基于机器学习的协作MIMO通信网络信号检测算法研究

针对现代无线通信中多输入多输出(MIMO)系统面临的信号检测挑战,文中提出了一种基于机器学习的协作MIMO通信网络信号检测算法。利用深度学习技术,尤其是卷积神经网络与循环神经网络的融合模型,该研究旨在提高信号检测的精度与效率,降低计算复杂度。算法在基于大规模MIMO系统和动态无线环境的仿真测试中展现出优越性能,特别是在低信噪比条件下。研究结果验证了机器学习方法在复杂通信场景中的有效性,也为未来6G及无线通信技术的发展提供了理论与实践参考。