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초록·키워드
In low-latency and high-reliability communication systems, a channel coding operates within finite blocklengths, making the data rate a function of both decoding error probability and blocklength. This paper proposes a deep learning based universal beamforming design for a multi-user downlink systems, considering finite blocklength transmission. By leveraging blocklength as a side information in deep neural network (DNN), we develop an efficient beamforming design that is universally applicable to the varying blocklengths, aiming to maximize the sum rate under finite blocklength and decoding error conditions. Through numerical results, we demonstrate the superiority of the proposed scheme over existing beamforming design methods.
본문·목차
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
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