論文の概要: Unsupervised ANN-Based Equalizer and Its Trainable FPGA Implementation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.06987v2
- Date: Fri, 28 Jul 2023 08:17:47 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-07-31 16:03:35.471412
- Title: Unsupervised ANN-Based Equalizer and Its Trainable FPGA Implementation
- Title(参考訳): 教師なしANNベースの等化器とそのFPGA実装
- Authors: Jonas Ney, Vincent Lauinger, Laurent Schmalen, Norbert Wehn
- Abstract要約: 本稿では、新しいANNベースの教師なし等化器とそのトレーニング可能なフィールドプログラマブルゲートアレイ(FPGA)の実装について述べる。
実用的な通信システムに向けた第一歩として,提案アルゴリズムのFPGAによる効率的な実装を設計し,Gbit/sのスループットを実現する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 5.487336551142519
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In recent years, communication engineers put strong emphasis on artificial
neural network (ANN)-based algorithms with the aim of increasing the
flexibility and autonomy of the system and its components. In this context,
unsupervised training is of special interest as it enables adaptation without
the overhead of transmitting pilot symbols. In this work, we present a novel
ANN-based, unsupervised equalizer and its trainable field programmable gate
array (FPGA) implementation. We demonstrate that our custom loss function
allows the ANN to adapt for varying channel conditions, approaching the
performance of a supervised baseline. Furthermore, as a first step towards a
practical communication system, we design an efficient FPGA implementation of
our proposed algorithm, which achieves a throughput in the order of Gbit/s,
outperforming a high-performance GPU by a large margin.
- Abstract(参考訳): 近年、コミュニケーションエンジニアは、システムとそのコンポーネントの柔軟性と自律性を高めることを目的として、人工知能(ANN)ベースのアルゴリズムに重点を置いている。
この文脈では、パイロットシンボルを送信するオーバーヘッドなしに適応できるため、教師なしの訓練は特に興味深い。
本研究では、新しいANNベースの教師なし等化器とそのトレーニング可能なフィールドプログラマブルゲートアレイ(FPGA)の実装を提案する。
我々のカスタム損失関数は、ANNが様々なチャネル条件に適応し、教師付きベースラインの性能に近づくことを実証する。
さらに,実用的な通信システムに向けた第一歩として,提案アルゴリズムのFPGAによる効率的な実装を設計し,Gbit/sの順番でスループットを達成し,高性能GPUよりも大きなマージンで性能を向上する。
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