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COMPRESSIVE SENSING TECHNIQUES FOR NEXT-GENERATION WIRELESS COMMUNICATIONS
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OA
AI
DOI：10.1109/MWC.2017.1700147.png)
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摘要
En 中文
一系列有效的无线过程和使能技术被置于放大镜玻璃下，以探索相关过程的不同表现形式，其中子奈奎斯特采样可以被调用作为具有稀疏变换域表示的显式益处。例如，宽带下一代系统需要高奈奎斯特采样率，但是考虑到低数量的反射传播路径，信道冲动响应 (CIR) 在高奈奎斯特频率下将非常稀疏。这促使采用基于压缩感测的处理技术，以尽可能高效地节俭地利用有限的无线电资源和网络基础设施。对各种复杂的压缩采样技术进行了调查，我们总结了与大规模天线阵列，非正交多址 (NOMA) 和超密集网络 (UDN) 解决方案有关的各种有前途的研究思路，仅举几例。
Keyword:
SYSTEMS
AI总结
对已上传原文的论文进行重点信息的提取，主要内容包括：简要概述、研究摘要、背景介绍、关键亮点、图文解析、展望与总结。
期刊
IF:
11.5
论文数:
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被引数:
1.3W
机构
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