SICNet—Low Complexity Sample Adaptive Neural Network-Based Self-Interference Cancellation in LTE-A/5G Mobile Transceivers

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• Abgeschlossen

  Christian Doppler Labor für digital unterstützte Hochfrequenz-Transceiver in zukünftigen mobilen Kommunikationssystemen

  Auer, C. (Forscher*in), Buckel, T. (Forscher*in), Gebhard, A. (Forscher*in), Hager, E. (Forscher*in), Hamidovic, D. (Forscher*in), Hofstadler, M. (Forscher*in), Markovic, J. (Forscher*in), Motz, C. (Forscher*in), Nyamangoudar, R. (Forscher*in), Paireder, T. (Forscher*in), Ploder, O. (Forscher*in), Preissl, C. (Forscher*in), Pretl, H. (Forscher*in), Preyler, P. (Forscher*in), Pühringer, B. (Forscher*in), Huemer, M. (Projektleiter*in) & Springer, A. (Projektleiter*in)

  01.01.2017 → 31.12.2024

  Projekt: Geförderte Forschung › CDG - Christian Doppler Forschungsgesellschaft