Index modulation (IM) reduces the power consumption and hardware cost of the multiple-input multiple-output (MIMO) system by activating part of the antennas for data transmission. However, IM significantly increases the complexity of the receiver and needs accurate channel estimation to guarantee its performance. To tackle these challenges, in this paper, we design a deep learning (DL) based detector for the IM aided MIMO (IM-MIMO) systems. We first formulate the detection process as a sparse reconstruction problem by utilizing the inherent attributes of IM. Then, based on greedy strategy, we design a DL based detector, called IMRecoNet, to realize this sparse reconstruction process. Different from the general neural networks, we introduce complex value operations to adapt the complex signals in communication systems. To the best of our knowledge, this is the first attempt that introduce complex valued neural network to the design of detector for the IM-MIMO systems. Finally, to verify the adaptability and robustness of the proposed detector, simulations are carried out with consideration of inaccurate channel state information (CSI) and correlated MIMO channels. The simulation results demonstrate that the proposed detector outperforms existing algorithms in terms of antenna recognition accuracy and bit error rate under various scenarios.


翻译:为应对这些挑战,我们在本文件中为IMIMIMIM(IM-MIMIMO)系统设计了一个基于深度学习(DL)的探测器。我们首先利用IMM的固有特性将探测过程设计成一个稀疏的重建问题。然后,根据贪婪战略,我们设计了一个基于DL的探测器,称为IMMECONet,以实现这一稀散的重建过程。与一般神经网络不同,我们采用复杂的价值操作来调整通信系统中的复杂信号。我们最了解的是,这是首次尝试为IMIMIM(IM-MIMO)系统设计一个有价值的复合神经网络来设计探测器。最后,为了核查拟议的探测器的适应性和可靠性,在进行模拟时会考虑到不准确的频道状态信息(CSI)和相关的MMMIMO天平率测试,结果显示,根据目前测算的精确度,在比特轨道上检测了现有精确度。

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