基于深度学习的 MIMO 高斯窃听信道预编码
信息论
2019-09-18 v1 机器学习
信号处理
math.IT
摘要
针对多输入多输出高斯窃听信道，提出了一种基于监督深度神经网络的新型预编码方法。所提出的基于深度学习（DL）的预编码通过对大量输入信道及其对应协方差矩阵的离线训练来学习输入协方差矩阵，以实现高效、可靠和安全的的信息传输。此外，通过在离线训练中耗费时间，该方法显著降低了实时应用中的计算复杂度。与传统预编码方法相比，所提出的基于 DL 的预编码显著更快，并达到近容量的保密速率。基于 DL 的预编码对窃听者天线数量也比过渡性预编码方法更具鲁棒性。这种新的预编码方法在延迟和复杂度至关重要的应用中很有前景。
引用
@article{arxiv.1909.07963,
title = {Deep Learning based Precoding for the MIMO Gaussian Wiretap Channel},
author = {Xinliang Zhang and Mojtaba Vaezi},
journal= {arXiv preprint arXiv:1909.07963},
year = {2019}
}
备注
To appear in IEEE Globecom 2019