Machine Learning for Signal Processing in 5G and Beyond: Review

2024

Закрытый доступ Метаданные (CSL-JSON)
DOI 10.1109/cicn63059.2024.10847469
Достоверность данных 70 средняя
Как считается эта оценка

Складывается из проверяемых признаков самой записи: есть ли у статьи DOI, сколько независимых источников подтвердили её данные, заполнены ли обязательные поля и насколько свежо последнее подтверждение. Снижают оценку расхождения между источниками и отсутствие идентификатора. Значение от 80 означает, что запись опубликована без дополнительной проверки; от 60 до 79 — что она опубликована с пониженной достоверностью и ручная проверка желательна. Запись, выверенную редактором вручную, пересчёт не опускает ниже 90. Это оценка наших данных о статье, а не оценка самой статьи.

Аннотация

To meet the demand of modern application, modern machine learning and adaptive signal processing techniques are needed. With the help of revolutionary advancements in mobile communication such as 5G and 6G, integration of machine learning in signal processing has emerged as a popular research field nowadays. In this survey paper, researches on machine learning for signal processing in 5G and 6G are considered. Many papers are examined carefully and the revolutionary ideas and applications will be mentioned in advance. Included subjects are channel estimation, beamforming, resource allocation, interference management and more. By using the adaptability and capabilities of machine learning, how these techniques can enhance the performance, efficiency, and reliability of nextgeneration wireless networks will be discussed in this paper.