論文の概要: A Comparative Study of Deep Learning and Iterative Algorithms for Joint
Channel Estimation and Signal Detection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.03678v2
- Date: Wed, 17 Jan 2024 08:49:31 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-18 21:49:54.666539
- Title: A Comparative Study of Deep Learning and Iterative Algorithms for Joint
Channel Estimation and Signal Detection
- Title（参考訳）: 共同チャネル推定と信号検出のためのディープラーニングと反復アルゴリズムの比較検討
- Authors: Haocheng Ju, Haimiao Zhang, Lin Li, Xiao Li, Bin Dong
- Abstract要約: 無線通信システムにおける共同チャネル推定と信号検出は重要かつ困難な課題である。
従来のアルゴリズムは低信号対雑音比(SNR)のシナリオではよく機能しない。
深層学習 (DL) 手法は検討されているが, 計算コストや低SNR設定による検証の欠如が懸念されている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.006020980689447
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Joint channel estimation and signal detection (JCESD) in wireless
communication systems is a crucial and challenging task, especially since it
inherently poses a nonlinear inverse problem. This challenge is further
highlighted in low signal-to-noise ratio (SNR) scenarios, where traditional
algorithms often perform poorly. Deep learning (DL) methods have been
investigated, but concerns regarding computational expense and lack of
validation in low-SNR settings remain. Hence, the development of a robust and
low-complexity model that can deliver excellent performance across a wide range
of SNRs is highly desirable. In this paper, we aim to establish a benchmark
where traditional algorithms and DL methods are validated on different channel
models, Doppler, and SNR settings. In particular, we propose a new DL model
where the backbone network is formed by unrolling the iterative algorithm, and
the hyperparameters are estimated by hypernetworks. Additionally, we adapt a
lightweight DenseNet to the task of JCESD for comparison. We evaluate different
methods in three aspects: generalization in terms of bit error rate (BER),
robustness, and complexity. Our results indicate that DL approaches outperform
traditional algorithms in the challenging low-SNR setting, while the iterative
algorithm performs better in high-SNR settings. Furthermore, the iterative
algorithm is more robust in the presence of carrier frequency offset, whereas
DL methods excel when signals are corrupted by asymmetric Gaussian noise.
- Abstract（参考訳）: 無線通信システムにおけるジョイントチャネル推定と信号検出(JCESD)は,特に非線形逆問題を引き起こすため,重要かつ困難な課題である。
この課題はさらに、従来のアルゴリズムが性能の悪いSNR(low signal-to-noise ratio)シナリオで強調されている。
深層学習 (DL) 手法は検討されているが, 計算コストや低SNR設定による検証の欠如が懸念されている。
したがって、広範囲のSNRに対して優れた性能を提供できる頑健で低複雑さのモデルの開発が極めて望ましい。
本稿では,従来のアルゴリズムとDL手法を異なるチャネルモデル,ドップラー,SNR設定で検証するベンチマークを確立することを目的とする。
特に,反復アルゴリズムの展開によりバックボーンネットワークが形成される新しいDLモデルを提案し,ハイパーネットワークによりハイパーパラメータを推定する。
さらに、軽量なDenseNetをJCESDのタスクに適用して比較する。
我々は,ビット誤り率(BER)の一般化,堅牢性,複雑性の3つの側面から異なる手法を評価する。
その結果,低snr設定ではdlアプローチが従来のアルゴリズムよりも優れており,高snr設定では反復アルゴリズムの方が優れていた。
さらに、繰り返しアルゴリズムはキャリア周波数オフセットの存在下でより堅牢であり、一方、DL法は非対称ガウス雑音によって信号が破損した場合に優れる。
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