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无蜂窝大规模MIMO网络下基于联邦学习的用户接入策略及能耗优化
学术论文 | 更新时间:2024-05-31
    • 无蜂窝大规模MIMO网络下基于联邦学习的用户接入策略及能耗优化

    • Federated learning-based user access strategy and energy consumption optimization in cell-free massive MIMO network

    • 在无蜂窝大规模多输入多输出网络领域,专家提出了基于信道排序的较差用户优先接入策略,优化能耗,提升用户上行速率。
    • 通信学报   2023年44卷第10期 页码:112-123
    • DOI:10.11959/j.issn.1000-436x.2023188    

      中图分类号: TN929.5
    • 网络出版日期:2023-10

      纸质出版日期:2023-10-25

    移动端阅览

  • 姚媛媛, 刘忆秋, 黄赛, 等. 无蜂窝大规模MIMO网络下基于联邦学习的用户接入策略及能耗优化[J]. 通信学报, 2023,44(10):112-123. DOI: 10.11959/j.issn.1000-436x.2023188.

    Yuanyuan YAO, Yiqiu LIU, Sai HUANG, et al. Federated learning-based user access strategy and energy consumption optimization in cell-free massive MIMO network[J]. Journal on communications, 2023, 44(10): 112-123. DOI: 10.11959/j.issn.1000-436x.2023188.

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