論文の概要: DUIDD: Deep-Unfolded Interleaved Detection and Decoding for MIMO Wireless Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.07816v1
• Date: Thu, 15 Dec 2022 13:32:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-16 18:10:59.607884
• Title: DUIDD: Deep-Unfolded Interleaved Detection and Decoding for MIMO Wireless Systems
• Title（参考訳）: DUIDD:MIMO無線システムの深部展開型インターリーブ検出・復号化
• Authors: Reinhard Wiesmayr, Chris Dick, Jakob Hoydis, Christoph Studer
• Abstract要約: 繰り返し検出・復号化(IDD)は、マルチアンテナ無線システムにおいて、ほぼキャパシティ性能を実現することが知られている。 我々は,IDDの複雑さを低減しつつ,エラー率をさらに低くする新たなパラダイムであるdeep-Unfolded Interleaved Detection and Decoding (DUIDD)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.372069988747114
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Iterative detection and decoding (IDD) is known to achieve near-capacity performance in multi-antenna wireless systems. We propose deep-unfolded interleaved detection and decoding (DUIDD), a new paradigm that reduces the complexity of IDD while achieving even lower error rates. DUIDD interleaves the inner stages of the data detector and channel decoder, which expedites convergence and reduces complexity. Furthermore, DUIDD applies deep unfolding to automatically optimize algorithmic hyperparameters, soft-information exchange, message damping, and state forwarding. We demonstrate the efficacy of DUIDD using NVIDIA's Sionna link-level simulator in a 5G-near multi-user MIMO-OFDM wireless system with a novel low-complexity soft-input soft-output data detector, an optimized low-density parity-check decoder, and channel vectors from a commercial ray-tracer. Our results show that DUIDD outperforms classical IDD both in terms of block error rate and computational complexity.
• Abstract（参考訳）: 反復検出・復号 (idd) は、マルチアンテナ無線システムにおいてほぼキャパシティ性能を達成することで知られている。 我々は,iddの複雑さを低減しつつエラー率を下げる新しいパラダイムであるduidd(deep-unfolded interleaved detection and decoding)を提案する。 DUIDDは、データ検出器とチャネルデコーダの内部ステージをインターリーブし、収束を早め、複雑さを減少させる。 さらにduiddは、アルゴリズムによるハイパーパラメータ、ソフト情報交換、メッセージダンピング、状態転送を自動的に最適化するためにディープアンフォールディングを適用する。 本研究では,nvidia の sionna link-level simulator を用いた5g-near multi-user mimo-ofdm 無線システムにおけるduiddの有効性を実証する。 DUIDDはブロックエラー率と計算複雑性の両方において従来のIDDよりも優れていた。

