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针对上行免调度非正交多址接入(NOMA)场景中多用户检测的问题,通过结合传输数据的符号特征,提出基于深度神经网络(DNN)的联合活跃用户检测和数据检测框架. 考虑更一般化的实际场景,即用户在每个时隙中随机活跃. 将DNN求解结果作为改进的正交匹配追踪(OMP)算法先验输入,修正提升活跃用户检测和数据检测性能. 仿真结果表明,提出的多用户检测方案比传统的贪婪追踪及动态压缩感知(DCS)多用户检测算法具有更好的用户活跃性及数据检测性能.  相似文献   
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