登入
Effiziente gemeinsame Kanalschätzung, Detektion und Decodierung für MIMO-URLLC-Systeme
核心概念
Der Beitrag entwickelt zwei neuartige trainierbare gemeinsame Kanalschätzungs-, Detektions- und Decodierungsempfänger (JCDD) für Gaussian-MIMO-Kanäle und sparse mmWave-MIMO-Kanäle, um die Probleme der Fehlerfortpflanzung und der Verarbeitungsverzögerung in herkömmlichen Turbo-Empfängern zu überwinden.
摘要
Der Artikel befasst sich mit dem Entwurf effizienter Empfänger für Mehreingang-Mehrausgang-Systeme mit ultrahoher Zuverlässigkeit und geringer Latenz (MIMO-URLLC). Die Herausforderungen liegen in der Verwendung kurzer Kanalkodes und weniger Pilotsymbole, was zu Fehlerfortpflanzung in herkömmlichen Turbo-Empfängern führen kann. Außerdem kann die Verarbeitungsverzögerung durch den Informationsaustausch zwischen den Modulen unerwünscht sein.
Um diese Probleme zu lösen, werden zwei neuartige JCDD-Formulierungen basierend auf dem Maximum-A-Posteriori-Kriterium entwickelt, die die Piloten, die Bit-zu-Symbol-Abbildung, die LDPC-Codebeschränkungen sowie die Kanalstatistik integrieren. Die resultierenden nicht-konvexen Probleme werden dann mit Hilfe von ADMM-Algorithmen gelöst, bei denen in jeder ADMM-Iteration geschlossene Lösungen erzielt werden. Darüber hinaus werden zwei JCDD-Neuronalnetze, JCDDNet-G und JCDDNet-S, durch Entfaltung der abgeleiteten ADMM-Algorithmen und Einführung von trainierbaren Parametern aufgebaut. Die Simulationen zeigen, dass die vorgeschlagenen trainierbaren JCDD-Empfänger die Turbo-Empfänger bei vertretbarem Rechenaufwand übertreffen können.
客製化摘要
使用 AI 重寫
產生引用格式
翻譯原文
翻譯成其他語言
產生心智圖
從原文內容
前往原文
arxiv.org
Trainable Joint Channel Estimation, Detection and Decoding for MIMO URLLC Systems
統計資料
Die Zuverlässigkeit von URLLC-Anwendungen soll mindestens 99,999% betragen, bei einer Ende-zu-Ende-Latenz von maximal 1 Millisekunde.
Kurze Paketübertragung kann verwendet werden, um die Latenzanforderungen von URLLC zu erfüllen.
Kurze Kanalkodes haben eine relativ schwache Fehlerkorrekturleistung.
Die Anzahl der Piloten sollte klein sein, um eine geringe Übertragungsverzögerung zu gewährleisten, was zu einer ungenauen Kanalschätzung führt.
引述
"Um die Auswirkungen von Decodierungsfehlern während der Turbo-Iterationen zu mildern, wurde in [17] eine auf dem mittleren quadratischen Fehler (MSE) basierende virtuelle Pilotauswahl entwickelt, um einen Teil der zuverlässigsten Datensymbole für die iterative Kanalschätzung zu verwenden."
"Trotz der empirischen Erfolge von Turbo-Empfängern bei langen Paketübertragungen kann die Leistung in MIMO-URLLC-Systemen, die mit kurzen LDPC-Codes codiert sind, verschlechtern, da der Belief-Propagation-Decoder aufgrund der kurzen Zyklen im Tanner-Graphen unter unerwünschtem positivem Feedback leiden kann, was zu schwerwiegender Fehlerfortpflanzung führt."
深入探究
Wie können die Leistungsvorteile der vorgeschlagenen JCDD-Empfänger auf andere Kanalmodelle wie Rayleigh-Fading oder Rician-Fading erweitert werden?
Um die Leistungsvorteile der vorgeschlagenen JCDD-Empfänger auf andere Kanalmodelle wie Rayleigh-Fading oder Rician-Fading zu erweitern, müssen Anpassungen an die spezifischen Charakteristika dieser Kanäle vorgenommen werden.
Rayleigh-Fading:
Für den Rayleigh-Fading-Kanal, der durch komplexe Gauß'sche Zufallsvariablen charakterisiert ist, müssen die Wahrscheinlichkeitsverteilungen und statistischen Eigenschaften des Kanals berücksichtigt werden. Dies erfordert eine Anpassung der Formulierungen und Algorithmen in den JCDD-Empfängern, um die spezifischen Anforderungen dieses Kanalmodells zu erfüllen.
