State-of-the-art schemes for performance analysis and optimization of multiple-input multiple-output systems generally experience degradation or even become invalid in dynamic complex scenarios with unknown interference and channel state information (CSI) uncertainty. To adapt to the challenging settings and better accomplish these network auto-tuning tasks, we propose a generic learnable model-driven framework in this paper. To explain how the proposed framework works, we consider regularized zero-forcing precoding as a usage instance and design a light-weight neural network for refined prediction of sum rate and detection error based on coarse model-driven approximations. Then, we estimate the CSI uncertainty on the learned predictor in an iterative manner and, on this basis, optimize the transmit regularization term and subsequent receive power scaling factors. A deep unfolded projected gradient descent based algorithm is proposed for power scaling, which achieves favorable trade-off between convergence rate and robustness.


翻译:为了适应挑战环境,更好地完成这些网络自动化调整任务,我们在本文件中提出了一个通用的可学习模式驱动框架。为了解释拟议框架如何运作,我们考虑将常规化零推进预编码作为使用实例,并设计一个轻量级神经网络,根据粗略模型驱动的近似值,精确预测总和率和检测误差。然后,我们以迭接方式估算所学预测器的CSI不确定性,并在此基础上优化传输正规化术语并随后接收功率缩放系数。为缩小电力规模,建议了一种深入展开的预测梯度梯度基算法,该算法在趋同率和稳健度之间实现有利的平衡。

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