然而,对于大多数通信库的实现,通信调用本身具有一定开销,这样就会导致通信时间并不是与通信量成严格的正比关系。比如,分别做两次 4MiB 的通信会比做一次 8MiB 的通信耗时更多,其中会增加一次通信调用开销。在通信量较小时,调用本身带来的开销就会很明显。 所以通信量一定时,通信次数越少,效率越高。 一般的,每个参数...
通信技术与深度学习(Deep Learning) 现代通信系统具有数据量大、传输速率高、响应速度快等性能要求;这些对现有通信技术提出了挑战,特别是在海量数据的处理和数据挖掘方面,现有的理论框架存在根本的局限性。因此许多研究人员将目光转向了深度学习(Deep Learning)技术;而基于深度学习的物理层通信技术在端到端通信系统、信道...
据我们所知,本文是第一篇关注基于图的深度学习方法在涉及有线和无线场景的通信网络中的应用的综述。为了跟踪后续研究,我们创建了一个公共GitHub项目,相关论文也将在其中不断更新。 1. 介绍 通信网络在当代社会无处不在,从广泛使用的互联网和4G/5G蜂窝网络到快速发展的物联网(IoT)网络。通信网络的发展已经超出了...
目前，在单模光纤通信中，分复用是一种最重要的复用方式，包括波分复用、偏分复用和空分复用等。这种技术依赖于信道之间的物理正交性，如果信道之间的正交性出现恶化，将极大地增加接收机数字信号处理的复杂度。在单模光纤的多维复用传输技术中，多路信道复用的基础是各个复用信道之间存在物理正交性。基于此，研究人员提出...
在这个过程中,机器学习和深度学习等人工智能技术为通信技术带来了全新的视角和解决方案。本文将对近年来面向通信技术的机器学习和深度学习文献进行汇总,为读者提供全面的技术视角和实践经验。 一、机器学习在通信技术中的应用 机器学习作为一种强大的数据分析工具,已经在通信技术的许多领域发挥了重要作用。在信号处理方面,...
串行通信是指在计算机总线或其他数据通道上,每次传输一个位元数据,并连续进行以上单次过程的通信方式。 特征: 1)用于长距离 2)串行是数据是一位一位的发送 串行通信分为:同步和异步通信 1)同步通信:一般有一个同步时钟,一根数据线,一根时钟线。一个时钟传输一个Bit位(SPI、I2C属于串行同步通信) ...
摘要:基于深度学习的端到端通信系统模型可以分为两类:确定信道模型与未知信道模型。 本文分享自华为云社区《基于深度学习的端到端通信系统模型》,原文作者:技术火炬手。 现代的通信领域是基于信号处理算法建立起来的,其有比较完整的统计学和信息论基础,并可以被证明是最优的。这些算法通常是线性的、稳定的,并拥有高斯...
2第二部分传统通信信号处理方法及其局限性 4第三部分基于深度学习的通信信号处理优势 8第四部分深度学习在通信信号处理中的应用模型 11第五部分卷积神经网络在通信信号处理中的应用 15第六部分循环神经网络在通信信号处理中的应用 17第七部分强化学习在通信信号处理优化中的应用 20第八部分基于深度学习的通信信号处理...
摘要:基于深度学习的端到端通信系统模型可以分为两类:确定信道模型与未知信道模型。 现代的通信领域是基于信号处理算法建立起来的,其有比较完整的统计学和信息论基础,并可以被证明是最优的。这些算法通常是线性的、稳定的,并拥有高斯统计特性。 但是,一个实际的通信系统,大部分模块都是非线性的,只能被这些算法近似地...