Rician-Fading:
Bei Rician-Fading, das eine direkte Sichtlinie zwischen Sender und Empfänger sowie zusätzliche gestreute Wellen berücksichtigt, müssen die Parameter des Rician-Kanals in die JCDD-Empfänger integriert werden. Dies kann durch die Modellierung der Rician-Komponente und deren Auswirkungen auf die Kanalschätzung und -decodierung erfolgen.
Durch die Anpassung der JCDD-Empfänger an diese unterschiedlichen Kanalmodelle können die Leistungsvorteile auf verschiedene Fading-Szenarien erweitert werden, wodurch eine robuste und effiziente Kommunikation in verschiedenen Umgebungen gewährleistet wird.
Welche zusätzlichen Optimierungsmöglichkeiten gibt es, um den Rechenaufwand der JCDD-Empfänger weiter zu reduzieren?
Um den Rechenaufwand der JCDD-Empfänger weiter zu reduzieren, können zusätzliche Optimierungsmöglichkeiten in Betracht gezogen werden:
Approximationstechniken:
Durch die Verwendung von Approximationstechniken wie Truncation oder Approximation von Matrixoperationen können komplexe Berechnungen vereinfacht und beschleunigt werden, ohne die Genauigkeit wesentlich zu beeinträchtigen.
Parallelisierung:
Die Implementierung von Parallelisierungstechniken auf Hardwareebene, z. B. die Nutzung von Multi-Core-Prozessoren oder Grafikprozessoren (GPUs), kann die Berechnungszeit der JCDD-Empfänger erheblich verkürzen.
Quantisierung:
Die Quantisierung von Parametern oder Daten in den JCDD-Empfängern kann den Rechenaufwand reduzieren, indem die Genauigkeit leicht verringert wird. Dies kann insbesondere bei der Implementierung auf Hardware mit begrenzten Ressourcen nützlich sein.
Optimierungsalgorithmen:
Die Verwendung effizienter Optimierungsalgorithmen wie stochastische Gradientenabstiegsverfahren oder konvexe Optimierungsmethoden kann die Konvergenzgeschwindigkeit verbessern und den Rechenaufwand verringern.
Durch die Implementierung dieser zusätzlichen Optimierungsmöglichkeiten können die JCDD-Empfänger weiter optimiert werden, um eine schnellere und effizientere Verarbeitung von Daten in drahtlosen Kommunikationssystemen zu ermöglichen.
Wie können die JCDD-Empfänger für Mehrbenutzer-MIMO-URLLC-Systeme erweitert werden, um die Interferenz zwischen Benutzern effektiv zu behandeln?
Für Mehrbenutzer-MIMO-URLLC-Systeme ist es wichtig, die Interferenz zwischen den Benutzern effektiv zu behandeln, um eine zuverlässige und latenzarme Kommunikation zu gewährleisten. Hier sind einige Möglichkeiten, wie die JCDD-Empfänger für solche Systeme erweitert werden können:
Mehrbenutzerdetektion:
Durch die Integration von Mehrbenutzerdetektionsalgorithmen in die JCDD-Empfänger können gleichzeitig mehrere Benutzerdatenströme verarbeitet und die Interferenz zwischen den Benutzern reduziert werden.
Interferenzunterdrückung:
Die Implementierung von Interferenzunterdrückungstechniken wie Nulling, Beamforming oder Spreizspektrumtechniken kann dazu beitragen, die Interferenz zwischen den Benutzern zu minimieren und die Kanalkapazität zu verbessern.
Ressourcenzuweisung:
Eine effiziente Ressourcenzuweisung, z. B. durch dynamische Zeit- und Frequenzplanung oder Leistungssteuerung, kann dazu beitragen, die Interferenz zu minimieren und die Gesamtleistung des Systems zu optimieren.
Koordinierte Mehrbenutzerübertragung:
Die Einführung von koordinierter Mehrbenutzerübertragung, bei der die Benutzerdatenströme gemeinsam verarbeitet werden, kann die Interferenz reduzieren und die Systemkapazität verbessern.
Durch die Erweiterung der JCDD-Empfänger um diese Funktionen können Mehrbenutzer-MIMO-URLLC-Systeme effektiv verwaltet werden, um eine zuverlässige und latenzarme drahtlose Kommunikation für mehrere Benutzer zu gewährleisten.
0
© 2024 by Linnk AI