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题名基于可学习权重衰减的大规模MIMO信号检测
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作者
武苗苗
傅友华
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机构
南京邮电大学电子与光学工程学院、微电子学院
南京邮电大学射频集成与微组装技术国家地方联合工程实验室
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出处
《南京邮电大学学报（自然科学版）》
北大核心
2022年第1期45-52,共8页
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基金
国家自然科学基金(61771257)资助项目。
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文摘
大规模多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)系统随着天线数的增加,信号检测的计算复杂度随之提高,使用更深层次的神经网络并不会显著提高检测性能,因此设计一种低复杂度、高性能的检测算法尤为重要。文中提出了一种基于深度神经网络的大规模MIMO信号检测算法。该神经网络基于投影梯度下降算法展开,并引入了单调非递增函数,在训练期间可以动态地对权重进行优先级排序,从而保留重要的权重,将不重要的权重进行衰减。为了进一步提高检测性能,防止梯度消失,将单调非递增函数设置为可训练参数,在网络训练中对其值进行优化。仿真结果表明,所提出的学习算法收敛速度快,并且在检测精度方面优于大规模MIMO独立同分布模型(Massive MIMO-independent identically distributed,MMNet-iid)和最小均方误差算法。
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关键词
大规模多输入多输出系统
信号检测
深度神经网络
单调非递增函数
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Keywords
massive multiple-input multiple-output
signal detection
deep neural networks
monotone non-increasing function
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分类号
TN911.23
[电子电信—通信与信息系统]
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