論文の概要: Truncated Polynomial Expansion-Based Detection in Massive MIMO: A Model-Driven Deep Learning Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.12595v1
• Date: Mon, 19 Feb 2024 23:19:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-21 17:46:24.022489
• Title: Truncated Polynomial Expansion-Based Detection in Massive MIMO: A Model-Driven Deep Learning Approach
• Title（参考訳）: 大規模mimoにおける多項式展開型検出:モデル駆動型ディープラーニングアプローチ
• Authors: Kazem Izadinasab, Ahmed Wagdy Shaban, Oussama Damen
• Abstract要約: 我々は、Hermitian expansion(TPE)の逆計算を効率的に行うためのディープラーニング(DL)ベースのアプローチを提案する。 モデル駆動型アプローチでは、与えられたTPE項のオフライントレーニング手順において、TPEの係数を最適化する。 シミュレーションの結果,提案手法は収束速度の点で従来のTPE法よりも優れた性能を示すことがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.104960878651584
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: In this paper, we propose a deep learning (DL)-based approach for efficiently computing the inverse of Hermitian matrices using truncated polynomial expansion (TPE). Our model-driven approach involves optimizing the coefficients of the TPE during an offline training procedure for a given number of TPE terms. We apply this method to signal detection in uplink massive multiple-input multiple-output (MIMO) systems, where the matrix inverse operation required by linear detectors, such as zero-forcing (ZF) and minimum mean square error (MMSE), is approximated using TPE. Our simulation results demonstrate that the proposed learned TPE-based method outperforms the conventional TPE method with optimal coefficients in terms of asymptotic convergence speed and reduces the computational complexity of the online detection stage, albeit at the expense of the offline training stage. However, the limited number of trainable parameters leads to a swift offline training process.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,Truncated polynomial expansion (TPE) を用いて,Hermitian行列の逆行列を効率的に計算するためのディープラーニング(DL)に基づくアプローチを提案する。 モデル駆動型アプローチでは、与えられたTPE項のオフライントレーニング手順において、TPEの係数を最適化する。 本手法は,ゼロ強制 (ZF) や最小平均二乗誤差 (MMSE) などの線形検出器が必要とする行列逆演算をTPEを用いて近似する,アップリンク多重出力多重出力 (MIMO) システムにおける信号検出に適用する。 シミュレーションの結果,学習したTPE法は,オンライン学習段階を犠牲にして,漸近収束速度の観点から従来のTPE法よりも優れており,オンライン検出段階の計算複雑性を低減していることがわかった。 しかし、トレーニング可能なパラメータの数が少ないと、オフライントレーニングプロセスが高速になる。

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