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基于卷积特征提取及深度降噪网络的大规模MIMO系统信号检测
1
作者
申滨
涂媛媛
+1 位作者
阳建
金龙康
《信号处理》
CSCD
北大核心
2024年第6期1030-1040,共11页
传统多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)信号检测算法受到天线数量和收发天线比例的限制,一般仅适用于少量天线、收发天线比例较低的情况。本文提出一种基于深度学习(Deep Learning,DL)的稀疏连接卷积降噪网络模型,用...
传统多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)信号检测算法受到天线数量和收发天线比例的限制,一般仅适用于少量天线、收发天线比例较低的情况。本文提出一种基于深度学习(Deep Learning,DL)的稀疏连接卷积降噪网络模型,用于大规模MIMO系统上行链路信号检测。首先,通过简化经典的检测网络(Detection Network,DetNet),改进ScNet(Sparsely Connected Neural Network)检测算法,引入卷积神经网络(Convolutional NeuralNetworks,CNN)对三通道输入数据提取特征以减少训练参数,提出一种SConv(SparselyConnected Convolutional Neural Network)检测算法。与DetNet算法相比,该算法可同时降低计算复杂度和提高检测精度。在此基础上,进一步基于CNN构建信号降噪模块,并嵌入SConv网络,提出一种卷积神经降噪(Sparsely Connected Convolutional Denoising,SConv-D)网络辅助的大规模MIMO检测算法。此算法检测过程分为两级,第一级由SConv算法提供初始估计值,再将初始估计值作为降噪过程的输入,并由此构成算法第二级。实验结果表明,本文提出的SConv-D算法适用于QPSK、4QAM及16QAM等多种信号调制模式,在高阶调制模式下获得的性能增益尤为明显。此外,该算法能够适应各种比例的收发天线及数量规模的系统配置,尤其是在收发天线数量相等的情况下亦能获得更优的性能。本文算法还克服了MMNet在高阶调制情况下的性能平台效应,在16QAM调制、收发天线数量相等的情况下,SConv-D在10^(-2)误比特率上能获得接近2 dB的性能增益。
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关键词
大规模MIMO
深度学习
稀疏连接
卷积神经网络
降噪
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职称材料
题名
基于卷积特征提取及深度降噪网络的大规模MIMO系统信号检测
1
作者
申滨
涂媛媛
阳建
金龙康
机构
重庆邮电大学通信与信息工程学院
移动通信技术重庆市重点实验室
出处
《信号处理》
CSCD
北大核心
2024年第6期1030-1040,共11页
基金
国家自然科学基金(62071078)。
文摘
传统多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)信号检测算法受到天线数量和收发天线比例的限制,一般仅适用于少量天线、收发天线比例较低的情况。本文提出一种基于深度学习(Deep Learning,DL)的稀疏连接卷积降噪网络模型,用于大规模MIMO系统上行链路信号检测。首先,通过简化经典的检测网络(Detection Network,DetNet),改进ScNet(Sparsely Connected Neural Network)检测算法,引入卷积神经网络(Convolutional NeuralNetworks,CNN)对三通道输入数据提取特征以减少训练参数,提出一种SConv(SparselyConnected Convolutional Neural Network)检测算法。与DetNet算法相比,该算法可同时降低计算复杂度和提高检测精度。在此基础上,进一步基于CNN构建信号降噪模块,并嵌入SConv网络,提出一种卷积神经降噪(Sparsely Connected Convolutional Denoising,SConv-D)网络辅助的大规模MIMO检测算法。此算法检测过程分为两级,第一级由SConv算法提供初始估计值,再将初始估计值作为降噪过程的输入,并由此构成算法第二级。实验结果表明,本文提出的SConv-D算法适用于QPSK、4QAM及16QAM等多种信号调制模式,在高阶调制模式下获得的性能增益尤为明显。此外,该算法能够适应各种比例的收发天线及数量规模的系统配置,尤其是在收发天线数量相等的情况下亦能获得更优的性能。本文算法还克服了MMNet在高阶调制情况下的性能平台效应,在16QAM调制、收发天线数量相等的情况下,SConv-D在10^(-2)误比特率上能获得接近2 dB的性能增益。
关键词
大规模MIMO
深度学习
稀疏连接
卷积神经网络
降噪
Keywords
massive MIMO
deep learning
sparse connectivity
convolutional neural networks
denoising
分类号
TN929.5 [电子电信—通信与信息系统]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于卷积特征提取及深度降噪网络的大规模MIMO系统信号检测
申滨
涂媛媛
阳建
金龙康
《信号处理》
CSCD
北大核心
2024
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