信道建模是设计无线通信系统的基础,传统的信道建模方法无法自动学习特定类型信道的规律,特别是在针对特殊应用场景,如物联网、毫米波通信、车联网等,存在一定的局限性。此外,机器学习具有有效处理大数据、创建模型的能力,基于此,探讨了机器学习如何与信道建模进行有机融合,分别从信道多径分簇、参数估计、模型的构造及信道的场景识别展开了讨论,对当前该领域的重要研究成果进行了阐述,并对未来发展提出了展望。

http://www.infocomm-journal.com/txxb/CN/10.11959/j.issn.1000-436x.2021001

成为VIP会员查看完整内容
25

相关内容

“机器学习是近20多年兴起的一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析一些让 可以自动“ 学习”的算法。机器学习算法是一类从数据中自动分析获得规律,并利用规律对未知数据进行预测的算法。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论,机器学习与统计推断学联系尤为密切,也被称为统计学习理论。算法设计方面,机器学习理论关注可以实现的,行之有效的学习算法。很多 推论问题属于 无程序可循难度,所以部分的机器学习研究是开发容易处理的近似算法。” ——中文维基百科

知识荟萃

精品入门和进阶教程、论文和代码整理等

更多

查看相关VIP内容、论文、资讯等
专知会员服务
78+阅读 · 2021年2月16日
机器学习的可解释性
专知会员服务
68+阅读 · 2020年12月18日
专知会员服务
110+阅读 · 2020年12月17日
专知会员服务
36+阅读 · 2020年12月14日
专知会员服务
120+阅读 · 2020年11月15日
专知会员服务
30+阅读 · 2020年10月13日
专知会员服务
38+阅读 · 2020年8月14日
实体关系抽取方法研究综述
专知会员服务
174+阅读 · 2020年7月19日
基于深度学习的多标签生成研究进展
专知会员服务
140+阅读 · 2020年4月25日
机器学习在材料科学中的应用综述,21页pdf
专知会员服务
46+阅读 · 2019年9月24日
直播预告 | 高光谱遥感图像处理与信息提取
中国图象图形学报
7+阅读 · 2020年8月26日
封面故事 | 从传统到深度:火灾烟雾识别综述
中国图象图形学报
12+阅读 · 2019年12月30日
当深度强化学习遇见图神经网络
专知
224+阅读 · 2019年10月21日
最全综述 | 医学图像处理
计算机视觉life
55+阅读 · 2019年6月15日
深度学习与医学图像分析
人工智能前沿讲习班
39+阅读 · 2019年6月8日
【机器学习】机器学习:未来十年研究热点
产业智能官
16+阅读 · 2018年11月4日
孟小峰:机器学习与数据库技术融合
计算机研究与发展
14+阅读 · 2018年9月6日
深度学习在推荐系统中的应用综述(最全)
七月在线实验室
15+阅读 · 2018年5月5日
Arxiv
11+阅读 · 2020年8月3日
Deep learning for cardiac image segmentation: A review
Arxiv
21+阅读 · 2019年11月9日
Recurrent Fusion Network for Image Captioning
Arxiv
3+阅读 · 2018年7月31日
Arxiv
4+阅读 · 2018年5月24日
Arxiv
11+阅读 · 2018年5月13日
Arxiv
4+阅读 · 2017年11月4日
VIP会员
相关VIP内容
专知会员服务
78+阅读 · 2021年2月16日
机器学习的可解释性
专知会员服务
68+阅读 · 2020年12月18日
专知会员服务
110+阅读 · 2020年12月17日
专知会员服务
36+阅读 · 2020年12月14日
专知会员服务
120+阅读 · 2020年11月15日
专知会员服务
30+阅读 · 2020年10月13日
专知会员服务
38+阅读 · 2020年8月14日
实体关系抽取方法研究综述
专知会员服务
174+阅读 · 2020年7月19日
基于深度学习的多标签生成研究进展
专知会员服务
140+阅读 · 2020年4月25日
机器学习在材料科学中的应用综述,21页pdf
专知会员服务
46+阅读 · 2019年9月24日
相关资讯
直播预告 | 高光谱遥感图像处理与信息提取
中国图象图形学报
7+阅读 · 2020年8月26日
封面故事 | 从传统到深度:火灾烟雾识别综述
中国图象图形学报
12+阅读 · 2019年12月30日
当深度强化学习遇见图神经网络
专知
224+阅读 · 2019年10月21日
最全综述 | 医学图像处理
计算机视觉life
55+阅读 · 2019年6月15日
深度学习与医学图像分析
人工智能前沿讲习班
39+阅读 · 2019年6月8日
【机器学习】机器学习:未来十年研究热点
产业智能官
16+阅读 · 2018年11月4日
孟小峰:机器学习与数据库技术融合
计算机研究与发展
14+阅读 · 2018年9月6日
深度学习在推荐系统中的应用综述(最全)
七月在线实验室
15+阅读 · 2018年5月5日
微信扫码咨询专知VIP会员