基于深度学习的MIMO系统联合信号检测与信道译码

摘要：

为进一步提高多输入多输出(multiple-input multiple-output,MIMO)系统性能,研究了深度学习方法来联合解决MIMO系统信号检测与信道译码问题.通过将深度神经网络、自动编码器神经网络与传统MIMO通信系统的物理层架构进行有机融合,构建了基于神经网络的MIMO系统模型,可获取系统发射端的信息比特或码字及信道状态信息,采用了端对端的训练方式,使不同神经网络模型可学习系统收发端的信息比特与码字的映射关系,联合实现了MIMO系统信号检测和信道译码,同时具有较低的复杂度.仿真结果表明,相比一些传统检测和译码算法,所提方法具有较优的检测和译码性能.

关键词：多输入多输出(MIMO)系统、深度学习、信号检测、信道译码

所属期刊栏目：33

分类号：TP183(自动化基础理论)

资助基金：国家重点研发计划;重庆市自然科学基金面上项目

在线出版日期：2021-05-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：176-184