基于神经网络的高并行大规模MIMO信号检测算法

作     者：许耀华 朱成龙 王翊 蒋芳 丁梦琴 王慧平 XU Yaohua;ZHU Chenglong;WANG Yi;JANG Fang;DING Mengqin;WANG Huiping

作者机构：安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室安徽合肥230601 

基　　金：中国科学院上海微系统与信息技术研究所无线传感网与通信研究所(20190911)资助课题 

出 版 物：《系统工程与电子技术》 (Systems Engineering and Electronics)

年 卷 期：2022年第44卷第12期

页      码：3843-3849页

摘      要：随着5G和未来移动无线网络的不断发展,大规模多输入多输出(multiple input multiple output,MIMO)是其中的关键技术之一。随着天线数目的不断增加,给接收机的设计带来更高的挑战,复杂度过高的检测算法在实际中难以应用。本文将一种高并行(high-parallelism,HP)检测算法展开到神经网络中,单层神经网络基于该算法的每次迭代,并将其与可训练的权重参数和非线性神经单元相结合,提出基于网络结构HP-Net的方法。通过训练HP-Net得到最优可训练参数,进而提高检测性能。实验结果表明,所提方法相对传统最小均方误差(minimum mean square error,MMSE)算法复杂度更低,并能够得到更低的误码率;同时相对HP并行检测算法误码率性能更优。

主 题 词：大规模多输入多输出 深度神经网络 信号检测 

学科分类：080904[080904] 0810[工学-土木类] 0809[工学-计算机类] 08[工学] 080402[080402] 0804[工学-材料学] 081001[081001] 

核心收录：

D　O　I：10.12305/j.issn.1001-506X.2022.12.30

馆 藏 号：203115516...