Motivation:

Multiple Input Multiple Output (MIMO) Systeme sind Schlüsseltechnologien für fortschrittliche Kommunikationstechnologien wie LTE oder 5G. Daher ist die effiziente Konzeption von MIMO-Systemen von großer Bedeutung und soll mittels Machine Learning weiter untersucht werden.

Ziel:

Das Ziel dieser Arbeit ist die Anwendung von maschinellen Lerntechniken zur Kanalschätzung in MIMO-Systemen. Daher sollten bereits bestehende maschinelle Lernprogramme auf die Kanalschätzung angewendet und die Performance bewertet und mit verschiedenen Baseline-Schemata verglichen werden.

Voraussetzungen:

Um diese Arbeit bearbeiten zu können, sind Kenntnisse über die Vorlesungen Wireless Communications Technologies und Advanced Topics in Digital Communications sowie Programmierkenntnisse in Python oder Matlab unerlässlich.