基于深度学习工具的非线性中继优化
信号处理
2023-08-25 v1 信息论
math.IT
摘要
中继的广泛部署可显著提升未来无线网络的吞吐量。然而，大型中继网络的最优运行仍不可行。本文提出两种用于大型中继网络优化的方法。在传统方法中，我们建立并求解一个将中继视为线性的优化问题。在第二方法中，我们采取全新方向，考虑中继真实的非线性本质。利用与神经网络的相似性，我们借助深度学习方法。与神经网络在无线通信中以往的应用（将神经网络加入网络以执行计算任务）不同，我们的深度中继优化将中继网络本身视为神经网络。通过利用每个中继展现的非线性传递函数，我们相比传统优化方法获得了超过 15dB 的增益。此外，我们能够在中继网络上实现部分网络功能。我们的发现揭示了深度中继优化的潜力，有望在未来无线通信系统中带来显著进展。
引用
@article{arxiv.2308.12413,
title = {Non-Linear Relay Optimization using Deep-Learning tools},
author = {Itsik Bergel},
journal= {arXiv preprint arXiv:2308.12413},
year = {2023}
}
备注
arXiv admin note: substantial text overlap with arXiv:2306.14253