基于SDNSR-Net深度網(wǎng)絡(luò)的大規(guī)模MIMO信號(hào)檢測(cè)算法
所屬分類(lèi)：技術(shù)論文
上傳者：aetmagazine
文檔大小：620 K
標(biāo)簽： 大規(guī)模MIMO系統(tǒng) 信號(hào)檢測(cè) 模型驅(qū)動(dòng)
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文檔介紹：大規(guī)模多輸入多輸出(MIMO)系統(tǒng)能有效地提高頻譜效率，當(dāng)天線規(guī)模漸進(jìn)趨向于無(wú)窮時(shí)，最小均方誤差(MMSE)檢測(cè)算法能達(dá)到接近最優(yōu)的檢測(cè)性能。然而由于算法中存在矩陣求逆的步驟，帶來(lái)極高的計(jì)算復(fù)雜度，在大規(guī)模MIMO系統(tǒng)中難以實(shí)現(xiàn)。理查森(Richardson)算法能夠在不對(duì)矩陣求逆的情況下，以迭代的形式達(dá)到MMSE算法的檢測(cè)性能，但該算法受其松弛參數(shù)影響較大。在結(jié)合最陡梯度下降算法的Richardson算法(SDNSR)中，松弛參數(shù)的誤差可由梯度下降算法彌補(bǔ)，卻提高了計(jì)算復(fù)雜度。首先通過(guò)深度展開(kāi)的思想，將SDNSR的迭代過(guò)程映射為深度檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)(SDNSR-Net)；然后，通過(guò)修改網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)及添加可訓(xùn)練參數(shù)來(lái)降低計(jì)算復(fù)雜度并提高檢測(cè)精度。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，在上行鏈路大規(guī)模MIMO系統(tǒng)中不同信噪比和天線配置的情況下，SDNSR-Net都優(yōu)于其他典型的檢測(cè)算法，可作為實(shí)際中有效的待選檢測(cè)方案。
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