論文の概要: Variational Inference Aided Estimation of Time Varying Channels
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.17177v1
- Date: Mon, 31 Oct 2022 09:46:15 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-01 19:15:28.379841
- Title: Variational Inference Aided Estimation of Time Varying Channels
- Title(参考訳): 変分推定による時間変化チャネルの推定
- Authors: Benedikt B\"ock, Michael Baur, Valentina Rizzello, Wolfgang Utschick
- Abstract要約: 我々はk-MemoryMarkovVAE (k-MMVAE)と呼ばれる新しいDVAEアーキテクチャを導入する。
我々は、連続した観測の時間的相関を考慮に入れたk-MMVAE支援チャネル推定器を導出する。
この結果はQuaDRiGaによるシミュレーションチャネルで評価され,k-MMVAE支援チャネル推定器が他の機械学習(ML)支援チャネル推定器よりも明らかに優れていることを示す。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 10.105132487203281
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: One way to improve the estimation of time varying channels is to incorporate
knowledge of previous observations. In this context, Dynamical VAEs (DVAEs)
build a promising deep learning (DL) framework which is well suited to learn
the distribution of time series data. We introduce a new DVAE architecture,
called k-MemoryMarkovVAE (k-MMVAE), whose sparsity can be controlled by an
additional memory parameter. Following the approach in [1] we derive a k-MMVAE
aided channel estimator which takes temporal correlations of successive
observations into account. The results are evaluated on simulated channels by
QuaDRiGa and show that the k-MMVAE aided channel estimator clearly outperforms
other machine learning (ML) aided estimators which are either memoryless or
naively extended to time varying channels without major adaptions.
- Abstract(参考訳): 時間変化チャネルの推定を改善する一つの方法は、以前の観測の知識を取り入れることである。
この文脈では、Dynamical VAE(DVAE)は、時系列データの分布を学習するのに適した、有望なディープラーニング(DL)フレームワークを構築します。
我々はk-MemoryMarkovVAE (k-MMVAE)と呼ばれる新しいDVAEアーキテクチャを導入する。
[1]のアプローチに従うと、連続する観測の時間的相関を考慮したk-MMVAE支援チャネル推定器が導出される。
これらの結果から,k-MMVAE支援チャネル推定器は,メモリレス,あるいは経時変化チャネルに拡張した他の機械学習(ML)支援チャネル推定器よりも明らかに優れていることが示された。
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