不可信中继网络中深度学习辅助的天线选择
信号处理
2019-01-11 v2
摘要
本信主要研究不可信中继网络中基于深度学习（DL）的发射天线选择（TAS）方案。在之前的工作中，我们发现基于机器学习（ML）的天线选择方案由于可达保密率与信道增益之间复杂的耦合关系而存在较小的性能下降。为解决该问题，我们在此引入深度神经网络（DNN）来解耦这一复杂关系。仿真结果表明，DNN 方案能够实现更好的解耦，从而取得与传统穷举搜索方案几乎相同的性能。
引用
@article{arxiv.1901.02005,
title = {Deep Learning Assisted Antenna Selection in Untrusted Relay Networks},
author = {Rugui Yao and Yuxin Zhang and Shengyao Wang and Nan Qi and Theodoros A. Tsiftsis and Nikos I. Miridakis},
journal= {arXiv preprint arXiv:1901.02005},
year = {2019}
}
备注
arXiv admin note: text overlap with arXiv:1812.10318