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El rápido crecimiento de las futuras aplicaciones de ciudades inteligentes y del Internet de las cosas (IoT) ha generado mayores demandas en las tecnologías de acceso radioeléctrico de próxima generación en cuanto a densidad de conexión, eficiencia espectral (SE), precisión de transmisión y latencia de detección. Recientemente, se han considerado tecnologías como la transmisión más rápida que Nyquist (FTN) y el acceso múltiple no ortogonal (NOMA) como prometedoras para lograr una mayor SE y conexiones masivas, respectivamente. En este artículo, nuestro objetivo es explotar los beneficios conjuntos de FTN y NOMA superponiendo múltiples señales de transmisión basadas en FTN en los mismos recursos físicos. Dado que el esquema de transmisión propuesto introduce interferencias intra e interusuario complicadas, los métodos de detección convencionales sufren de una alta complejidad computacional. Por ello, desarrollamos un novedoso método de detección de ventana deslizante que incorpora la tecnología de aprendizaje
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