論文の概要: Deep Learning-based List Sphere Decoding for Faster-than-Nyquist (FTN)
Signaling Detection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.07569v1
- Date: Fri, 15 Apr 2022 17:46:03 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-04-18 13:33:15.592251
- Title: Deep Learning-based List Sphere Decoding for Faster-than-Nyquist (FTN)
Signaling Detection
- Title（参考訳）: 高速Nyquist(FTN)信号検出のための深層学習に基づくリスト球デコーディング
- Authors: Sina Abbasi and Ebrahim Bedeer
- Abstract要約: Faster-than-Nyquist (FTN) シグナルは非正規伝送技術候補である。
本稿では,深層学習(DL)を用いたFTN信号の検出複雑性の低減について検討する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Faster-than-Nyquist (FTN) signaling is a candidate non-orthonormal
transmission technique to improve the spectral efficiency (SE) of future
communication systems. However, such improvements of the SE are at the cost of
additional computational complexity to remove the intentionally introduced
intersymbol interference. In this paper, we investigate the use of deep
learning (DL) to reduce the detection complexity of FTN signaling. To eliminate
the need of having a noise whitening filter at the receiver, we first present
an equivalent FTN signaling model based on using a set of orthonormal basis
functions and identify its operation region. Second, we propose a DL-based list
sphere decoding (DL-LSD) algorithm that selects and updates the initial radius
of the original LSD to guarantee a pre-defined number $N_{\text{L}}$ of lattice
points inside the hypersphere. This is achieved by training a neural network to
output an approximate initial radius that includes $N_{\text{L}}$ lattice
points. At the testing phase, if the hypersphere has more than $N_{\text{L}}$
lattice points, we keep the $N_{\text{L}}$ closest points to the point
corresponding to the received FTN signal; however, if the hypersphere has less
than $N_{\text{L}}$ points, we increase the approximate initial radius by a
value that depends on the standard deviation of the distribution of the output
radii from the training phase. Then, the approximate value of the
log-likelihood ratio (LLR) is calculated based on the obtained $N_{\text{L}}$
points. Simulation results show that the computational complexity of the
proposed DL-LSD is lower than its counterpart of the original LSD by orders of
magnitude.
- Abstract（参考訳）: Faster-than-Nyquist (FTN) シグナリングは将来の通信システムのスペクトル効率(SE)を改善するための非正規伝送技術候補である。
しかし、seのこのような改良は、故意に導入されたシンボリック間干渉を取り除くために追加の計算複雑性を犠牲にしている。
本稿では,深層学習(DL)を用いたFTN信号の検出複雑性の低減について検討する。
受信機にノイズ・ホワイトニング・フィルタを設ける必要性をなくすため,まず,正規直交基底関数の集合を用いて等価なftn信号モデルを示し,その動作領域を同定する。
次に,DL-LSD(DL-LSD)アルゴリズムを提案する。このアルゴリズムは,ハイパースフィア内の格子点の既定値$N_{\text{L}}$を保証するために,元のLSDの初期半径を選択し,更新する。
これはニューラルネットワークをトレーニングして、$N_{\text{L}}$格子点を含む近似初期半径を出力することで達成される。
テストフェーズでは、超球面が$N_{\text{L}}$格子点を持つ場合、受信したFTN信号に対応する点に$N_{\text{L}}$近い点を保持するが、超球面が$N_{\text{L}}$点未満であれば、トレーニングフェーズからの出力半径の標準偏差に依存する値で近似初期半径を増大させる。
そして、得られた$N_{\text{L}}$ポイントに基づいて、ログ類似率(LLR)の近似値を算出する。
シミュレーションの結果,提案するDL-LSDの計算複雑性は,従来のLSDよりも桁違いに低いことがわかった。
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