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基于深度学习的自适应调制与编码方案：从理论到实践的突破
在5G/6G通信系统中，自适应调制与编码（Adaptive Modulation and Coding, AMC）通过动态调整信号传输参数，实现频谱效率与可靠性的平衡。传统AMC方案依赖瞬时信道质量指示（CQI）映射，但在高动态场景中存在时延大、精度低的问题。基于深度学习的AMC方案通过数据驱动建模，突破了传统方法的性能瓶颈，成为提升通信系统效能的关键技术。
在5G/6G通信系统中，自适应调制与编码（Adaptive Modulation and Coding, AMC）通过动态调整信号传输参数，实现频谱效率与可靠性的平衡。传统AMC方案依赖瞬时信道质量指示（CQI）映射，但在高动态场景中存在时延大、精度低的问题。基于深度学习的AMC方案通过数据驱动建模，突破了传统方法的性能瓶颈，成为提升通信系统效能的关键技术。
