月8日 12:00
基于深度学习的 Tri-Hybrid 多用户 MIMO 预编码：EM 可重构天线带来的增益报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月8日
- arXiv：cs.LG基于深度学习的 Tri-Hybrid 多用户 MIMO 预编码：EM 可重构天线带来的增益
研究者提出基于 Conformer 的三混合预编码网络 Tri-PNet，将 EM 域可重构天线预编码与常规混合模拟-数字预编码联合设计，以最大化平均和频谱效率。
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