Skip to main content
CenXiv.org
此网站处于试运行阶段,支持我们!
我们衷心感谢所有贡献者的支持。
贡献
赞助
cenxiv logo > eess > arXiv:2309.00559v1

帮助 | 高级搜索

电气工程与系统科学 > 信号处理

arXiv:2309.00559v1 (eess)
[提交于 2023年9月1日 (此版本) , 最新版本 2024年11月20日 (v3) ]

标题: 信号处理与学习在第六代移动通信下一代多址接入中的应用

标题: Signal Processing and Learning for Next Generation Multiple Access in 6G

Authors:Wei Chen, Yuanwei Liu, Hamid Jafarkhani, Yonina C. Eldar, Peiying Zhu, Khaled B Letaief
摘要: 无线通信系统到目前为止主要依赖于资源的正交性来促进设计和实现,从用户接入到数据传输。 第六代(6G)无线系统中的新兴应用和场景将需要大量的连接和大量数据的传输,这要求在设计概念上更加灵活,超越正交性。 此外,信号处理和学习的最新进展引起了广泛关注,因为它们为许多领域中以前难以解决的复杂信号处理问题提供了有前途的解决方案。 本文综述了迄今为止在下一代多址接入的信号处理和学习领域的研究努力,重点放在大规模随机接入和非正交多址接入上。 讨论了与新技术的有前景的相互作用以及基于学习的NGMA面临的挑战。
摘要: Wireless communication systems to date primarily rely on the orthogonality of resources to facilitate the design and implementation, from user access to data transmission. Emerging applications and scenarios in the sixth generation (6G) wireless systems will require massive connectivity and transmission of a deluge of data, which calls for more flexibility in the design concept that goes beyond orthogonality. Furthermore, recent advances in signal processing and learning have attracted considerable attention, as they provide promising approaches to various complex and previously intractable problems of signal processing in many fields. This article provides an overview of research efforts to date in the field of signal processing and learning for next-generation multiple access, with an emphasis on massive random access and non-orthogonal multiple access. The promising interplay with new technologies and the challenges in learning-based NGMA are discussed.
主题: 信号处理 (eess.SP) ; 信息论 (cs.IT)
引用方式: arXiv:2309.00559 [eess.SP]
  (或者 arXiv:2309.00559v1 [eess.SP] 对于此版本)
  https://doi.org/10.48550/arXiv.2309.00559
通过 DataCite 发表的 arXiv DOI

提交历史

来自: Wei Chen [查看电子邮件]
[v1] 星期五, 2023 年 9 月 1 日 16:17:28 UTC (3,733 KB)
[v2] 星期六, 2023 年 9 月 9 日 08:12:40 UTC (3,733 KB)
[v3] 星期三, 2024 年 11 月 20 日 08:10:04 UTC (5,419 KB)
全文链接:

获取论文:

    查看标题为《》的 PDF
  • 查看中文 PDF
  • 查看 PDF
  • TeX 源代码
查看许可
当前浏览上下文:
eess.SP
< 上一篇   |   下一篇 >
新的 | 最近的 | 2023-09
切换浏览方式为:
cs
cs.IT
eess
math
math.IT

参考文献与引用

  • NASA ADS
  • 谷歌学术搜索
  • 语义学者
a 导出 BibTeX 引用 加载中...

BibTeX 格式的引用

×
数据由提供:

收藏

BibSonomy logo Reddit logo

文献和引用工具

文献资源探索 (什么是资源探索?)
连接的论文 (什么是连接的论文?)
Litmaps (什么是 Litmaps?)
scite 智能引用 (什么是智能引用?)

与本文相关的代码,数据和媒体

alphaXiv (什么是 alphaXiv?)
CatalyzeX 代码查找器 (什么是 CatalyzeX?)
DagsHub (什么是 DagsHub?)
Gotit.pub (什么是 GotitPub?)
Hugging Face (什么是 Huggingface?)
带有代码的论文 (什么是带有代码的论文?)
ScienceCast (什么是 ScienceCast?)

演示

复制 (什么是复制?)
Hugging Face Spaces (什么是 Spaces?)
TXYZ.AI (什么是 TXYZ.AI?)

推荐器和搜索工具

影响之花 (什么是影响之花?)
核心推荐器 (什么是核心?)
IArxiv 推荐器 (什么是 IArxiv?)
  • 作者
  • 地点
  • 机构
  • 主题

arXivLabs:与社区合作伙伴的实验项目

arXivLabs 是一个框架,允许合作伙伴直接在我们的网站上开发和分享新的 arXiv 特性。

与 arXivLabs 合作的个人和组织都接受了我们的价值观,即开放、社区、卓越和用户数据隐私。arXiv 承诺这些价值观,并且只与遵守这些价值观的合作伙伴合作。

有一个为 arXiv 社区增加价值的项目想法吗? 了解更多关于 arXivLabs 的信息.

这篇论文的哪些作者是支持者? | 禁用 MathJax (什么是 MathJax?)
  • 关于
  • 帮助
  • contact arXivClick here to contact arXiv 联系
  • 订阅 arXiv 邮件列表点击这里订阅 订阅
  • 版权
  • 隐私政策
  • 网络无障碍帮助
  • arXiv 运营状态
    通过...获取状态通知 email 或者 slack

京ICP备2025123034号