論文の概要: Simulated Bifurcation Algorithm for MIMO Detection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.14660v1
- Date: Wed, 26 Oct 2022 12:25:05 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-21 13:23:14.388785
- Title: Simulated Bifurcation Algorithm for MIMO Detection
- Title(参考訳): MIMO検出のためのシミュレーション分岐アルゴリズム
- Authors: Wen Zhang and Yu-Lin Zheng
- Abstract要約: マルチインプット多重出力(MIMO)システムにおける信号検出のためのシミュレート分岐アルゴリズム(SB)の性能について検討した。
その結果、SBアルゴリズムは、広く使われている線形最小平均二乗誤り復号器に対して、大幅な性能向上を達成できることを示した。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 4.251210885092476
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We study the performance of the simulated bifurcation (SB) algorithm for
signal detection in multiple-input multiple-output (MIMO) system, a problem of
key interest in modern wireless communication systems. Our results show that SB
algorithm can achieve significant performance improvement over the widely used
linear minimum-mean square error decoder in terms of the bit error rate versus
the signal-to-noise ratio, as well as performance improvement over the coherent
Ising machine based MIMO detection method.
- Abstract(参考訳): 本研究では,mimo(multiple-input multiple-output)システムにおける信号検出のためのsbアルゴリズムの性能について検討した。
その結果,sbアルゴリズムは,ビット誤り率と信号対雑音比,およびコヒーレントイジングマシンに基づくmimo検出法の性能改善により,広く使用されている線形最小二乗誤差復号器よりも優れた性能向上を達成できることがわかった。
関連論文リスト
- Bagged Regularized $k$-Distances for Anomaly Detection [9.899763598214122]
BRDAD (Bagged regularized $k$-distances for Anomaly Detection) と呼ばれる距離に基づく新しいアルゴリズムを提案する。
我々のBRDADアルゴリズムは、重み付けされた密度推定のための$k$-distances(BWDDE)の実証的リスクの有限標本境界を最小化して重みを選択する。
理論的には,我々のアルゴリズムに対するAUCの高速収束率を確立し,バッグング手法が計算複雑性を著しく減少させることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-02T07:00:46Z) - Deep Unfolded Simulated Bifurcation for Massive MIMO Signal Detection [7.969977930633441]
深層学習技術と量子(インスパイアされた)アルゴリズムに基づく様々な信号検出器が提案され,検出性能が向上した。
本稿では、量子インスパイアされたアルゴリズムであるシミュレート・バイフルケーション(SB)アルゴリズムに焦点を当てる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-28T14:46:55Z) - Optimal Algorithms for the Inhomogeneous Spiked Wigner Model [89.1371983413931]
不均一な問題に対する近似メッセージパッシングアルゴリズム(AMP)を導出する。
特に,情報理論の閾値よりも大きい信号と雑音の比を必要とする既知のアルゴリズムが,ランダムよりも優れた処理を行うための統計的・計算的ギャップの存在を同定する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-02-13T19:57:17Z) - Signal Detection in MIMO Systems with Hardware Imperfections: Message
Passing on Neural Networks [101.59367762974371]
本稿では,Multi-Input-multiple-output (MIMO)通信システムにおける信号検出について検討する。
パイロット信号が限られているディープニューラルネットワーク(DNN)のトレーニングは困難であり、実用化を妨げている。
我々は、ユニタリ近似メッセージパッシング(UAMP)アルゴリズムを利用して、効率的なメッセージパッシングに基づくベイズ信号検出器を設計する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-08T04:32:58Z) - Learning to Perform Downlink Channel Estimation in Massive MIMO Systems [72.76968022465469]
大規模マルチインプット・マルチアウトプット(MIMO)システムにおけるダウンリンク(DL)チャネル推定について検討する。
一般的なアプローチは、チャネル硬化によって動機付けられた推定値として平均値を使用することである。
本稿では2つの新しい推定法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-09-06T13:42:32Z) - Plug-And-Play Learned Gaussian-mixture Approximate Message Passing [71.74028918819046]
そこで本研究では,従来のi.i.d.ソースに適した圧縮圧縮センシング(CS)リカバリアルゴリズムを提案する。
我々のアルゴリズムは、Borgerdingの学習AMP(LAMP)に基づいて構築されるが、アルゴリズムに普遍的な復調関数を採用することにより、それを大幅に改善する。
数値評価により,L-GM-AMPアルゴリズムは事前の知識を必要とせず,最先端の性能を実現する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-11-18T16:40:45Z) - Fast Convergence Algorithm for Analog Federated Learning [30.399830943617772]
無線チャネル上での効率的なアナログフェデレーション学習のためのAirCompベースのFedSplitアルゴリズムを提案する。
提案アルゴリズムは, 目的関数が強く凸かつ滑らかであるという仮定の下で, 最適解に線形収束することを示す。
我々のアルゴリズムは、他のベンチマークFLアルゴリズムと比較して、より高速な収束を伴う不条件問題に対して、より堅牢であることが理論的および実験的に検証されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-30T10:59:49Z) - Deep Learning Based Equalizer for MIMO-OFDM Systems with Insufficient
Cyclic Prefix [11.11468231197267]
特に、信号検出性能は、キャリア間干渉(ICI)とシンボル間干渉(ISI)によって著しく損なわれている。
この問題に対処するために,最大確率検出を近似するために,深層学習に基づく等化器を提案する。
その結果,提案手法は従来の2つのベースライン方式と比較して,大幅な性能向上を実現可能であることがわかった。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-07-23T02:21:24Z) - Graph Neural Networks for Massive MIMO Detection [8.516590865173407]
我々は,無線通信におけるMIMO(Multiple-input multiple-output)検出の推測タスクに対するメッセージパッシングソリューションを学習する。
我々は、マルコフ確率場(MRF)に基づくグラフィカルモデルを採用し、送信されたシンボルに対して一様であると仮定すると、信念伝播(BP)が貧弱な結果をもたらす。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-07-11T07:34:56Z) - Iterative Algorithm Induced Deep-Unfolding Neural Networks: Precoding
Design for Multiuser MIMO Systems [59.804810122136345]
本稿では,AIIDNN(ディープ・アンフォールディング・ニューラルネット)を一般化した,ディープ・アンフォールディングのためのフレームワークを提案する。
古典的重み付き最小二乗誤差(WMMSE)反復アルゴリズムの構造に基づく効率的なIAIDNNを提案する。
提案したIAIDNNは,計算複雑性を低減した反復WMMSEアルゴリズムの性能を効率よく向上することを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-15T02:57:57Z) - Data-Driven Symbol Detection via Model-Based Machine Learning [117.58188185409904]
機械学習(ML)とモデルベースアルゴリズムを組み合わせた,検出設計のシンボル化を目的とした,データ駆動型フレームワークについてレビューする。
このハイブリッドアプローチでは、よく知られたチャネルモデルに基づくアルゴリズムをMLベースのアルゴリズムで拡張し、チャネルモデル依存性を除去する。
提案手法は, 正確なチャネル入出力統計関係を知らなくても, モデルベースアルゴリズムのほぼ最適性能が得られることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-02-14T06:58:27Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。