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MAP-Based Task-Oriented Precoding for Multiuser Communication
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AI
DOI：10.1109/lcomm.2026.3735912.png)
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摘要
En 中文
我们提出了一种面向任务的、基于最大后验概率（MAP）驱动的分布式分类多用户无线通信框架，该框架考虑了无线信道的损伤。通过推导MAP误差界的可处理近似，所提出的方法能够设计基于学习的特征提取和预编码策略。与现有优化中间重建、信息论或特征可分性目标的方法不同，所提出的公式直接优化从MAP判决误差导出的目标，从而为最终分类性能提供更直接的关联。仿真结果表明，所提出的方案比其对应方案具有更高的分类精度，且计算复杂度更低或相当。
Keyword:
Task-oriented communication
MAP detection
feature learning
wireless precoding
ModelNet10
期刊
IF:
4.4
论文数:
1.3W
被引数:
2.2W
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