論文の概要: Deep HyperNetwork-Based MIMO Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.02750v2
• Date: Mon, 10 Feb 2020 07:45:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-03 05:21:06.566909
• Title: Deep HyperNetwork-Based MIMO Detection
• Title（参考訳）: ディープハイパーネットワークに基づくMIMO検出
• Authors: Mathieu Goutay, Fay\c{c}al Ait Aoudia, Jakob Hoydis
• Abstract要約: 従来のアルゴリズムは複雑すぎて実用的すぎるか、パフォーマンスが悪いかのどちらかだ。 最近のアプローチでは、ディープニューラルネットワークとして検出器を実装することで、これらの課題に対処しようとした。 本研究では、チャネル行列を入力とし、ニューラルネットワークベースの検出器の重みを生成するハイパーネットワークと呼ばれる追加のニューラルネットワーク(NN)をトレーニングすることで、両方の問題に対処する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.433286163090179
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Optimal symbol detection for multiple-input multiple-output (MIMO) systems is known to be an NP-hard problem. Conventional heuristic algorithms are either too complex to be practical or suffer from poor performance. Recently, several approaches tried to address those challenges by implementing the detector as a deep neural network. However, they either still achieve unsatisfying performance on practical spatially correlated channels, or are computationally demanding since they require retraining for each channel realization. In this work, we address both issues by training an additional neural network (NN), referred to as the hypernetwork, which takes as input the channel matrix and generates the weights of the neural NN-based detector. Results show that the proposed approach achieves near state-of-the-art performance without the need for re-training.
• Abstract（参考訳）: マルチインプット・マルチアウトプット(MIMO)システムに対する最適シンボル検出はNPハード問題として知られている。 従来のヒューリスティックアルゴリズムは複雑すぎて実用的すぎるか、パフォーマンスが悪いかのいずれかである。 近年,この検出器をディープニューラルネットワークとして実装する手法がいくつか提案されている。 しかし、実際には空間的相関のあるチャネル上では不満足な性能を達成するか、あるいは各チャネル実現のために再トレーニングを必要とするため、計算的に要求される。 本研究では,チャネルマトリクスを入力とし,ニューラルnnベースの検出器の重みを生成するハイパーネットワークと呼ばれる追加のニューラルネットワーク(nn)をトレーニングすることで,これらの問題に対処する。 提案手法は, 再学習を必要とせず, ほぼ最先端の性能を実現する。

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