関連論文リスト

• Neuromorphic Wireless Split Computing with Multi-Level Spikes [69.73249913506042]
  ニューロモルフィックコンピューティングでは、スパイクニューラルネットワーク(SNN)が推論タスクを実行し、シーケンシャルデータを含むワークロードの大幅な効率向上を提供する。 ハードウェアとソフトウェアの最近の進歩は、スパイクニューロン間で交換された各スパイクに数ビットのペイロードを埋め込むことにより、推論精度をさらに高めることを示した。 本稿では,マルチレベルSNNを用いた無線ニューロモルフィック分割計算アーキテクチャについて検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-07T14:08:35Z)
• RIDE: Real-time Intrusion Detection via Explainable Machine Learning Implemented in a Memristor Hardware Architecture [24.824596231020585]
  本稿では、パケットの任意の長さのシーケンスをよりコンパクトな結合機能埋め込みに統合するために、リカレントオートエンコーダを利用するパケットレベルのネットワーク侵入検出ソリューションを提案する。 提案手法は,パケットレベルで高い検出精度で,極めて効率的かつリアルタイムな解が得られることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-27T17:30:19Z)
• Complexity Matters: Rethinking the Latent Space for Generative Modeling [65.64763873078114]
  生成的モデリングにおいて、多くの成功したアプローチは、例えば安定拡散のような低次元の潜在空間を利用する。 本研究では, モデル複雑性の観点から潜在空間を再考することにより, 未探索の話題に光を当てることを目的としている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-17T07:12:29Z)
• Unsupervised Deep Unfolded PGD for Transmit Power Allocation in Wireless Systems [0.6091702876917281]
  本稿では,反復射影勾配(PGD)アルゴリズムをニューラルネットワークの層に深く展開し,ステップサイズパラメータを学習する,単純な低複素性TPCアルゴリズムを提案する。 高密度デバイス間通信(D2D)における性能評価の結果,提案手法は2回以上の繰り返し回数で反復アルゴリズムよりも優れた性能が得られることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-20T19:51:21Z)
• DTAAD: Dual Tcn-Attention Networks for Anomaly Detection in Multivariate Time Series Data [0.0]
  本稿では,Transformer と Dual Temporal Convolutional Network (TCN) に基づく異常検出・診断モデル DTAAD を提案する。 予測精度の向上と相関性の向上のために,スケーリング手法とフィードバック機構を導入している。 7つの公開データセットに対する実験により、DTAADは検出および診断性能の両面で現在最先端のベースライン法の大部分を超えていることが確認された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-17T06:59:45Z)
• Hubbard-Stratonovich Detector for Simple Trainable MIMO Signal Detection [7.969977930633441]
  深部展開(DU)は顕著な検出性能を有する。 提案した検出器はハバード-ストラットノビッチ (HS) 変換に基づいており、DUはトレーニング可能なHS検出器 (THS) と呼ばれる。 トレーニング可能なパラメータは$O(1)$で、トレーニングと実行のコストは1イテレーションあたり$O(n2)$である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-09T06:51:25Z)
• Two-Timescale End-to-End Learning for Channel Acquisition and Hybrid Precoding [94.40747235081466]
  本研究では,ミリ波(mmWave)大規模マルチインプット多重出力(MIMO)システムのためのエンドツーエンドの深層学習に基づくジョイントトランスシーバ設計アルゴリズムを提案する。 我々は受信したパイロットを受信機でフィードバックビットにマッピングし、さらに送信機でハイブリッドプリコーダにフィードバックビットをマッピングするDNNアーキテクチャを開発した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-22T20:49:02Z)
• Binary DAD-Net: Binarized Driveable Area Detection Network for Autonomous Driving [94.40107679615618]
  本稿では,二項化駆動型領域検出ネットワーク(バイナリDAD-Net)を提案する。 エンコーダ、ボトルネック、デコーダ部分の2重みとアクティベーションのみを使用する。 パブリックデータセット上で、最先端のセマンティックセグメンテーションネットワークより優れています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-15T07:09:01Z)
• ADMM-based Decoder for Binary Linear Codes Aided by Deep Learning [40.25456611849273]
  この研究は、二進線形符号に対するディープニューラルネットワーク支援復号アルゴリズムを示す。 ディープ・アンフォールディングの概念に基づいて,乗算器の交互方向のデコーダ(ADMM)を展開させてデコードネットワークを設計する。 以上の結果から,DL支援デコーダはADMM課金デコーダよりも優れていた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-14T03:32:14Z)
• DeepSIC: Deep Soft Interference Cancellation for Multiuser MIMO Detection [98.43451011898212]
  複数のシンボルが同時に送信されるマルチユーザマルチインプットマルチアウトプット(MIMO)設定では、正確なシンボル検出が困難である。 本稿では,DeepSICと呼ぶ反復ソフト干渉キャンセリング(SIC)アルゴリズムの,データ駆動による実装を提案する。 DeepSICは、チャネルを線形にすることなく、限られたトレーニングサンプルから共同検出を行うことを学ぶ。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-08T18:31:00Z)
• Adaptive Anomaly Detection for IoT Data in Hierarchical Edge Computing [71.86955275376604]
  本稿では,階層型エッジコンピューティング(HEC)システムに対する適応型異常検出手法を提案する。 本研究では,入力データから抽出した文脈情報に基づいてモデルを選択する適応的手法を設計し,異常検出を行う。 提案手法を実際のIoTデータセットを用いて評価し,検出タスクをクラウドにオフロードするのとほぼ同じ精度を維持しながら,検出遅延を84%削減できることを実証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-01-10T05:29:17Z)

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。