基于分块深度神经网络的广义空间调制信号检测器
信号处理
2021-06-01 v3
摘要
广义空间调制(GSM)正被考虑用于未来高容量且节能的网络。然而,由于活跃天线间的信道间干扰,GSM 系统中的信号检测是一项挑战,也是本信函的关注重点。具体而言,我们探索了在 GSM 中使用深度神经网络(DNN)进行信号检测的可行性。特别地,我们提出了一种基于分块 DNN(B-DNN)的架构,其中活跃天线及其发射的星座符号由较小的子 DNN 检测。在经过 N 次普通 DNN 检测后,实施基于欧氏距离的软星座算法。所提出的 B-DNN 检测器取得的 BER 性能优于传统的分块迫零(B-ZF)和分块最小均方误差(B-MMSE)检测方案,并与经典最大似然(ML)检测器相近。此外,所提方法所需计算时间更少,且比可选的常规数值方法更准确。
引用
@article{arxiv.2008.03612,
title = {Block Deep Neural Network-Based Signal Detector for Generalized Spatial Modulation},
author = {Hasan Albinsaid and Keshav Singh and Sudip Biswas and Chih-Peng Li and Mohamed-Slim Alouini},
journal= {arXiv preprint arXiv:2008.03612},
year = {2021}
}
备注
5 pages, IEEE Communications Letters