利用随机森林从元信息预测误码率
信号处理
2020-07-13 v1
摘要
随着基于机器学习的推理能力日益增强，利用元信息（如数字信号调制参数、信道条件等）来预测各种信号处理技术的性能已成为可能。一个具有实际意义的问题是依据接收信号的元信息选择合适的干扰抑制方法。由于基于启发式查表的方法对未见情形的预测能力有限，我们提出了一种基于随机森林（RF）的推荐系统。具体而言，利用RF预测所有抑制方法的误码率（BER），从而确定性能最优的方法。我们发现RF能够以高精度预测BER，且其重要性因子揭示了哪些输入属性最为关键。这些BER预测结果还可惠及自适应调制、信道感知、波束选择等其他功能。
引用
@article{arxiv.2007.05503,
title = {Predicting Bit Error Rate from Meta Information using Random Forests},
author = {Jianyuan Yu and Yue Xu and Hussein Metwaly Saad and R. Michael Buehrer},
journal= {arXiv preprint arXiv:2007.05503},
year = {2020}
}