論文の概要: A Meta-Learning Based Precoder Optimization Framework for Rate-Splitting Multiple Access

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.08822v2
• Date: Tue, 3 Oct 2023 11:02:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-05 07:55:18.932395
• Title: A Meta-Learning Based Precoder Optimization Framework for Rate-Splitting Multiple Access
• Title（参考訳）: レート分割型マルチアクセスのためのメタラーニング型プリコーダ最適化フレームワーク
• Authors: Rafael Cerna Loli, Bruno Clerckx
• Abstract要約: 本稿では,トランスミッタ(CSIT)における部分チャネル状態情報を持つRSMAプリコーダを直接最適化するために,メタラーニングに基づく事前コーダ最適化フレームワークを提案する。 コンパクトニューラルネットワークのオーバーフィッティングを利用して、ASR(Average Sum-Rate)表現を最大化することにより、実行時間を最小化しながら、他のトレーニングデータの必要性を効果的に回避する。 数値的な結果から,メタラーニングに基づく解は,中規模シナリオにおける従来のプリコーダ最適化に類似したASR性能を実現し,大規模シナリオにおける準最適低複雑性プリコーダアルゴリズムよりも大幅に優れていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 53.191806757701215
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this letter, we propose the use of a meta-learning based precoder optimization framework to directly optimize the Rate-Splitting Multiple Access (RSMA) precoders with partial Channel State Information at the Transmitter (CSIT). By exploiting the overfitting of the compact neural network to maximize the explicit Average Sum-Rate (ASR) expression, we effectively bypass the need for any other training data while minimizing the total running time. Numerical results reveal that the meta-learning based solution achieves similar ASR performance to conventional precoder optimization in medium-scale scenarios, and significantly outperforms sub-optimal low complexity precoder algorithms in the large-scale regime.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,トランスミッタ(csit)における部分チャネル状態情報を含むレート・スプリッティング・マルチアクセス(rsma)プリコーダを直接最適化するためのメタラーニング型プリコーダ最適化フレームワークを提案する。 コンパクトニューラルネットワークのオーバーフィッティングを利用して、ASR(Average Sum-Rate)表現を最大化することにより、実行時間を最小化しながら、他のトレーニングデータの必要性を効果的に回避する。 数値計算の結果,メタラーニングに基づくソリューションは,中規模シナリオにおける従来のプリコーダ最適化と同等のasr性能を達成し,大規模システムにおけるサブ最適低複雑性プリコーダアルゴリズムを著しく上回っていることがわかった。

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