Fugu-MT 論文翻訳(概要): Deep Learning-Aided Spatial Multiplexing with Index Modulation

論文の概要: Deep Learning-Aided Spatial Multiplexing with Index Modulation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.02856v1
Date: Sun, 6 Feb 2022 21:26:07 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-02-09 06:22:49.618901
Title: Deep Learning-Aided Spatial Multiplexing with Index Modulation
Title（参考訳）: インデックス変調を用いた深層学習支援空間多重化
Authors: Merve Turhan and Ersin Ozturk and Hakan Ali Cirpan
Abstract要約: 深部SMX-IMはゼロフォース検出器(ZF)とDL技術を組み合わせて構築されている。ディープSMX-IMはZF検出器と比較して誤差性能が著しく向上することが示されている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: In this paper, deep learning (DL)-aided data detection of spatial multiplexing (SMX) multiple-input multiple-output (MIMO) transmission with index modulation (IM) (Deep-SMX-IM) has been proposed. Deep-SMX-IM has been constructed by combining a zero-forcing (ZF) detector and DL technique. The proposed method uses the significant advantages of DL techniques to learn transmission characteristics of the frequency and spatial domains. Furthermore, thanks to using subblockbased detection provided by IM, Deep-SMX-IM is a straightforward method, which eventually reveals reduced complexity. It has been shown that Deep-SMX-IM has significant error performance gains compared to ZF detector without increasing computational complexity for different system configurations.
Abstract（参考訳）: 本稿では,空間多重化(SMX)マルチインプット多重出力(MIMO)伝送におけるインデックス変調(IM)を用いた深層学習(DL)支援データ検出手法を提案する。深部SMX-IMはゼロフォース検出器(ZF)とDL技術を組み合わせて構築されている。提案手法は,周波数領域と空間領域の伝送特性を学習するために,dl法の重要な利点を用いる。さらに、IMによって提供されるサブブロックベースの検出により、Deep-SMX-IMは単純な方法であり、最終的には複雑さが減少する。深部SMX-IMは、ZF検出器と比較して、異なるシステム構成の計算複雑性を増大させることなく、エラー性能が著しく向上することが示されている。

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