In this paper, a novel end-to-end learning approach, namely JTRD-Net, is proposed for uplink multiuser single-input multiple-output (MU-SIMO) joint transmitter and non-coherent receiver design (JTRD) in fading channels. The basic idea lies in the use of artificial neural networks (ANNs) to replace traditional communication modules at both transmitter and receiver sides. More specifically, the transmitter side is modeled as a group of parallel linear layers, which are responsible for multiuser waveform design; and the non-coherent receiver is formed by a deep feed-forward neural network (DFNN) so as to provide multiuser detection (MUD) capabilities. The entire JTRD-Net can be trained from end to end to adapt to channel statistics through deep learning. After training, JTRD-Net can work efficiently in a non-coherent manner without requiring any levels of channel state information (CSI). In addition to the network architecture, a novel weight-initialization method, namely symmetrical-interval initialization, is proposed for JTRD-Net. It is shown that the symmetrical-interval initialization outperforms the conventional method (e.g. Xavier initialization) in terms of well-balanced convergence-rate among users. Simulation results show that the proposed JTRD-Net approach takes significant advantages in terms of reliability and scalability over baseline schemes on both i.i.d. complex Gaussian channels and spatially-correlated channels.


翻译:在本文中,提出了一种新型端对端学习方法,即JTRD-Net,用于在淡化的渠道中将多用户单输入多输出线(MU-SIMO)联合发报机和非相容接收器设计(JTRD)进行上行连接,其基本理念在于使用人工神经网络(ANNS)来取代发射机和接收机两侧的传统通信模块。更具体地说,发射机的侧面建模是一个平行线性层组,负责多用户波形设计;不协调接收机由深供料前神经网络(DFNN)组成,以便提供多用户检测(MUD)能力。整个JTRD-Net可以从终端到终端培训,通过深层学习来适应统计数据。经过培训后,JTRD-Net可以以不连贯的方式高效运作,而不需要任何水平的频道状态信息。除了网络结构外,还在JTRD-Net的初始基线-趋同级系统中提出了一种新型的重度-交叉启动方法(即对称对称正对齐-交错相互初始和对齐化的轨道) 常规方法显示,在初始的平衡化的平衡化方法的优度。

0
下载
关闭预览

相关内容

专知会员服务
25+阅读 · 2021年4月2日
【陈天奇】TVM:端到端自动深度学习编译器,244页ppt
专知会员服务
85+阅读 · 2020年5月11日
元学习(meta learning) 最新进展综述论文
专知会员服务
276+阅读 · 2020年5月8日
深度强化学习策略梯度教程,53页ppt
专知会员服务
177+阅读 · 2020年2月1日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
171+阅读 · 2019年10月11日
MIT新书《强化学习与最优控制》
专知会员服务
272+阅读 · 2019年10月9日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月18日
Call for Participation: Shared Tasks in NLPCC 2019
中国计算机学会
5+阅读 · 2019年3月22日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
15+阅读 · 2019年1月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
强化学习 cartpole_a3c
CreateAMind
9+阅读 · 2017年7月21日
Arxiv
5+阅读 · 2021年2月8日
Arxiv
7+阅读 · 2020年9月17日
Self-Driving Cars: A Survey
Arxiv
41+阅读 · 2019年1月14日
Accelerated Methods for Deep Reinforcement Learning
Arxiv
6+阅读 · 2019年1月10日
Arxiv
19+阅读 · 2018年3月28日
VIP会员
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月18日
Call for Participation: Shared Tasks in NLPCC 2019
中国计算机学会
5+阅读 · 2019年3月22日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
15+阅读 · 2019年1月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
强化学习 cartpole_a3c
CreateAMind
9+阅读 · 2017年7月21日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员