基于深度超网络的 MIMO 检测
信息论
2020-02-11 v2 机器学习
信号处理
math.IT
摘要
多输入多输出（MIMO）系统的最优符号检测已知是 NP 困难问题。传统的启发式算法要么过于复杂而不实用，要么性能不佳。近来，若干方法尝试通过将检测器实现为深度神经网络来解决这些挑战。然而，它们要么在实际空间相关信道上仍取得不尽如人意的性能，要么由于需要对每个信道实现重新训练而计算开销大。在本工作中，我们通过训练一个额外的神经网络（NN），称为超网络（hypernetwork），来解决这两个问题，该超网络以信道矩阵为输入并生成基于 NN 的检测器的权重。结果表明，所提方法在不需重新训练的情况下取得了接近 SOTA 的性能。
引用
@article{arxiv.2002.02750,
title = {Deep HyperNetwork-Based MIMO Detection},
author = {Mathieu Goutay and Fayçal Ait Aoudia and Jakob Hoydis},
journal= {arXiv preprint arXiv:2002.02750},
year = {2020}
}