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【2h】

Nulls in the Air: Passive and Low-Complexity QoS Estimation Method for a Large-Scale Wi-Fi Network Based on Null Function Data Frames

机译：空气中的空缺：基于空函数数据帧的大型Wi-Fi网络的被动和低复杂度QoS估计方法

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作者
Naoki Ishikawa; Yasuhiro Ohishi; Kaori Maeda;
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年度 2019
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1. Low-Complexity DFT-Based Channel Estimation with Leakage Nulling for OFDM Systems [J] . Kim Kyung Jun, Hwang Hae Gwang, Choi Kyung Jun, IEEE communications letters . 2014,第3期

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2. Resting-state fMRI data reflects default network activity rather than null data: A defense of commonly employed methods to correct for multiple comparisons [J] . Scott D. Slotnick Cognitive neuroscience . 2017,第1a4期

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3. Large-Scale Location-Aware Services in Access: Hierarchical Building/Floor Classification and Location Estimation Using Wi-Fi Fingerprinting Based on Deep Neural Networks [J] . Kim Kyeong Soo, Wang Ruihao, Zhong Zhenghang, Fiber and Integrated Optics . 2018,第1a6期

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4. A low-complexity null space-based method for blind CFO and DCO estimator in OFDM systems [C] . Fang Fang Consumer Electronics, Communications and Networks (CECNet), 2012 2nd International Conference on . 2012

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7. Figure 9: Distributions of the bias relevant to the estimation of GC on the null links (BIAS0), (A) and on the non-null links (BIAS1), (B) plotted as a function of the ratio between data samples available and number of parameters to be estimated (K), for OLS estimation (blue) and ANN estimation (red). [O] . -1

机译：图9：与空链路（BIAS0），（a）和非空链路（bias1）和非空链路（bias1）和非空链路（b）上的偏差有关的偏见的分布作为可用数据样本之间的比率的函数绘制估计的参数数（k），用于OLS估计（蓝色）和ANN估计（红色）。

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