論文の概要: 2D-RC: Two-Dimensional Neural Network Approach for OTFS Symbol Detection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.08543v2
- Date: Thu, 25 Jan 2024 01:46:03 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-26 17:37:18.190054
- Title: 2D-RC: Two-Dimensional Neural Network Approach for OTFS Symbol Detection
- Title（参考訳）: 2D-RC:OTFSシンボル検出のための2次元ニューラルネットワークアプローチ
- Authors: Jiarui Xu, Karim Said, Lizhong Zheng, and Lingjia Liu
- Abstract要約: OTFSシステムにおいて、オンラインサブフレームベースのシンボル検出のためのReservoir Computing (RC)ベースのアプローチが導入されている。
本稿では,OTFSシステムのドメイン知識をシンボル検出の設計に組み込んだ2次元RC(2D-RC)手法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.019014658900463
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Orthogonal time frequency space (OTFS) is a promising modulation scheme for
wireless communication in high-mobility scenarios. Recently, a reservoir
computing (RC) based approach has been introduced for online subframe-based
symbol detection in the OTFS system, where only a limited number of
over-the-air (OTA) pilot symbols are utilized for training. However, this
approach does not leverage the domain knowledge specific to the OTFS system to
fully unlock the potential of RC. This paper introduces a novel two-dimensional
RC (2D-RC) method that incorporates the domain knowledge of the OTFS system
into the design for symbol detection in an online subframe-based manner.
Specifically, as the channel interaction in the delay-Doppler (DD) domain is a
two-dimensional (2D) circular operation, the 2D-RC is designed to have the 2D
circular padding procedure and the 2D filtering structure to embed this
knowledge. With the introduced architecture, 2D-RC can operate in the DD domain
with only a single neural network, instead of necessitating multiple RCs to
track channel variations in the time domain as in previous work. Numerical
experiments demonstrate the advantages of the 2D-RC approach over the previous
RC-based approach and compared model-based methods across different OTFS system
variants and modulation orders.
- Abstract（参考訳）: 直交時間周波数空間(OTFS)は、高移動度シナリオにおける無線通信のための有望な変調方式である。
近年,ota(over-the-air-air)パイロットシンボルが限られた数しか使用されていないotfsシステムにおいて,オンラインサブフレームに基づくシンボル検出のためのリザーバコンピューティング(rc)が導入された。
しかし、このアプローチはOTFSシステム固有のドメイン知識を活用せず、RCの可能性を完全に解放する。
本稿では,OTFSシステムのドメイン知識をオンラインサブフレーム方式でシンボル検出の設計に組み込んだ2次元RC(2D-RC)手法を提案する。
具体的には、遅延ドップラー(DD)領域におけるチャネル相互作用は2次元(2次元)の円形操作であるため、2D-RCは2次元の円パディング手順と2次元のフィルタリング構造を持つように設計されている。
導入されたアーキテクチャでは、2d-rcは単一のニューラルネットワークだけでddドメインで動作でき、以前の作業のように複数のrcsを必要とせず、時間領域のチャネル変動を追跡できる。
数値実験により,従来のRC方式に比べて2D-RC方式の利点を実証し,OTFS系と変調順序の異なるモデルベース手法との比較を行った。
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