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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.2
- 수록면
- 259 - 262 (4page)
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In the era to come, wireless communication system envisaged to deal with an extreme diversity for internet of things and to contemplate its challenging requirements, sixth-generation (6G) promises to support the wireless network systems with enhanced data rate, reduced latency, maximized capacity, adaptability and reliability. Similarly, nonorthogonal multiple access (NOMA) along with multiple-input-multiple-output (MIMO) has the significant potential to meet the demands of future wireless communication networks. That is why, it is inevitable to empower future 6G wireless network with Artificial Intelligence (AI), a driving force to wireless networks and a state-of-the-art machine learning technique, discussed in the paper that employs a deep neural network (DNN) for the data recovery with and without imperfections in MIMO-NOMA. Furthermore, the DNN functions are studied targeting the improved bit-error-rate (BER) performance for the presented system.
목차
Abstract
1. Introduction
2. System Model for MIMO-NOMA system
3. Simulation Results and Analysis
4. Conclusion
References
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