Please use this identifier to cite or link to this item:
http://thuvienso.dut.udn.vn/handle/DUT/2607
DC Field | Value | Language |
---|---|---|
dc.contributor.advisor | Lê, Thị Phương Mai, TS | |
dc.contributor.advisor | Nguyễn, Văn Hiếu, TS | |
dc.contributor.author | Nguyễn, Trung Hiếu | |
dc.date.accessioned | 2024-11-06T02:21:45Z | - |
dc.date.available | 2024-11-06T02:21:45Z | - |
dc.date.issued | 2023 | |
dc.identifier.uri | http://thuvienso.dut.udn.vn/handle/DUT/2607 | - |
dc.description | Luận văn. Mã số: 8520203; 76 tr | vi |
dc.description.abstract | Massive MIMO được giới thiệu trong mạng 5G và sau 5G là một trong những giải pháp quan trọng nhất để nâng cao hiệu quả hoạt động hệ thống vô tuyến. Tuy vậy, các thuật toán phân bổ công suất thường rất phức tạp trong khi yêu cầu hệ thống cần phải đáp ứng rất nhanh. Trong luận văn này, việc ứng dụng mạng neural dựa trên học sâu trong việc tối ưu phân bổ công suất đường xuống được đề xuất nhằm góp phần nâng cao hiệu năng của hệ thống massive MIMO cho các mạng thế hệ tương lai. | vi |
dc.language.iso | vi | vi |
dc.publisher | Trường Đại học Bách khoa - Đà Nẵng | vi |
dc.subject | Kỹ thuật Điện tử | vi |
dc.subject | Massive MIMO | vi |
dc.subject | Hiệu suất phổ | vi |
dc.title | Tối ưu phân bổ công suất trong công nghệ Massive Mimo | vi |
dc.title.alternative | Application of deep learning in improving system performance for Massive Mimo networks | vi |
dc.type | Luận văn | vi |
item.grantfulltext | restricted | - |
item.languageiso639-1 | vi | - |
item.openairecristype | http://purl.org/coar/resource_type/c_18cf | - |
item.fulltext | Có toàn văn | - |
item.openairetype | Luận văn | - |
item.cerifentitytype | Publications | - |
Appears in Collections: | LV.Kỹ thuật điện tử |
Files in This Item:
File | Description | Size | Format | Existing users please Login |
---|---|---|---|---|
4.LV.134056.NGUYENTRUNGHIEU.TT.pdf | LV.134056.NGUYENTRUNGHIEU.TT | 1.16 MB | Adobe PDF | |
4.LV.134056.NGUYENTRUNGHIEU.TV.pdf | LV.134056.NGUYENTRUNGHIEU.TV | 4.55 MB | Adobe PDF |
CORE Recommender
Page view(s)
1
checked on Nov 26, 2024
Download(s) 50
6
checked on Nov 26, 2024
Google ScholarTM
Check
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.