論文の概要: Learning Robust Representations for Communications over Interference-limited Channels

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.19767v1
• Date: Sun, 13 Oct 2024 09:09:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-03 08:19:22.645916
• Title: Learning Robust Representations for Communications over Interference-limited Channels
• Title（参考訳）: 干渉制限チャネルを用いた通信におけるロバスト表現の学習
• Authors: Shubham Paul, Sudharsan Senthil, Preethi Seshadri, Nambi Seshadri, R David Koilpillai,
• Abstract要約: 本研究では、干渉制限環境下でのブロック伝送と検出のためのエンコーダとデコーダの設計のために、TwinNetとSiameseNetという2つの高効率な手法を紹介した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6990493129893111
• License:
• Abstract: In the context of cellular networks, users located at the periphery of cells are particularly vulnerable to substantial interference from neighbouring cells, which can be represented as a two-user interference channel. This study introduces two highly effective methodologies, namely TwinNet and SiameseNet, using autoencoders, tailored for the design of encoders and decoders for block transmission and detection in interference-limited environments. The findings unambiguously illustrate that the developed models are capable of leveraging the interference structure to outperform traditional methods reliant on complete orthogonality. While it is recognized that systems employing coordinated transmissions and independent detection can offer greater capacity, the specific gains of data-driven models have not been thoroughly quantified or elucidated. This paper conducts an analysis to demonstrate the quantifiable advantages of such models in particular scenarios. Additionally, a comprehensive examination of the characteristics of codewords generated by these models is provided to offer a more intuitive comprehension of how these models achieve superior performance.
• Abstract（参考訳）: 細胞ネットワークの文脈では、細胞周辺に位置するユーザは、特に2ユーザ干渉チャネルとして表される近隣の細胞からのかなりの干渉に対して脆弱である。 本研究では, 干渉制限環境下でのブロック伝送および検出のためのエンコーダとデコーダの設計に適した, オートエンコーダを用いたTwinNetとSiameseNetの2つの高効率手法を提案する。 この結果は、開発モデルが干渉構造を利用して、完全な直交性に依存した従来の手法より優れた性能を発揮することを明らかに示している。 コーディネート伝送と独立検出を用いたシステムはキャパシティを高めることができるが、データ駆動モデルの特定のゲインは、完全に定量化あるいは解明されていない。 本稿では,特定のシナリオにおいて,そのようなモデルの定量的メリットを実証するために分析を行う。 さらに、これらのモデルによって生成されたコードワードの特徴を網羅的に検証し、これらのモデルが優れたパフォーマンスを達成する方法のより直感的な理解を提供する。

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