机译:基于ZF的线性大规模ML MO检测性能评估与实现复杂性分析框架
Univ Quebec Trois Rivieres Lab Signaux & Syst Integres Dept Elect & Comp Engn 3351 Boul Forges Trois Rivieres PQ Canada|NUTAQ Innovat 2150 Rue Cyrille Duquet Quebec City PQ Canada;
Univ Quebec Trois Rivieres Lab Signaux & Syst Integres Chaire Rech Sur Signaux & Intelligence Syst Haute Dept Elect & Comp Engn 3351 Boul Forges Trois Rivieres PQ Canada;
NUTAQ Innovat 2150 Rue Cyrille Duquet Quebec City PQ Canada;
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Massive MIMO; Zero-forcing (ZF); Maximum ratio combining (MRC); Receiver combining; Detection; Matrix inversion update; Neumann series expansion (NSE); Gauss-Seidel (GS); FPGA implementation; Real data detection; Real-time transmission;
机译:利用Cholesky分解来降低某些非线性和分散模型的非线性复杂性,并在均值-半方差框架内提出一个用于投资组合绩效评估的模型
机译:基于特征融合的迷彩性能分析与评估框架
机译:基于数据包络分析的框架,用于竞争原油价格波动预测模型的相对绩效评估
机译:基于OTFS的上行链路大量MIMO与ZF接收器的性能分析
机译:建筑物效力设计结构设计与非线性分析模型集成的框架
机译:广义线性混合模型的分层可能性高性能实施:估计大规模电子健康记录数据集中钾参考范围的应用
机译:基于能量检测的大规模sImO性能分析