論文の概要: Variational Inference Aided Estimation of Time Varying Channels

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.17177v2
• Date: Thu, 3 Nov 2022 10:05:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-04 11:57:48.332361
• 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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