Fugu-MT 論文翻訳(概要): Enhancing Channel Estimation in Quantized Systems with a Generative Prior

論文の概要: Enhancing Channel Estimation in Quantized Systems with a Generative Prior

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.03542v1
Date: Fri, 26 Apr 2024 09:27:59 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-05-12 15:50:33.689246
Title: Enhancing Channel Estimation in Quantized Systems with a Generative Prior
Title（参考訳）: 生成前の量子化システムにおけるチャネル推定の強化
Authors: Benedikt Fesl, Aziz Banna, Wolfgang Utschick,
Abstract要約: 本稿では,ガウス混合モデル(GMM)を前駆体として利用し,伝搬環境のチャネル分布を推定する。提案手法は,高分解能システムへの適応性を示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 9.486021754040483
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Channel estimation in quantized systems is challenging, particularly in low-resolution systems. In this work, we propose to leverage a Gaussian mixture model (GMM) as generative prior, capturing the channel distribution of the propagation environment, to enhance a classical estimation technique based on the expectation-maximization (EM) algorithm for one-bit quantization. Thereby, a maximum a posteriori (MAP) estimate of the most responsible mixture component is inferred for a quantized received signal, which is subsequently utilized in the EM algorithm as side information. Numerical results demonstrate the significant performance improvement of our proposed approach over both a simplistic Gaussian prior and current state-of-the-art channel estimators. Furthermore, the proposed estimation framework exhibits adaptability to higher resolution systems and alternative generative priors.
Abstract（参考訳）: 量子化システムにおけるチャネル推定は、特に低解像度システムでは困難である。本研究では,1ビット量子化のための期待最大化(EM)アルゴリズムに基づく古典的推定手法を改良するため,ガウス混合モデル(GMM)を前駆体として,伝搬環境のチャネル分布を捉えることを提案する。これにより、量子化された受信信号に対して、最も責任のある混合成分の最大後部推定(MAP)を推定し、その後、EMアルゴリズムでサイド情報として利用する。数値計算により, 単純ガウス事前推定と最先端チャネル推定の双方に対して, 提案手法の大幅な性能向上が示された。さらに,提案手法は,高分解能システムへの適応性を示す。

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