Jasa Riset Estimasi Kanal & MIMO — Skripsi, Tesis & Publikasi
Tim Cerdas Inovasi Digital membantu skripsi, tesis, dan publikasi di bidang estimasi kanal: dari perumusan metode, implementasi dengan PyTorch, eksperimen dan metode pembanding, sampai tabel, grafik, dan narasi yang siap ditulis di bab 4.
Layanan
- Estimasi Kanal: LS, LMMSE, compressive sensing, dan deep learning.
- Sistem OFDM & MIMO: Simulasi link-level dan massive MIMO.
- Deep Learning Telekomunikasi: CNN, transformer, dan model hybrid berbasis model.
- Desain Pilot: Jumlah dan pola pilot, overhead, dan efisiensi spektral.
- Evaluasi BER/NMSE: Kurva performa terhadap SNR dan pembanding.
- Laporan Riset: Grafik dan tabel siap bab 4.
Contoh Studi Kasus: Massive MIMO 32 Antena
Pada kanal 32 antena × 64 subcarrier dengan 16 pilot:
- LMMSE hampir 7 dB lebih akurat dari least squares.
- CNN hybrid mengalahkan LMMSE hingga 2,5 dB di SNR rendah.
- BER CNN 2,4 kali lebih kecil dari LMMSE pada SNR -5 dB.
- Dengan separuh pilot, CNN menyamai LMMSE berpilot penuh di SNR rendah.
Langkah lengkapnya ada di kursus estimasi kanal mimo-ofdm.
Konsultasi gratis via WhatsApp.
