論文の概要: Deep-Learning-Aided Alternating Least Squares for Tensor CP Decomposition and Its Application to Massive MIMO Channel Estimation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.13947v2
- Date: Wed, 20 Nov 2024 08:19:15 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-11-21 16:10:12.258831
- Title: Deep-Learning-Aided Alternating Least Squares for Tensor CP Decomposition and Its Application to Massive MIMO Channel Estimation
- Title（参考訳）: テンソルCP分解のための深層学習支援型ラストスクエアとそのMIMOチャネル推定への応用
- Authors: Xiao Gong, Wei Chen, Bo Ai, Geert Leus,
- Abstract要約: 高精度かつ低レイテンシなチャネル推定を実現するために、良質かつ高速なCP分解アルゴリズムが望まれる。
CP最小二乗法 (CPALS) は、CDDを計算するためのワークホースアルゴリズムである。
本稿では,深層ニューラルネットワーク(DNN)を用いた深層学習支援CPALS(DL-CPALS)手法を提案する。
CPDとチャネル推定の高速化と精度の両面から,提案手法の有意な改善を示す実験結果が得られた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.14824776920284
- License:
- Abstract: CANDECOMP/PARAFAC (CP) decomposition is the mostly used model to formulate the received tensor signal in a massive MIMO system, as the receiver generally sums the components from different paths or users. To achieve accurate and low-latency channel estimation, good and fast CP decomposition (CPD) algorithms are desired. The CP alternating least squares (CPALS) is the workhorse algorithm for calculating the CPD. However, its performance depends on the initializations, and good starting values can lead to more efficient solutions. Existing initialization strategies are decoupled from the CPALS and are not necessarily favorable for solving the CPD. This paper proposes a deep-learning-aided CPALS (DL-CPALS) method that uses a deep neural network (DNN) to generate favorable initializations. The proposed DL-CPALS integrates the DNN and CPALS to a model-based deep learning paradigm, where it trains the DNN to generate an initialization that facilitates fast and accurate CPD. Moreover, benefiting from the CP low-rankness, the proposed method is trained using noisy data and does not require paired clean data. The proposed DL-CPALS is applied to millimeter wave MIMO-OFDM channel estimation. Experimental results demonstrate the significant improvements of the proposed method in terms of both speed and accuracy for CPD and channel estimation.
- Abstract（参考訳）: CANDECOMP/PARAFAC(CP)分解は、受信したテンソル信号をMIMOシステムで定式化するために主に使用されるモデルである。
高精度で低レイテンシなチャネル推定を実現するため,CPDアルゴリズムが望まれている。
CP最小二乗法 (CPALS) は、CDDを計算するためのワークホースアルゴリズムである。
しかし、その性能は初期化に依存するため、優れた開始値はより効率的な解決策をもたらす可能性がある。
既存の初期化戦略はCPALSから切り離され、CPDの解決に必ずしも有利ではない。
本稿では,深層ニューラルネットワーク(DNN)を用いた学習支援型CPALS(DL-CPALS)手法を提案する。
提案したDL-CPALSは、DNNとCPALSをモデルベースディープラーニングパラダイムに統合し、DNNを訓練して、高速で正確なCDDを容易にする初期化を生成する。
さらに,提案手法はCP低ランク化の恩恵を受け,ノイズデータを用いて学習し,ペアのクリーンデータを必要としない。
提案するDL-CPALSはミリ波MIMO-OFDMチャネル推定に応用される。
CPDとチャネル推定の高速化と精度の両面から,提案手法の有意な改善を示す実験結果が得られた。
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