論文の概要: Spiking Neural Network Decision Feedback Equalization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.04756v2
• Date: Fri, 11 Nov 2022 08:26:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-14 15:01:31.160181
• Title: Spiking Neural Network Decision Feedback Equalization
• Title（参考訳）: スパイキングニューラルネットワーク決定フィードバック等化
• Authors: Eike-Manuel Bansbach, Alexander von Bank, Laurent Schmalen
• Abstract要約: 決定フィードバック等化器(DFE)に似たフィードバック構造を持つSNNベースの等化器を提案する。 提案手法は,3種類の模範チャネルに対して,従来の線形等化器よりも明らかに優れていることを示す。 決定フィードバック構造を持つSNNは、競合エネルギー効率の良いトランシーバへのパスを可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 70.3497683558609
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In the past years, artificial neural networks (ANNs) have become the de-facto standard to solve tasks in communications engineering that are difficult to solve with traditional methods. In parallel, the artificial intelligence community drives its research to biology-inspired, brain-like spiking neural networks (SNNs), which promise extremely energy-efficient computing. In this paper, we investigate the use of SNNs in the context of channel equalization for ultra-low complexity receivers. We propose an SNN-based equalizer with a feedback structure akin to the decision feedback equalizer (DFE). For conversion of real-world data into spike signals we introduce a novel ternary encoding and compare it with traditional log-scale encoding. We show that our approach clearly outperforms conventional linear equalizers for three different exemplary channels. We highlight that mainly the conversion of the channel output to spikes introduces a small performance penalty. The proposed SNN with a decision feedback structure enables the path to competitive energy-efficient transceivers.
• Abstract（参考訳）: 近年では、従来の手法では解決が難しい通信工学の課題を解決するために、人工知能(anns)がデファクトスタンダードとなっている。 並行して、人工知能コミュニティは生物学に触発された脳のようなスパイクニューラルネットワーク(SNN)の研究を推進している。 本稿では,超低複雑性受信機におけるチャネル等化の文脈におけるSNNの利用について検討する。 決定フィードバック等化器(DFE)に似たフィードバック構造を持つSNNベースの等化器を提案する。 実世界のデータをスパイク信号に変換するために,新たな3次符号化を導入し,従来のログスケールエンコーディングと比較する。 提案手法は, 従来の線形等化器よりも明らかに優れていることを示す。 我々は、主にチャンネル出力からスパイクへの変換は、小さなパフォーマンス上のペナルティをもたらすことを強調する。 決定フィードバック構造を持つSNNは、競合エネルギー効率の良いトランシーバへのパスを可能にする。

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