論文の概要: Pruning the Pilots: Deep Learning-Based Pilot Design and Channel
Estimation for MIMO-OFDM Systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.11796v3
- Date: Mon, 12 Apr 2021 22:38:28 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-18 12:43:53.165079
- Title: Pruning the Pilots: Deep Learning-Based Pilot Design and Channel
Estimation for MIMO-OFDM Systems
- Title（参考訳）: MIMO-OFDMシステムにおける深層学習に基づくパイロット設計とチャネル推定
- Authors: Mahdi Boloursaz Mashhadi and Deniz Gunduz
- Abstract要約: 本稿では,ニューラルネットワークを用いた共同パイロット設計とダウンリンクチャネル推定手法を提案する。
提案したNNアーキテクチャは、周波数対応のパイロット設計に完全連結層を使用し、線形最小二乗誤差(LMMSE)推定に優れる。
また、トレーニング中に高密度のNN層から少ない有意なニューロンを徐々に刈り取ることにより、効果的なパイロットリダクション手法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.401473551081748
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: With the large number of antennas and subcarriers the overhead due to pilot
transmission for channel estimation can be prohibitive in wideband massive
multiple-input multiple-output (MIMO) systems. This can degrade the overall
spectral efficiency significantly, and as a result, curtail the potential
benefits of massive MIMO. In this paper, we propose a neural network (NN)-based
joint pilot design and downlink channel estimation scheme for frequency
division duplex (FDD) MIMO orthogonal frequency division multiplex (OFDM)
systems. The proposed NN architecture uses fully connected layers for
frequency-aware pilot design, and outperforms linear minimum mean square error
(LMMSE) estimation by exploiting inherent correlations in MIMO channel matrices
utilizing convolutional NN layers. Our proposed NN architecture uses a
non-local attention module to learn longer range correlations in the channel
matrix to further improve the channel estimation performance. We also propose
an effective pilot reduction technique by gradually pruning less significant
neurons from the dense NN layers during training. This constitutes a novel
application of NN pruning to reduce the pilot transmission overhead. Our
pruning-based pilot reduction technique reduces the overhead by allocating
pilots across subcarriers non-uniformly and exploiting the inter-frequency and
inter-antenna correlations in the channel matrix efficiently through
convolutional layers and attention module.
- Abstract（参考訳）: アンテナやサブキャリアの数が多ければ、広帯域マルチインプットマルチアウトプット(MIMO)システムでは、チャネル推定のパイロット送信によるオーバーヘッドが禁止される可能性がある。
これにより、スペクトル全体の効率が大幅に低下し、その結果、大規模なMIMOの潜在的な利益が減少する。
本稿では,周波数分割倍数(FDD)MIMO直交周波数分割多重(OFDM)システムのためのニューラルネットワークを用いた共同パイロット設計とダウンリンクチャネル推定手法を提案する。
提案したNNアーキテクチャは、周波数対応のパイロット設計に完全連結層を用いており、畳み込みNN層を用いたMIMOチャネル行列の固有相関を利用して線形平均二乗誤差(LMMSE)推定に優れる。
提案するNNアーキテクチャでは,非局所アテンションモジュールを用いてチャネル行列の長い範囲相関を学習し,チャネル推定性能をさらに向上する。
また,訓練中に密集したnn層から有意なニューロンを徐々に刈り取ることで,効果的なパイロット削減手法を提案する。
これは、パイロットトランスミッションオーバーヘッドを減らすためにNNプルーニングの新たな応用となる。
プルーニングに基づくパイロット低減手法は, サブキャリア間でパイロットを不均一に割り当て, 畳み込み層とアテンションモジュールを介してチャネルマトリクスの周波数間およびアンテナ間相関を効率的に活用することにより, オーバーヘッドを削減する。
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