I detta dokument föreslår vi ett modellstyrt nätverk för djupinlärning med flera ingångar (MIMO) för att upptäcka flera utflöden. Nätverkets struktur är speciellt utformad genom att utveckla den iterativa algoritmen. Vissa upplärbara parametrar optimeras genom djupinlärningsteknik för att förbättra detektionsprestandan. Eftersom antalet träningsbara variabler i nätet är lika med antalet lager, kan nätverket enkelt tränas på mycket kort tid. Dessutom kan nätverket hantera tidsvarierande kanal med endast en utbildning. Numeriska resultat visar att den föreslagna metoden kan förbättra prestandan hos den iterativa algoritmen avsevärt under Rayleigh och korrelerade MIMO-kanaler. Index Terms-Deep learning, Modelldriven, MIMO detektion, Iterativ algoritm, Neural nätverk Detta papper utvecklar en modelldriven djupinlärning nätverk för MIMO detektion. Strukturen i detta nätverk erhålls genom att lägga till några justerbara parametrar till de existerande iterativa detektorer och prestandan kan förbättras genom djupt lärande. Vårt nätverk använder olika linjära estimatorer från [15] och mer utbildningsbara parametrar, vilket gör nätverket mer flexibelt. Olika från dessa verk i [14], [16], som endast är utformade för en fast kanal, vårt nätverk kan utföra MIMO-detektering under tidsvarierande kanaler. Eftersom få justerbara parametrar krävs för att optimeras, kan nätverket enkelt tränas på mycket kort tid. Dessutom är detta nätverk mycket lätt att uppnå mjuka beslut, vilket är mer lämpligt för moderna trådlösa kommunikationssystem. Nätverket heter OAMP-Net eftersom det innehåller djupt lärande i den ortogonala AMP-algoritmen (OAMP). Simuleringsresultaten visar att OAMP-Net överträffar OAMP-algoritmen betydligt genom att lära sig de optimala parametrarna från ett stort antal data. Notationer-För någon matris A, A T och tr(A) betecknar införliva och spår av A, respektive. Dessutom är jag identitetsmatrisen, 0 är nollmatrisen, och 1 n är den ndimensionella all-ones vektorn. En korrekt komplex Gaussian med medel μ och kovarians kan beskrivas med sannolikheten
Liknar DetNet är OAMP-Net REF utformat genom att utveckla den ortogonala AMP-algoritmen (OAMP).
A Model-Driven Deep Learning Network for MIMO Detection
{'venue': '2018 IEEE Global Conference on Signal and Information Processing (GlobalSIP)', 'journal': '2018 IEEE Global Conference on Signal and Information Processing (GlobalSIP)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}