受信機アルゴリズム
R2026bAI ネイティブ受信機、チャネル推定、その他の受信機コンポーネント
これらの例では、さまざまな受信機アルゴリズムに使用できる AI 手法を示します。
注目の例
新規
Train and Evaluate Neural Networks for 5G MIMO Channel Estimation
Train and compare three neural network architectures for channel estimation in a 5G NR MIMO-OFDM downlink.
Verify Performance of 6G AI-Native Receiver Using MATLAB and PyTorch Coexecution
Integrate a trained PyTorch® network with MATLAB®-based data generation to simulate an AI-native air interface.
AI ネイティブ完全畳み込み受信機
この例では、畳み込みニューラル ネットワークを使用して、従来のチャネル推定、イコライゼーション、およびシンボル復調を置き換える方法を示します。
LLR 推定用のニューラル ネットワークの学習とテスト
厳密な対数尤度比 (LLR) の推定用に信号とチャネル劣化要因を生成して LLRNet というニューラル ネットワークの学習を行う。
Train Low Complexity CNN for 5G SISO Channel Estimation
Train convolutional neural network (CNN) to perform channel estimation in SISO mode using the PDSCH DM-RS.
