論文の概要: Cognitive Learning-Aided Multi-Antenna Communications
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.03131v3
- Date: Sat, 2 Apr 2022 21:20:19 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-09 23:04:41.051376
- Title: Cognitive Learning-Aided Multi-Antenna Communications
- Title（参考訳）: 認知学習支援マルチアンテナ通信
- Authors: Ahmet M. Elbir and Kumar Vijay Mishra
- Abstract要約: ディープラーニング(DL)は、認知システムの本質的な特徴の実現に不可欠である。
本稿では,多アンテナ無線通信に認知行動を与えるためのDLに基づく様々な手法のシナプスについて述べる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.51807198305316
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Cognitive communications have emerged as a promising solution to enhance,
adapt, and invent new tools and capabilities that transcend conventional
wireless networks. Deep learning (DL) is critical in enabling essential
features of cognitive systems because of its fast prediction performance,
adaptive behavior, and model-free structure. These features are especially
significant for multi-antenna wireless communications systems, which generate
and handle massive data. Multiple antennas may provide multiplexing, diversity,
or antenna gains that, respectively, improve the capacity, bit error rate, or
the signal-to-interference-plus-noise ratio. In practice, multi-antenna
cognitive communications encounter challenges in terms of data complexity and
diversity, hardware complexity, and wireless channel dynamics. DL solutions
such as federated learning, transfer learning and online learning, tackle these
problems at various stages of communications processing, including
multi-channel estimation, hybrid beamforming, user localization, and sparse
array design. This article provides a synopsis of various DL-based methods to
impart cognitive behavior to multi-antenna wireless communications for improved
robustness and adaptation to the environmental changes while providing
satisfactory spectral efficiency and computation times. We discuss DL design
challenges from the perspective of data, learning, and transceiver
architectures. In particular, we suggest quantized learning models, data/model
parallelization, and distributed learning methods to address the aforementioned
challenges.
- Abstract（参考訳）: 認知コミュニケーションは、従来の無線ネットワークを超越する新しいツールと機能を強化し、適応し、発明するための有望なソリューションとして現れてきた。
ディープラーニング(DL)は, 予測性能, 適応行動, モデル自由構造など, 認知システムの本質的な特徴を実現する上で重要である。
これらの機能は、大量データを生成・処理するマルチアンテナ無線通信システムにおいて特に重要である。
複数のアンテナは、それぞれ容量、ビット誤り率、または信号対干渉+ノイズ比を改善する多重化、多様性、またはアンテナ利得を提供する。
実際には、マルチアンテナコグニティブコミュニケーションは、データの複雑さと多様性、ハードウェアの複雑さ、無線チャネルのダイナミクスという観点からの課題に遭遇する。
フェデレーション学習、転送学習、オンライン学習といったdlソリューションは、マルチチャネル推定、ハイブリッドビームフォーミング、ユーザローカライゼーション、スパースアレイ設計など、コミュニケーション処理のさまざまな段階においてこれらの問題に取り組む。
本稿では,環境変化に対するロバスト性と適応性を改善しつつ,十分なスペクトル効率と計算時間を提供しながら,マルチアンテナ無線通信に認知行動を与える様々なdlベース手法の統合について述べる。
データ、学習、トランシーバアーキテクチャの観点からDL設計の課題について議論する。
特に,上記の課題に対処するために,量子化学習モデル,データ/モデルの並列化,分散学習手法を提案する。
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