A hybrid autoencoder and index modulation framework for OTFS modulation

This paper presents an innovative approach to orthogonal time frequency space (OTFS) modulation by integrating autoencoder-based enhanced (AEE) joint delay-Doppler index modulation (JDDIM) techniques. The proposed AEE-JDDIM-OTFS framework leverages deep learning to optimize the mapping and demapping...

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Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:	Signal, image and video processing Jg. 19; H. 1; S. 13
Hauptverfasser:	Tek, Yusuf İslam, Doğukan, Ali Tuğberk, Gevez, Yarkın, Pıhtılı, Mehmet Ertuğ, Başar, Ertuğrul
Format:	Journal Article
Sprache:	Englisch
Veröffentlicht:	London Springer London 01.01.2025 Springer Nature B.V
Schlagworte:	Bit error rate Complexity Computer Imaging Computer Science Deep learning Design Energy efficiency Image Processing and Computer Vision Modulation Multimedia Information Systems Original Paper Pattern Recognition and Graphics Sensors Signal,Image and Speech Processing Vision Wireless communication systems Wireless communications Deep learning Delay-Doppler communication Index modulation (IM) Subframe Autoencoder (AE) OTFS
ISSN:	1863-1703, 1863-1711
Online-Zugang:	Volltext
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