Fugu-MT 論文翻訳(概要): Graph Neural Network Aided MU-MIMO Detectors

論文の概要: Graph Neural Network Aided MU-MIMO Detectors

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.09381v1
Date: Sun, 19 Jun 2022 11:23:02 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-06-22 18:13:56.437357
Title: Graph Neural Network Aided MU-MIMO Detectors
Title（参考訳）: MU-MIMO検出器を用いたグラフニューラルネットワーク
Authors: Alva Kosasih, Vincent Onasis, Vera Miloslavskaya, Wibowo Hardjawana, Victor Andrean, and Branka Vucetic
Abstract要約: multi-user multiple-input multiple-output (MU-MIMO) システムは、5G以上のネットワークのスループット要求を満たすために使用できる。基地局は、アップリンクMU-MIMOシステムで多くのユーザーにサービスを提供しており、実質的なマルチユーザ干渉(MUI)につながる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 31.202097630016286
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Multi-user multiple-input multiple-output (MU-MIMO) systems can be used to meet high throughput requirements of 5G and beyond networks. A base station serves many users in an uplink MU-MIMO system, leading to a substantial multi-user interference (MUI). Designing a high-performance detector for dealing with a strong MUI is challenging. This paper analyses the performance degradation caused by the posterior distribution approximation used in the state-of-the-art message passing (MP) detectors in the presence of high MUI. We develop a graph neural network based framework to fine-tune the MP detectors' cavity distributions and thus improve the posterior distribution approximation in the MP detectors. We then propose two novel neural network based detectors which rely on the expectation propagation (EP) and Bayesian parallel interference cancellation (BPIC), referred to as the GEPNet and GPICNet detectors, respectively. The GEPNet detector maximizes detection performance, while GPICNet detector balances the performance and complexity. We provide proof of the permutation equivariance property, allowing the detectors to be trained only once, even in the systems with dynamic changes of the number of users. The simulation results show that the proposed GEPNet detector performance approaches maximum likelihood performance in various configurations and GPICNet detector doubles the multiplexing gain of BPIC detector.
Abstract（参考訳）: マルチユーザマルチインプットマルチアウトプット(mu-mimo)システムは、5g以上の高いスループット要件を満たすために使用できる。基地局はアップリンクのmu-mimoシステムで多くのユーザに対応しており、実質的なマルチユーザー干渉(mui)につながる。強力なmuiを扱うための高性能検出器の設計は困難である。本稿では,高度MUIの存在下でのMP(State-of-the-art message passing)検出器における後部分布近似による性能劣化を解析する。本研究では,mp検出器のキャビティ分布を微調整し,mp検出器の後方分布近似を改善するグラフニューラルネットワークフレームワークを開発した。次に、予測伝搬(EP)とベイズ並列干渉キャンセル(BPIC)に依存する2つの新しいニューラルネットワークベース検出器を提案し、それぞれGEPNetおよびGPICNet検出器と呼ぶ。 GEPNet検出器は検出性能を最大化し、GPICNet検出器は性能と複雑さのバランスをとる。ユーザ数を動的に変化させたシステムであっても,検出器を1回だけトレーニングすることが可能な,置換同分散特性の証明を提供する。シミュレーションの結果,提案したGEPNet検出器の性能は様々な構成で最大最大性能に近づき,GPICNet検出器はBPIC検出器の多重化ゲインを2倍にすることがわかった。

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