論文の概要: Model-Driven Deep Learning for Non-Coherent Massive Machine-Type Communications

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.00516v1
• Date: Mon, 2 Jan 2023 04:02:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-03 16:21:43.521278
• Title: Model-Driven Deep Learning for Non-Coherent Massive Machine-Type Communications
• Title（参考訳）: 非一貫性マシン型通信のためのモデル駆動型ディープラーニング
• Authors: Zhe Ma, Wen Wu, Feifei Gao, Xuemin (Sherman) Shen
• Abstract要約: 大規模機械型通信(mMTC)における1相非コヒーレント方式を用いた共同装置の動作とデータ検出について検討した。 非コヒーレント伝送方式によって導入された相関した疎結合パターンのため、従来のAMPアルゴリズムでは良好な性能が得られない。 本稿では,パイロット活動相関を効果的に活用して検出性能を向上させる深層学習改良AMPネットワーク(DL-mAMPnet)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.35929546347294
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: In this paper, we investigate the joint device activity and data detection in massive machine-type communications (mMTC) with a one-phase non-coherent scheme, where data bits are embedded in the pilot sequences and the base station simultaneously detects active devices and their embedded data bits without explicit channel estimation. Due to the correlated sparsity pattern introduced by the non-coherent transmission scheme, the traditional approximate message passing (AMP) algorithm cannot achieve satisfactory performance. Therefore, we propose a deep learning (DL) modified AMP network (DL-mAMPnet) that enhances the detection performance by effectively exploiting the pilot activity correlation. The DL-mAMPnet is constructed by unfolding the AMP algorithm into a feedforward neural network, which combines the principled mathematical model of the AMP algorithm with the powerful learning capability, thereby benefiting from the advantages of both techniques. Trainable parameters are introduced in the DL-mAMPnet to approximate the correlated sparsity pattern and the large-scale fading coefficient. Moreover, a refinement module is designed to further advance the performance by utilizing the spatial feature caused by the correlated sparsity pattern. Simulation results demonstrate that the proposed DL-mAMPnet can significantly outperform traditional algorithms in terms of the symbol error rate performance.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、パイロットシーケンスにデータビットが埋め込まれ、基地局が明示的なチャネル推定なしにアクティブデバイスとその組み込みデータビットを同時に検出する一相非一貫性スキームを用いて、大規模機械型通信(mmtc)におけるデバイス動作とデータ検出について検討する。 非コヒーレント送信方式によって導入された相関スパーシティパターンのため、従来の近似メッセージパッシング(amp)アルゴリズムは十分な性能を達成できない。 そこで本研究では,パイロット活動相関を効果的に活用することにより,検出性能を向上させる深層学習型AMPネットワーク(DL-mAMPnet)を提案する。 DL-mAMPnetは、AMPアルゴリズムをフィードフォワードニューラルネットワークに展開し、AMPアルゴリズムの原理的数学的モデルと強力な学習能力を組み合わせることにより、両方の手法の利点を享受する。 DL-mAMPnetにトレーニング可能なパラメータを導入し、相関した空間パターンと大規模フェーディング係数を近似する。 さらに、相関空間パターンによる空間的特徴を利用して、改良モジュールを更に向上させるように設計されている。 シミュレーションの結果,提案するdl-mampnetは,シンボル誤り率の性能で従来のアルゴリズムを大きく上回ることがわかった。

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