面向不可微通信信道的自编码器无梯度训练
信号处理
2021-10-19 v4
摘要
对不可微信道模型或在无法计算梯度的实验环境中，使用反向传播算法训练自编码器具有挑战性。本文研究一种基于 cubature Kalman filter 的无梯度训练方法。为数值验证该方法，将自编码器用于可微通信信道上的几何星座整形，展现出与反向传播算法相同的性能。进一步在包含激光相位噪声、加性白高斯噪声以及基于盲相位搜索的相位噪声补偿的不可微通信信道上开展研究。我们的结果表明，在所考虑条件下，采用所提训练方法可成功优化自编码器，相较于正交幅度调制与迭代极化调制等标准星座方案，对残余相位噪声获得更好鲁棒性。
引用
@article{arxiv.2012.11227,
title = {Gradient-free training of autoencoders for non-differentiable communication channels},
author = {Ognjen Jovanovic and Metodi Plamenov Yankov and Francesco Da Ros and Darko Zibar},
journal= {arXiv preprint arXiv:2012.11227},
year = {2021}
}