基于深度学习和AMP的MIMO检测算法

作     者：朱啸豪 孙超 姜述超 ZHU Xiaohao;SUN Chao;JIANG Shuchao

作者机构：复旦大学通信科学与工程系上海200433 

出 版 物：《微型电脑应用》 (Microcomputer Applications)

年 卷 期：2020年第36卷第5期

页      码：96-98页

摘      要：大规模多输入多输出(multiple-input multiple-output,MIMO)是5G和未来移动无线网络的关键技术之一。但是,“大规模”带来显著性能增益的同时,也给接收机设计带来了挑战。基于深度学习和近似信息传递(approximate message passing,AMP)检测算法,提出了一种新的深度学习网络AMP-net,用于MIMO检测。在提出的算法中,将AMP算法的每一次迭代作为单层网络的基础架构,同时加入非线性神经单元及可训练权重系数,以实现在固定网络层数时得到更低的误码率。仿真结果证明,对比迭代次数为L的AMP算法,网络层数也为L的AMP-net可以得到较低的误码率,但和无限迭代的AMP算法还是有差距。同时也讨论了可训练的阈值函数对AMP-net的影响。仿真结果证明,使用一个小的全连接网络来作为阈值函数,比较其余阈值函数可以得到更低的误码率。

主 题 词：大规模MIMO 深度神经网络 5G 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] 

馆 藏 号：203930500...