채널 상태 정보가 없거나 수신기에만 있는 페이딩 채널에 대한 단기 코드 학습

Conceptos Básicos

채널 상태 정보가 없거나 수신기에만 있는 경우, 기존 가우시안 코드보다 성능이 우수한 단기 코드를 딥러닝 기반 오토인코더를 통해 설계할 수 있다.

Resumen

이 연구에서는 채널 상태 정보가 없거나 수신기에만 있는 경우, 단기 코드를 설계하기 위해 딥러닝 기반 오토인코더를 사용하였다.

채널 상태 정보가 없는 경우:

• 실수부와 허수부의 페이딩 랜덤 변수 분포가 전체 실수선 상에 있으면, 학습된 코드는 상호 직교적이다.
• 그러나 비음수 실수선 상에 분포하면, 코드는 상호 직교적이지 않다.

채널 상태 정보가 수신기에만 있는 경우:

• AWGN 채널용으로 설계된 딥러닝 기반 코드는 최적 코히어런트 검출을 사용한 페이딩 채널에서 성능이 저하된다.
• 페이딩 채널용으로 특별히 설계된 코드는 인코딩, 코히어런트 결합, 디코딩을 오토인코더가 공동으로 학습하여 더 나은 성능을 보인다.

두 경우 모두 기존 클래식 코드보다 성능이 같거나 우수하다.

Estadísticas

채널 상태 정보가 없는 경우, M=2, n=2에서 학습된 코드워드는 [1.41, 0.0], [0.0, -1.41]이다.
채널 상태 정보가 수신기에만 있는 경우, M=16, n=7에서 학습된 코드는 기존 (7, 4) 해밍 코드와 유사한 성능을 보인다.

Citas

"채널 상태 정보가 없거나 수신기에만 의존하는 경우, 가우시안 코드는 적합하지 않을 수 있다."
"딥러닝 기반 코드는 기존 클래식 코드와 비교하여 적어도 동등하거나 더 나은 성능을 보인다."

Ideas clave extraídas de

Learning Short Codes for Fading Channels with No or Receiver-Only Channel State Information

by Rishabh Shar... a las arxiv.org 09-16-2024

https://arxiv.org/pdf/2409.08581.pdf

Consultas más profundas

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