論文の概要: A Machine Learning Approach for Simultaneous Demapping of QAM and APSK Constellations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.09909v1
• Date: Thu, 16 May 2024 08:57:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-17 14:51:34.632559
• Title: A Machine Learning Approach for Simultaneous Demapping of QAM and APSK Constellations
• Title（参考訳）: QAMとAPSKの同時デマッピングのための機械学習アプローチ
• Authors: Arwin Gansekoele, Alexios Balatsoukas-Stimming, Tom Brusse, Mark Hoogendoorn, Sandjai Bhulai, Rob van der Mei,
• Abstract要約: 本稿では、1つのDNNデマッパーが同時に複数のQAMとAPSK星座をデマップできる新しい確率的フレームワークを提案する。 また、我々のフレームワークは、星座の族における階層的関係を活用できることを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.718383919930469
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: As telecommunication systems evolve to meet increasing demands, integrating deep neural networks (DNNs) has shown promise in enhancing performance. However, the trade-off between accuracy and flexibility remains challenging when replacing traditional receivers with DNNs. This paper introduces a novel probabilistic framework that allows a single DNN demapper to demap multiple QAM and APSK constellations simultaneously. We also demonstrate that our framework allows exploiting hierarchical relationships in families of constellations. The consequence is that we need fewer neural network outputs to encode the same function without an increase in Bit Error Rate (BER). Our simulation results confirm that our approach approaches the optimal demodulation error bound under an Additive White Gaussian Noise (AWGN) channel for multiple constellations. Thereby, we address multiple important issues in making DNNs flexible enough for practical use as receivers.
• Abstract（参考訳）: 通信システムが増大する需要を満たすために進化するにつれて、ディープニューラルネットワーク(DNN)の統合は、パフォーマンスの向上を約束している。 しかし、従来の受信機をDNNに置き換える場合、精度と柔軟性のトレードオフは依然として困難である。 本稿では、1つのDNNデマッパーが同時に複数のQAMとAPSK星座をデマップできる新しい確率的フレームワークを提案する。 また、我々のフレームワークは、星座の族における階層的関係を活用できることを示した。 その結果、Bit Error Rate(BER)を増大させることなく、同じ機能をエンコードするために、ニューラルネットワーク出力を少なくする必要がある。 シミュレーションの結果,複数の星座に対する付加白色ガウスノイズ (AWGN) チャネル下での最適復調誤差にアプローチすることが確認された。 そこで我々は,DNNを受信機として活用するのに十分なフレキシブルにする上で,いくつかの重要な課題に対処する。

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