Abstract-We introducerar en ny fysisk lagersystem för en användare Multiple-Input Multiple-Output (MIMO) kommunikation baserad på oövervakad djupt lärande med hjälp av en autoencoder. Denna metod utökar tidigare arbete med gemensam optimering av fysiska lager representation och kodning och avkodning processer som en enda end-to-end uppgift genom att utöka sändare och mottagare till multi-antenna fallet. Vi introducerar en allmänt använd domän lämplig trådlös kanal funktionsnedsättning modell (Rayleigh blekning kanal), i autoencoder optimering problem för att direkt lära sig ett system som optimerar för det. Vi övervägde både rumslig mångfald och rumslig multiplexing teknik i vårt genomförande. Vår djupt lärandebaserade strategi visar på en betydande potential för utbildningsprogram som närmar sig och överträffar de metoder som används i stor utsträckning i befintliga trådlösa MIMO-system. Vi diskuterar hur det föreslagna systemet enkelt kan anpassas för öppen och sluten drift i rumslig mångfald och multiplexing-lägen och utökad användning med endast kompakt binär kanalstatsinformation (CSI) som återkoppling.
Arbetet REF tillämpade autoencoder-baserade djupinlärningsschemat för att gemensamt designa MIMO-sändaren och mottagaren.
Deep Learning Based MIMO Communications
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}