Detta dokument utvecklar nya djupinlärning-baserade arkitekturer och designmetoder för en ortogonal frekvensdivision multiplexing (OFDM) mottagare under begränsningen av en bit komplex kvantisering. Enstaka bit kvantisering minskar i hög grad komplexiteten och strömförbrukningen men gör det svårt att göra exakta kanaluppskattningar och upptäcka data. Detta gäller särskilt multicarriervågformer som har hög topp-till-genomsnittlig effektkvot i tidsdomänen och bräcklig subcarrier ortogonalitet i frekvensdomänen. Den svåra förvrängningen för en bit kvantisering resulterar vanligtvis i ett felgolv även vid måttligt låg signal-till-brus-kvot (SNR) såsom 5 dB. För kanaluppskattning (med hjälp av piloter) designar vi ett nytt generativt övervakat djupt neuralt nätverk som kan tränas med ett rimligt antal piloter. Efter kanaluppskattning, en neural nätverk-baserad mottagare-specifikt, en autoencoder gemensamt lär sig en precoder och dekoder för datasymbol upptäckt. Eftersom kvantifiering förhindrar end-to-end utbildning föreslår vi en tvåstegs sekventiell utbildningspolitik för denna modell. Med syntetiska data kan vår djupinlärning baserad kanaluppskattning överträffa minst kvadratkanaluppskattning för okvantifierad (full upplösning) OFDM vid genomsnittliga SNR upp till 14 dB. För att upptäcka data uppnår vår föreslagna design lägre felfrekvens (Ber) i blekning än okvantiserad OFDM vid genomsnittliga SNR upp till 10 dB.
Nyligen, i REF, en djuplärande detektor föreslogs också för en ortogonal frekvensdelning multiplexing (OFDM) system med hjälp av en-bitars ADCs, som kan ta itu med den icke-linjära förvrängning som orsakas av en-bitars kvantiseringar.
One-Bit OFDM Receivers via Deep Learning
{'venue': 'IEEE Transactions on Communications', 'journal': 'IEEE Transactions on Communications', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Engineering', 'Mathematics']}