論文の概要: Deep Learning in Wireless Communication Receiver: A Survey
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.17184v1
- Date: Sat, 25 Jan 2025 16:37:22 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-01-30 15:52:56.210894
- Title: Deep Learning in Wireless Communication Receiver: A Survey
- Title（参考訳）: 無線通信受信機におけるディープラーニング
- Authors: Shadman Rahman Doha, Ahmed Abdelhadi,
- Abstract要約: ディープニューラルネットワーク(DNN)を利用した無線通信受信機の設計
本稿では,多層パーセプトロン(MLP),畳み込みニューラルネットワーク(CNN),リカレントニューラルネットワーク(RNN),生成的対向ネットワーク(GAN)など,さまざまなディープラーニングアーキテクチャについて検討する。
同期、チャネル推定、等化、時空間復号化、復号化、復号化、干渉キャンセル、分類変調などの受信機の鍵モジュールについて議論する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.6925194411091724
- License:
- Abstract: The design of wireless communication receivers to enhance signal processing in complex and dynamic environments is going through a transformation by leveraging deep neural networks (DNNs). Traditional wireless receivers depend on mathematical models and algorithms, which do not have the ability to adapt or learn from data. In contrast, deep learning-based receivers are more suitable for modern wireless communication systems because they can learn from data and adapt accordingly. This survey explores various deep learning architectures such as multilayer perceptrons (MLPs), convolutional neural networks (CNNs), recurrent neural networks (RNNs), generative adversarial networks (GANs), and autoencoders, focusing on their application in the design of wireless receivers. Key modules of a receiver such as synchronization, channel estimation, equalization, space-time decoding, demodulation, decoding, interference cancellation, and modulation classification are discussed in the context of advanced wireless technologies like orthogonal frequency division multiplexing (OFDM), multiple input multiple output (MIMO), semantic communication, task-oriented communication, and next-generation (Next-G) networks. The survey not only emphasizes the potential of deep learning-based receivers in future wireless communication but also investigates different challenges of deep learning-based receivers, such as data availability, security and privacy concerns, model interpretability, computational complexity, and integration with legacy systems.
- Abstract（参考訳）: 複雑でダイナミックな環境で信号処理を強化する無線通信受信機の設計は、ディープニューラルネットワーク(DNN)を活用して、トランスフォーメーションを経ている。
従来の無線受信機は数学的モデルやアルゴリズムに依存しており、データへの適応や学習ができない。
対照的に、ディープラーニングベースの受信機は、データから学習し、それに応じて適応できるため、現代の無線通信システムに適している。
本調査では,マルチ層パーセプトロン(MLP),畳み込みニューラルネットワーク(CNN),リカレントニューラルネットワーク(RNN),GAN(Generative Adversarial Network),オートエンコーダなど,さまざまなディープラーニングアーキテクチャについて検討し,無線受信機の設計に焦点をあてる。
直交周波数分割多重化(OFDM)、多重入力多重出力(MIMO)、セマンティック通信、タスク指向通信、次世代(Next-G)ネットワークといった先進無線技術の文脈において、受信機の主要モジュールである同期、チャネル推定、等化、時空間復号化、復号化、復号化、干渉キャンセル、変調分類について論じる。
この調査は、将来の無線通信におけるディープラーニングベースの受信機の可能性を強調するだけでなく、データ可用性、セキュリティとプライバシの懸念、モデルの解釈可能性、計算複雑性、レガシーシステムとの統合といった、ディープラーニングベースの受信機に関するさまざまな課題についても調査している。
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