物理层通信中的深度学习
信息论
2019-02-20 v3 math.IT
摘要
深度学习(DL)已展现出突破通信系统瓶颈的巨大潜力。本文概述了基于DL的物理层通信的最新进展。DL可改善通信系统中各个独立模块的性能,或优化整个发射机/接收机。因此,我们将DL在物理层通信中的应用分为有模块结构和无模块结构两类系统。对于基于DL的有模块结构通信系统,我们展示了DL在信号压缩与信号检测中的威力。我们还讨论了近期在开发端到端通信系统方面的努力。最后,指出了借助DL推动智能物理层通信的潜在研究方向。
引用
@article{arxiv.1807.11713,
title = {Deep Learning in Physical Layer Communications},
author = {Zhijin Qin and Hao Ye and Geoffrey Ye Li and Biing-Hwang Fred Juang},
journal= {arXiv preprint arXiv:1807.11713},
year = {2019}
}
备注
This paper has been accepted by IEEE Wireless Communications