具体来说，该系统采用端到端的学习方式，将发射机、信道和接收机全部由一个NN（Neural Network，神经网络）表示，将这一整体作为一个自动编码器（Autoencoder）。受到深度学习技术强大学习能力和泛化能力的启发，越来越多的研究者尝试将DL同样引入到无线通信领域，以此解决该领域的一些关键挑战。
开发了一种基于深度学习的导频插入位置选择和信道信息学习相同步的端到端系统，基于信道环境动态分配导频插入数据流中的位置，利用导频信号进行信道信息学习和数据重建。南京大学（苏州校区）智能软件与工程学院，江苏苏州215000）杨鲲：博士，现任南京大学国家特聘教授、电子科技大学兼职教授，欧洲科学院院士MAE，IEEE Fellow，主要研究方向为无线通信和网络、通感算融合、无线AI等。
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而深度学习方法能够自动学习高层次的特征，在目标检测领域取得了优越的成果，已经成为目标检测的主流方法。本文提出的方法针对目标聚集、遮挡严重的遥感图像的检测效果还有提升空间，后续将继续改进和优化MMFE网络，引入多任务学习架构，与其他类型任务联合学习有利于小目标检测的信息，并探索弱监督学习、小样本学习、自监督学习等方法在UAV遥感图像小目标检测问题的应用，进一步提高在复杂环境下的检测精度。
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另一方面，随着DL（Deep Learning，深度学习）技术的迅猛发展，许多领域都发生了革命性的变革，包括计算机视觉、计算机图形学和自然语言处理[3] 等。基于以上分析，考虑使用更加接近于现实环境的3GPP（3rd Generation Partnership Project，第三代合作伙伴计划）功率延迟模型来模拟生成信道环境。
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