基于衍射深度神经网络的无基带端到端通信系统
信号处理
2025-06-04 v1 信息论
math.IT
摘要
衍射深度神经网络（D2NN），在无线通信领域也被称为基于可重构智能超表面的深度神经网络（Rb-DNNs）或堆叠智能超表面（SIMs），已成为一种极具前景的信号处理范式，能够实现传播计算。然而，现有架构仅限于实现预编码和组合等特定功能，而调制和检测等其他基本任务仍依赖数字基带模块。在这项工作中，我们提出了一种无基带端到端（BBF-E2E）无线通信系统，其中调制、波束成形和检测均通过电磁（EM）波的传播联合实现。BBF-E2E 系统在发射端和接收端均采用 D2NNs，构成了一个作为复值神经网络优化的自编码器架构。每个超表面层的传输系数采用小批量随机梯度下降法进行训练，以最小化交叉熵损失。为了降低衍射计算过程中的计算复杂度，采用角谱法（ASM）代替瑞利-索末菲公式。大量仿真表明，BBF-E2E 在具有挑战性的信道条件下实现了鲁棒的符号传输，同时显著降低了硬件需求。特别地，所提出的系统在仅需单个射频链路和 1024 个无源超表面元件的情况下，匹配了具有 81 个射频链路的传统多天线系统的性能。这些结果突显了波域神经计算在未来无线收发机中替代数字基带模块的潜力。
引用
@article{arxiv.2506.02411,
title = {Baseband-Free End-to-End Communication System Based on Diffractive Deep Neural Network},
author = {Xiaokun Teng and Wankai Tang and Xiao Li and Shi Jin},
journal= {arXiv preprint arXiv:2506.02411},
year = {2025}
}
备注
submitted to IEEE journal for possible publication