Abstract-End-to-end lärande av kommunikationssystem är ett fascinerande nytt koncept som hittills endast validerats av simuleringar för blockbaserade sändningar. Det möjliggör inlärning av transmittrar och mottagare implementationer som djupa neurala nätverk (NNs) som är optimerade för en godtycklig differentiable end-to-end prestanda metrisk, t.ex. block felfrekvens (BLER). I den här artikeln visar vi att överluftssändningar är möjliga: Vi bygger, tränar och kör ett komplett kommunikationssystem som enbart består av NNs med osynkroniserade programdefinierade radioapparater (SDR) och programvarubibliotek med öppen källkod (DL). Vi utökar de befintliga idéerna till kontinuerlig dataöverföring som underlättar deras nuvarande begränsning till korta blocklängder men också innebär frågan om mottagarsynkronisering. Vi löser detta problem genom att införa en ramsynkroniseringsmodul baserad på en annan NN. En jämförelse av BLER-prestandan för det "lärda" systemet med en praktisk baslinje visar konkurrenskraften nära 1 dB, även utan omfattande hyperparameterinställning. Vi identifierar flera praktiska utmaningar med att utbilda ett sådant system över faktiska kanaler, särskilt den saknade kanalgradienten, och föreslår ett tvåstegs inlärningsförfarande baserat på idén om överföring av lärande som kringgår denna fråga.
I REF presenteras ett over-the-air överföringssystem baserat på autoencoder-koncept där de har byggt, utbildat och driver ett komplett kommunikationssystem som enbart består av Neural Networks (NNs) med hjälp av osynkroniserade off-the-shelf programvarudefinierade radioapparater.
Deep Learning-Based Communication Over the Air
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}