Autor der Publikation

Kopieren Löschen Diese Publikation zur Ablage hinzufügen
Community-Eintrag
Versionsverlauf dieses Eintrags
URL
DOI
BibTeX
EndNote
APA
Chicago
DIN 1505
Harvard
MSOffice XML

Trainable Communication Systems: Concepts and Prototype

S. Cammerer, F. Aoudia, S. Dörner, M. Stark, J. Hoydis, und S. ten Brink. (2019)

Bitte wählen Sie eine Person um die Publikation zuzuordnen

Um zwischen Personen mit demselben Namen zu unterscheiden, wird der akademische Grad und der Titel einer wichtigen Publikation angezeigt. Zudem lassen sich über den Button neben dem Namen einige der Person bereits zugeordnete Publikationen anzeigen.

Dr. phil. Jakob Hoydis University of Stuttgart

Helena Jakob University of Stuttgart

Henrik Jakob University of Stuttgart

Apl. Prof. Dr. Jakob Steinbrenner University of Stuttgart

Jakob Schlittenhardt University of Stuttgart

Weitere Publikationen von Autoren mit dem selben Namen

Massive MIMO Systems With Non-Ideal Hardware: Energy Efficiency, Estimation, and Capacity Limits.E. Björnson, J. Hoydis, M. Kountouris, und M. Debbah. IEEE Trans. Information Theory, 60 (11): 7112-7139 (2014)Bounds on the second-order coding rate of the MIMO Rayleigh block-fading channel.J. Hoydis, R. Couillet, und P. Piantanida. ISIT, Seite 1526-1530. IEEE, (2013)Massive MIMO in the UL/DL of Cellular Networks: How Many Antennas Do We Need?J. Hoydis, S. ten Brink, und M. Debbah. IEEE Journal on Selected Areas in Communications, 31 (2): 160-171 (2013)Making Smart Use of Excess Antennas: Massive MIMO, Small Cells, and TDD.J. Hoydis, K. Hosseini, S. ten Brink, und M. Debbah. Bell Labs Technical Journal, 18 (2): 5-21 (2013)Combining Belief Propagation and Successive Cancellation List Decoding of Polar Codes on a GPU Platform.S. Cammerer, B. Leible, M. Stahl, J. Hoydis, und S. ten Brink. CoRR, (2016)Deep Learning-Based Communication Over the Air.S. Dörner, S. Cammerer, J. Hoydis, und S. ten Brink. CoRR, (2017)Massive MIMO: How many antennas do we need?J. Hoydis, S. ten Brink, und M. Debbah. CoRR, (2011)Enabling FDD Massive MIMO through Deep Learning-based Channel PredictionM. Arnold, S. Dörner, S. Cammerer, S. Yan, J. Hoydis, und S. Brink. (2019)cite arxiv:1901.03664Comment: Extended version of the conference paper submitted to SPAWC2019.Two-Timescale End-to-End Learning for Channel Acquisition and Hybrid Precoding.Q. Hu, Y. Cai, K. Kang, G. Yu, J. Hoydis, und Y. Eldar. IEEE J. Sel. Areas Commun., 40 (1): 163-181 (2022)Extended Abstract: Deep Learning of the Physical Layer for BICM SystemsF. Aoudia, S. Cammerer, S. Dörner, M. Stark, J. Hoydis, und S. ten Brink. 2020 IEEE Workshop on Signal Processing Systems (SiPS), Seite 1-1. (Oktober 2020)