JavaShuo
欄目
標籤
論文筆記《Cell-Free Massive MIMO With Radio Stripes and Sequential Uplink Processing》
時間 2021-01-08
標籤
論文筆記
简体版
原文
原文鏈接
論文筆記《Cell-Free Massive MIMO With Radio Stripes and Sequential Uplink Processing》 與傳統的MIMO技術相比,cell-free-massive-MIMO(mMIMO)具有高譜效和優越的空間多樣性,被認爲是 B5G 的下一代技術。主要原理是,許多分佈式接入點(APs)進行協作,以同時爲網絡內的所有用戶服務,而不創建 ce
>>阅读原文<<
相關文章
1.
Massive MIMO and beamforming technologies solve the
2.
Massive MIMO與MU-MIMO的區別?
3.
GNU Radio: Synchronization and MIMO Capability with USRP Devices
4.
Basics of Cell-Free Massive MIMO
5.
論文筆記:Securing Data With Blockchain and AI
6.
論文筆記Sequential Recommendation with Dual Side Neighbor-based Collaborative Relation Modeling
7.
Sequential相關論文閱讀筆記
8.
Deep Learning based Downlink Channel Prediction for FDD Massive MIMO System信道估計論文閱讀
9.
Ethernet Switch with 10Gb Uplink or 1Gb Uplink
10.
[論文筆記] Crowdsourced Databases: Query Processing with People (CIDR, 2011)
更多相關文章...
•
ASP.NET Razor - 標記
-
ASP.NET 教程
•
CAP理論是什麼?
-
NoSQL教程
•
Tomcat學習筆記(史上最全tomcat學習筆記)
•
RxJava操作符(七)Conditional and Boolean
相關標籤/搜索
論文筆記
sequential
stripes
processing
mimo
massive
radio
論文
論文閱讀筆記
文筆
MyBatis教程
PHP教程
MySQL教程
文件系統
0
分享到微博
分享到微信
分享到QQ
每日一句
每一个你不满意的现在,都有一个你没有努力的曾经。
最新文章
1.
在windows下的虛擬機中,安裝華爲電腦的deepin操作系統
2.
強烈推薦款下載不限速解析神器
3.
【區塊鏈技術】孫宇晨:區塊鏈技術帶來金融服務的信任變革
4.
搜索引起的鏈接分析-計算網頁的重要性
5.
TiDB x 微衆銀行 | 耗時降低 58%,分佈式架構助力實現普惠金融
6.
《數字孿生體技術白皮書》重磅發佈(附完整版下載)
7.
雙十一「避坑」指南:區塊鏈電子合同爲電商交易保駕護航!
8.
區塊鏈產業,怎樣「鏈」住未來?
9.
OpenglRipper使用教程
10.
springcloud請求一次好用一次不好用zuul Name or service not known
本站公眾號
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
1.
Massive MIMO and beamforming technologies solve the
2.
Massive MIMO與MU-MIMO的區別?
3.
GNU Radio: Synchronization and MIMO Capability with USRP Devices
4.
Basics of Cell-Free Massive MIMO
5.
論文筆記:Securing Data With Blockchain and AI
6.
論文筆記Sequential Recommendation with Dual Side Neighbor-based Collaborative Relation Modeling
7.
Sequential相關論文閱讀筆記
8.
Deep Learning based Downlink Channel Prediction for FDD Massive MIMO System信道估計論文閱讀
9.
Ethernet Switch with 10Gb Uplink or 1Gb Uplink
10.
[論文筆記] Crowdsourced Databases: Query Processing with People (CIDR, 2011)
>>更多相關文章<<