Comunicaciones inalámbricas
Aplique deep learning a simulaciones de sistemas de comunicaciones inalámbricas usando Deep Learning Toolbox™, con Communications Toolbox, 5G Toolbox, WLAN Toolbox y Bluetooth Toolbox. Para obtener más información, consulte AI for Wireless (Communications Toolbox).
Categorías
- Retroalimentación CSI
IA para mejoras de retroalimentación CSI
- Gestión de haces
IA para gestión de haces
- Posicionamiento y detección
IA para posicionamiento y detección
- Modelado de DPD y PA
IA para el modelado de predistorsión digital y amplificadores de potencia
- Codificación automática
Diseño de sistemas de comunicaciones basados en codificadores automáticos
- Detección de espectros y clasificación de modulación
IA para detección de espectros y clasificación de modulación
- Algoritmos de receptores
IA para distintos algoritmos de receptores de comunicaciones
- Identificación de dispositivos
IA para la identificación de dispositivos
Ejemplos destacados
Bluetooth LE Positioning with Deep Learning
Compute the 3-D positioning of a Bluetooth LE node by using RSSI fingerprinting and a CNN.
AI for Positioning Accuracy Enhancement
Use AI to estimate the position of user equipment and compare performance with traditional TDoA techniques.
Structurally Compress Neural Network DPD Using Projection
Structurally compress a neural network DPD to reduce computational complexity and memory requirements using projection and principal component analysis.
Power Amplifier Modeling Using Neural Networks
Model a power amplifier (PA) using several different neural network (NN) architectures.
CSI Feedback with Autoencoders
Compress downlink channel state information (CSI) for 5G systems by using an autoencoder neural network.
