แจ้งเอกสารไม่ครบถ้วน, ไม่ตรงกับชื่อเรื่อง หรือมีข้อผิดพลาดเกี่ยวกับเอกสาร ติดต่อที่นี่ ==>
หากไม่มีอีเมลผู้รับให้กรอก thailis-noc@uni.net.th
หากไม่มีอีเมลผู้รับให้กรอก thailis-noc@uni.net.th
Sakol Udomsiri. Application of deep neural network for NOMA systems in 5G communications. (). King Mongkut's University of Technology North Bangkok. Central Library. : , 2025.
Application of deep neural network for NOMA systems in 5G communications
Name: Kosin Chaiprathum
Organization :
Pathumwan Institute of Technology. Faculty of Engineering
Email :
6512321201@pit.ac.th
Name: Samphan Phrompichai
Organization :
Pathumwan Institute of Technology. Faculty of Engineering
Email :
samphan100@pit.ac.th
Name: Sakol Udomsiri
Organization :
Pathumwan Institute of Technology. Faculty of Engineering
Email :
sakol_ud@pit.ac.th
keyword:
Non-orthogonal multiple access
Abstract:
Currently, multi-channel access techniques may
not be able to effectively handle massive data situations. For 5G
communication systems, non-orthogonal multiple access
(NOMA) can improve channel efficiency to support more users.
However, in the transmitter, the complete channel state
information (CSI) is required, while in the receiver, the
computational complexity is high, which is the main
disadvantage of NOMA system. The use of deep neural network
(DNN) as a deep learning (DL) technique is an excellent solution
to deal with various problems. In this work, DNN predicts
parameter values to perform channel estimation in NOMA
systems. From the results, the performance in terms of symbol
error rate (SER) can be improved higher than standard
estimation approach.
King Mongkut's University of Technology North Bangkok. Central Library
Address:
BANGKOK
Email:
library@kmutnb.ac.th
Created:
2025
Modified:
2025-06-17
Issued:
2025-06-17
บทความ/Article
application/pdf
BibliograpyCitation :
In Electrical Engineering Academic Association (Thailand) and King Mongkut's University of Technology North Bangkok. Department of Electrical and Computer Engineering. 13th International Electrical Engineering Congress (iEECON 2025) (P06215). Bangkok : Electrical Engineering Academic Association (Thailand), 2025
eng
©copyrights King Mongkut's University of Technology North Bangkok
RightsAccess:
ใช้เวลา
0.020476 วินาที
Kosin Chaiprathum
| Title | Contributor | Type |
|---|---|---|
| Application of deep neural network for NOMA systems in 5G communications
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ Kosin Chaiprathum;Samphan Phrompichai;Sakol Udomsiri | บทความ/Article | |
| Adaptive semi-blind receiver for TDD massive MIMO systems
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ Kosin Chaiprathum;Sakol Udomsiri;Samphan Phrompichai | บทความ/Article |
Samphan Phrompichai
| Title | Contributor | Type |
|---|---|---|
| An adaptive widely linear per-group frequency domain semiblind multiuser receiver
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีมหานคร Samphan Phrompichai ;Peerapol Yuvapoositanon | บทความ/Article | |
| Application of deep neural network for NOMA systems in 5G communications
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ Kosin Chaiprathum;Samphan Phrompichai;Sakol Udomsiri | บทความ/Article | |
| Channel estimation based on pilot signal and iterative method for TDD based massive MIMO systems
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ Chayaphol Karnna;Sakol Udomsiri;Samphan Phrompichai | บทความ/Article | |
| Channel estimation based pilot signal with BS identification code for LTE-TDD massive MIMO downlink systems
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ Chayaphol Karnna;Sakol Udomsiri;Samphan Phrompichai | บทความ/Article | |
| Adaptive semi-blind receiver for TDD massive MIMO systems
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ Kosin Chaiprathum;Sakol Udomsiri;Samphan Phrompichai | บทความ/Article |
Sakol Udomsiri
| Title | Contributor | Type |
|---|---|---|
| Application of deep neural network for NOMA systems in 5G communications
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ Kosin Chaiprathum;Samphan Phrompichai;Sakol Udomsiri | บทความ/Article | |
| Channel estimation based on pilot signal and iterative method for TDD based massive MIMO systems
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ Chayaphol Karnna;Sakol Udomsiri;Samphan Phrompichai | บทความ/Article | |
| Channel estimation based pilot signal with BS identification code for LTE-TDD massive MIMO downlink systems
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ Chayaphol Karnna;Sakol Udomsiri;Samphan Phrompichai | บทความ/Article | |
| Adaptive semi-blind receiver for TDD massive MIMO systems
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ Kosin Chaiprathum;Sakol Udomsiri;Samphan Phrompichai | บทความ/Article |