Abstract-Vi anser detektion baserad på djupinlärning, och visar att det är möjligt att träna detektorer som fungerar bra utan någon kunskap om de underliggande kanalmodellerna. Dessutom, när kanalmodellen är känd, visar vi att det är möjligt att träna detektorer som inte kräver kanaltillståndsinformation (CSI). I synnerhet, en teknik vi kallar en glidande dubbelriktad återkommande neurala nätverk (SBRNN) föreslås för detektion där, efter utbildning, detektorn uppskattar data i realtid när signalströmmen anländer till mottagaren. Vi utvärderar denna algoritm, liksom andra neurala nätverk (NN) arkitekturer, med hjälp av Poisson kanalmodellen, som är tillämplig på både optiska och molekylära kommunikationssystem. Dessutom utvärderar vi också prestandan hos denna detektionsmetod som tillämpas på data som skickas över en molekylär kommunikationsplattform, där kanalmodellen är svår att modellera analytiskt. Vi visar att SBRNN är beräkningseffektivt och kan utföra detektion under olika kanalförhållanden utan att känna till den underliggande kanalmodellen. Vi visar också att bitfelsfrekvensen (Ber) hos den föreslagna SBRNN-detektorn är bättre än hos en Viterbi-detektor med ofullständig CSI samt hos andra NN-detektorer som tidigare föreslagits. Slutligen visar vi att SBRNN kan prestera bra i snabbt föränderliga kanaler, där samstämmighetstiden är i storleksordningen av en enda symbol varaktighet.
I REF presenterade Farsad och Goldsmith ett återkommande neuralt nätverk (RNN) för detektion av datasekvenser i en Poisson kanalmodell, som är tillämplig på både optiska och kemiska kommunikationssystem.
Neural Network Detection of Data Sequences in Communication Systems
{'venue': 'IEEE Transactions on Signal Processing', 'journal': 'IEEE Transactions on Signal Processing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Engineering', 'Mathematics']}