面向迭代接收机的概率几何星座形制的端到端学习
信息论
2025-10-28 v1 math.IT
摘要
本文提出一种用于星座形制的端到端学习方法，辅以形制编码器的收发机架构。形制编码器产生具有更多零概率的形制位，用于生成高效的符号概率分布。我们联合优化概率分布和星座几何，使用端到端学习。评估优化化星座的性能，使用两种迭代接收机架构。在两种接收机下，与标准幅度相位移键控（APSK）和正交幅制调制（QAM）星座相比，观察到最大比特错误率（BER）提升分别为 0.3 dB 和 0.15 dB。我们将该基本方法扩展到包含完整迭代检测和解码循环的情形，采用深度展开技术。在块衰落信道条件下，使用所学习的星座进行迭代方案的比特错误率提升为 0.1 dB，相对于标准 APSK。
引用
@article{arxiv.2510.22608,
title = {End-to-end Learning of Probabilistic and Geometric Constellation Shaping with Iterative Receivers},
author = {Harindu Jayarathne and Dileepa Marasinghe and Nandana Rajatheva and Matti Latva-aho},
journal= {arXiv preprint arXiv:2510.22608},
year = {2025}
}