精简 OFDM：基于端到端学习的无导频无循环前缀通信
信息论
2021-04-15 v3 机器学习
信号处理
math.IT
摘要
正交频分复用（OFDM）因其高效实现而成为无线通信系统中的主导波形之一。然而，由于需要循环前缀（CP）来抑制符号间干扰（ISI）以及需要导频来估计信道，其频谱效率存在损失。我们在本工作中提出，通过在发送端联合学习基于神经网络（NN）的接收机与星座几何及比特标记，从而在 OFDM 之上实现无 CP 且无导频的通信，且不造成误码率（BER）的显著损失。与基于导频和 CP 的基线相比，我们的方法实现了至少 18% 的吞吐量增益，与采用带导频但无 CP 的神经接收机系统相比实现了至少 4% 的增益。
引用
@article{arxiv.2101.08213,
title = {Trimming the Fat from OFDM: Pilot- and CP-less Communication with End-to-end Learning},
author = {Fayçal Ait Aoudia and Jakob Hoydis},
journal= {arXiv preprint arXiv:2101.08213},
year = {2021}
}
备注
arXiv admin note: substantial text overlap with arXiv:2009.05261