摘要：大规模多输入多输出(multiple-input multiple-output, MIMO)技术能够显著提升无线通信系统的能量效率和频谱效率,其关键前提是获取精确的信道状态信息,然而导频复用造成的导频污染问题严重影响信道估计精度,成为制约大规模MIMO系统性能的核心难题.本文提出无线知识驱动的大规模MIMO信道估计模型,基于信道海图技术挖掘用户在角度域空间中的近邻关系作为无线信道知识,设计基于无线知识驱动的卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)信道估计器(WKDCNN)提高信道估计精度.研究表明,在不同信噪比(signal-to-noise ratio, SNR)下,天线数、导频污染程度、训练集大小对所提方法的信道估计性能均有重要影响.仿真结果表明, WKD-CNN在高信噪比区域的归一化均方误差相较于传统信道估计算法、基于多层感知机(multilayer perceptron, MLP)和无信道海图知识驱动卷积网络的信道估计方法均明显降低.

摘要：《天鹅湖》是世界著名的芭蕾舞剧。演员们曼妙的舞姿,舞台上优雅的布景,再加上曲折的剧情,动人的音乐……这世界艺术宝库中的精品,曾令多少观众着迷和倾倒！芭蕾舞剧《天鹅湖》的故事,取材于德国中世纪的民间童话。美丽的公主奥杰塔在森林中的湖畔游戏时,遇到了由怪鸟变成的魔王罗特巴尔特。