3D beamforming based on deep learning for secure communication in 5G and beyond wireless networks
Three-dimensional (3D) beamforming is a potential technique to enhance communication security of new generation networks such as 5G and beyond. However, it is difficult to achieve optimal beamforming due to the challenges of nonconvex optimization problem and imperfect channel state information (CSI...
محفوظ في:
المؤلفون الرئيسيون: | Yang, Helin, Lam, Kwok-Yan, Nie, Jiangtian, Zhao, Jun, Garg, Sahil, Xiao, Liang, Xiong, Zehui, Guizani, Mohsen |
---|---|
مؤلفون آخرون: | School of Computer Science and Engineering |
التنسيق: | مقال |
اللغة: | English |
منشور في: |
2022
|
الموضوعات: | |
الوصول للمادة أونلاين: | https://hdl.handle.net/10356/157422 |
الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
مواد مشابهة
-
Beamforming matrix quantization with variable feedback rate
بواسطة: Yuen, C, وآخرون
منشور في: (2020) -
Self-adaptive deep reinforcement learning for THz beamforming with silicon metasurfaces in 6G communications
بواسطة: Tan, Yi Ji, وآخرون
منشور في: (2022) -
A superdirective 3-element array for adaptive beamforming
بواسطة: Chaloupka, H.J., وآخرون
منشور في: (2014) -
Minimum-noise-variance beamformer with an electromagnetic vector sensor
بواسطة: Nehorai, A., وآخرون
منشور في: (2014) -
Efficient MVDR beamformer employing multi-stage forward/backward averaging scheme
بواسطة: Jiang, Siyuan, وآخرون
منشور في: (2025)