Fugu-MT 論文翻訳(概要): Untrained DNN for Channel Estimation of RIS-Assisted Multi-User OFDM System with Hardware Impairments

論文の概要: Untrained DNN for Channel Estimation of RIS-Assisted Multi-User OFDM System with Hardware Impairments

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.07423v1
Date: Tue, 13 Jul 2021 07:30:43 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-07-16 13:48:43.582796
Title: Untrained DNN for Channel Estimation of RIS-Assisted Multi-User OFDM System with Hardware Impairments
Title（参考訳）: ハードウェア障害を考慮したRIS支援多ユーザOFDMシステムのチャネル推定のための訓練なしDNN
Authors: Nipuni Ginige, K. B. Shashika Manosha, Nandana Rajatheva, and Matti Latva-aho
Abstract要約: 本稿では、RIS支援マルチユーザ単一入出力(SIMO)周波数分割多重化(OFDM)システムのための深層学習に基づく低複雑性チャネル推定手法を提案する。提案手法は従来の手法に比べて精度と複雑さの点で高い性能を示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 11.012356843958282
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Reconfigurable intelligent surface (RIS) is an emerging technology for improving performance in fifth-generation (5G) and beyond networks. Practically channel estimation of RIS-assisted systems is challenging due to the passive nature of the RIS. The purpose of this paper is to introduce a deep learning-based, low complexity channel estimator for the RIS-assisted multi-user single-input-multiple-output (SIMO) orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) system with hardware impairments. We propose an untrained deep neural network (DNN) based on the deep image prior (DIP) network to denoise the effective channel of the system obtained from the conventional pilot-based least-square (LS) estimation and acquire a more accurate estimation. We have shown that our proposed method has high performance in terms of accuracy and low complexity compared to conventional methods. Further, we have shown that the proposed estimator is robust to interference caused by the hardware impairments at the transceiver and RIS.
Abstract（参考訳）: reconfigurable intelligent surface (ris) は第5世代 (5g) とそれ以上のネットワークのパフォーマンスを向上させる新しい技術である。 RISを補助するシステムのチャネル推定は、RISの受動的性質のために困難である。本稿では,ハードウェア障害のあるsimo(multi-user single-input-multiple-output)直交周波数分割多重化(ofdm)システムのための,深層学習に基づく低複雑性チャネル推定器を提案する。本稿では、従来のパイロットベース最小二乗推定(LS)から得られたシステムの有効チャネルを識別し、より正確な推定を行うために、DIPネットワークに基づく訓練されていないディープニューラルネットワークを提案する。提案手法は従来の手法に比べて精度と複雑さの点で高い性能を示した。さらに,提案した推定器は,トランスシーバとRISのハードウェア障害による干渉に対して頑健であることを示した。

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