基于DNN的低分辨率ADC大规模MIMO系统检测器
信号处理
2020-11-09 v1
摘要
低分辨率模数转换器（ADCs）已被视为降低大规模多输入多输出（MIMO）系统成本与功耗的一种实用且有前景的方案。遗憾的是，低分辨率ADC会显著失真接收信号，从而使数据检测更具挑战性。在本文中，我们开发了一种新的深度神经网络（DNN）框架，用于低分辨率大规模MIMO系统中的高效、低复杂度数据检测。基于重构的最大似然检测问题，我们分别针对单比特和少比特大规模MIMO系统提出了两种模型驱动的基于DNN的检测器，即OBMNet和FBMNet。所提出的OBMNet和FBMNet检测器具有为低分辨率MIMO接收机设计的独特且简单的结构，因此可被高效训练和实现。数值结果也表明，OBMNet和FBMNet显著优于现有检测方法。
引用
@article{arxiv.2011.03325,
title = {DNN-based Detectors for Massive MIMO Systems with Low-Resolution ADCs},
author = {Ly V. Nguyen and Duy H. N. Nguyen and A. Lee Swindlehurst},
journal= {arXiv preprint arXiv:2011.03325},
year = {2020}
}
备注
6 pages, 8 figures, submitted for publication. arXiv admin note: text overlap with arXiv:2008.03757