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BCJR algorithm
BCJR algorithm
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双向长短期记忆网络在超奈奎斯特信号方面得到增强
研究人员开发了一种新方法，利用双向长短期记忆（Bi-LSTM）网络来提高超奈奎斯特（FTN）信号传输中的误比特率（BER）。他们的研究发现，虽然嵌套 ISI 窗口等架构更改并未显著提高性能，但对输入进行预白化并将 BCJR 软后验信息蒸馏到 Bi-LSTM 中确实带来了显著的收益。这种方法在参数略有增加的情况下，在具有病态 ISI 矩阵的挑战性条件下，实现了显著的 BER 降低。
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Kolmogorov-Arnold网络在FTN信号检测中优于MLP
一篇新的研究论文比较了多层感知器（MLP）和Kolmogorov-Arnold网络（KAN）在检测更快于奈奎斯特（FTN）信号方面的有效性。该研究生成了一个包含近四百万个标记窗口的大型数据集，用于加性高斯白噪声下的FTN BPSK检测。结果表明，KAN的性能显著优于MLP，在参数数量大大减少的情况下实现了更低的比特误码率。