Rayleigh 衰落信道下基于完美与量化 CSI 的端到端 NOMA
信息论
2026-02-17 v1 人工智能
信号处理
math.IT
摘要
我们开发了一个用于下行非正交多用户接入 (NOMA) 的端到端自编码器 (AE) 框架，适用于 Rayleigh 衰落信道，该框架学习干扰感知和信道自适应的 super-constellation。虽然已有工作要么假设加性高斯白噪声信道，要么在缺乏完全端到端学习方法的情况下处理衰落信道，但我们的框架直接将无线信道嵌入训练和推断过程中。为 accounts 实际的信道状态信息 (CSI)，我们进一步采用 uniform 和 Lloyd-Max 量化的有限反馈方案，并分析其对 AE 训练和比特错误率 (BER) 性能的影响。仿真结果表明，在完美 CSI 条件下，所提出的 AE 优于现有的分析 NOMA 方案。此外，Lloyd-Max 量化在 BER 性能上优于 uniform 量化。这些结果表明，经过 Rayleigh 衰落信道训练的端到端 AE 能够有效学习稳健的干扰感知信号策略，为在具有真实 CSI 约束的衰落环境中部署 NOMA 铺平了道路。
引用
@article{arxiv.2602.13446,
title = {End-to-End NOMA with Perfect and Quantized CSI Over Rayleigh Fading Channels},
author = {Selma Benouadah and Mojtaba Vaezi and Ruizhan Shen and Hamid Jafarkhani},
journal= {arXiv preprint arXiv:2602.13446},
year = {2026}
}
备注
Accepted for publication at IEEE International Conference on Communications (ICC), 2026