神经网络辅助的空间调制自适应互信息计算
信号处理
2019-07-01 v2
摘要
以空间调制或极化调制形式出现的索引调制，正在卫星和地面下一代通信系统中获得关注。需要基于自适应索引调制的链路来充分利用时变信道的传输容量。编码和/或调制的自适应需要对信道可达速率进行实时评估。文献中一些现有结果呈现的计算复杂度随发射天线数和星座阶数呈二次方增长。此外，这些近似的精度较低，可能导致错误的调制与编码方案选择。在这项工作中，我们应用多层前馈神经网络来计算通用索引调制链路的可达速率。对两天线/极化的情形进行了深入分析，表明神经网络不仅在容量估计中相较现有解析近似将均方误差降低了一百倍，还将计算复杂度降低了五十倍。此外，解释了对任意天线数的扩展并以仿真予以支持。更一般地，神经网络可被视为在通信相关环境中实际估计复杂度量的有前途的候选者。
引用
@article{arxiv.1904.10844,
title = {Neural Network Aided Computation of Mutual Information for Adaptation of Spatial Modulation},
author = {Anxo Tato and Carlos Mosquera and Pol Henarejos and Ana Pérez-Neira},
journal= {arXiv preprint arXiv:1904.10844},
year = {2019}
}
备注
Enhanced with some new results in the form of some 3D plot of the MI and new table entry, apart than from a slight change in the nomenclature