論文の概要: Hybrid-Layers Neural Network Architectures for Modeling the Self-Interference in Full-Duplex Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.09997v1
• Date: Mon, 18 Oct 2021 14:18:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-21 05:08:20.125866
• Title: Hybrid-Layers Neural Network Architectures for Modeling the Self-Interference in Full-Duplex Systems
• Title（参考訳）: 全二重系における自己干渉モデリングのためのハイブリッド層ニューラルネットワークアーキテクチャ
• Authors: Mohamed Elsayed, Ahmad A. Aziz El-Banna, Octavia A. Dobre, Wanyi Shiu, and Peiwei Wang
• Abstract要約: フル分析(FD)システムは、周波数リソースを介して情報を同時送信する。 本稿では、低複雑性でローカライズされた2つの新しいハイブリッド層ニューラルネットワーク(NN)アーキテクチャを提案する。 提案されたNNは、隠れた層(例えば密度の高い層)を組み合わせて、最先端のNNベースのキャンセラよりも計算複雑性の低いSIをモデル化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.55330151898652
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Full-duplex (FD) systems have been introduced to provide high data rates for beyond fifth-generation wireless networks through simultaneous transmission of information over the same frequency resources. However, the operation of FD systems is practically limited by the self-interference (SI), and efficient SI cancelers are sought to make the FD systems realizable. Typically, polynomial-based cancelers are employed to mitigate the SI; nevertheless, they suffer from high complexity. This article proposes two novel hybrid-layers neural network (NN) architectures to cancel the SI with low complexity. The first architecture is referred to as hybrid-convolutional recurrent NN (HCRNN), whereas the second is termed as hybrid-convolutional recurrent dense NN (HCRDNN). In contrast to the state-of-the-art NNs that employ dense or recurrent layers for SI modeling, the proposed NNs exploit, in a novel manner, a combination of different hidden layers (e.g., convolutional, recurrent, and/or dense) in order to model the SI with lower computational complexity than the polynomial and the state-of-the-art NN-based cancelers. The key idea behind using hybrid layers is to build an NN model, which makes use of the characteristics of the different layers employed in its architecture. More specifically, in the HCRNN, a convolutional layer is employed to extract the input data features using a reduced network scale. Moreover, a recurrent layer is then applied to assist in learning the temporal behavior of the input signal from the localized feature map of the convolutional layer. In the HCRDNN, an additional dense layer is exploited to add another degree of freedom for adapting the NN settings in order to achieve the best compromise between the cancellation performance and computational complexity. Complexity analysis and numerical simulations are provided to prove the superiority of the proposed architectures.
• Abstract（参考訳）: FD(Full-duplex)システムは、同一の周波数リソース上で情報を同時送信することで、第5世代の無線ネットワークに高いデータレートを提供するために導入された。 しかし、FDシステムの動作は自己干渉(SI)によって実質的に制限され、効率的なSIキャンセラがFDシステムの実現を可能にする。 通常、多項式ベースのキャンセル器はSIを緩和するために使用されるが、それでも高い複雑さに悩まされている。 本稿では,低複雑性でSIをキャンセルする2つの新しいハイブリッド層ニューラルネットワーク(NN)アーキテクチャを提案する。 第1のアーキテクチャはHCRNN(Hybrid-convolutional recurrent NN)、第2のアーキテクチャはHCRDNN(Hybrid-convolutional recurrent dense NN)と呼ばれる。 SIモデリングに高密度または再帰的な層を用いる最先端のNNとは対照的に、提案されたNNは、新しい方法で異なる隠れた層(例えば、畳み込み、再帰および/または高密度)を組み合わせて、SIを多項式や最先端のNNベースのキャンセラよりも低い計算複雑性でモデル化する。 ハイブリッドレイヤを使用することの背景にある重要なアイデアは、アーキテクチャで採用されるさまざまなレイヤの特性を活用するNNモデルを構築することだ。 より具体的には、HCRNNでは、ネットワークスケールを縮小して入力データの特徴を抽出するために畳み込み層を用いる。 さらに、畳み込み層の局所化特徴写像から入力信号の時間的挙動の学習を支援するために、繰り返し層を適用する。 HCRDNNでは、キャンセル性能と計算複雑性の最良の妥協を達成するために、追加の高密度層を利用して、NN設定を適用するための別の自由度を追加する。 複雑度解析と数値シミュレーションを行い,提案アーキテクチャの優位性を証明する。

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