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Symbol Detection for Massive MIMO AF Relays Using Approximate Bayesian Inference
arXiv - CS - Information Theory Pub Date : 2020-03-26 , DOI: arxiv-2003.11760 Haochuan Zhang and Qiuyun Zou
arXiv - CS - Information Theory Pub Date : 2020-03-26 , DOI: arxiv-2003.11760 Haochuan Zhang and Qiuyun Zou
For massive MIMO AF relays, symbol detection becomes a practical issue when
the number of antennas is not large enough, since linear methods are
non-optimal and optimal methods are exponentially complex. This paper proposes
a new detection algorithm that offers Bayesian-optimal MSE at the cost of
$O(n^3)$ complexity per iteration. The algorithm is in essence a hybrid of two
methods recently developed for deep learning, with particular optimization for
relay. As a hybrid, it inherits from the two a state evolution formulism, where
the asymptotic MSE can be precisely predicted through a scalar equivalent
model. The algorithm also degenerates easily to many results well-known when
single-hop considered.
中文翻译:
使用近似贝叶斯推理的大规模 MIMO AF 中继的符号检测
对于大规模 MIMO AF 中继,当天线数量不够大时,符号检测成为一个实际问题,因为线性方法不是最优的,而最优方法是指数复杂的。本文提出了一种新的检测算法,该算法以每次迭代的复杂度为 $O(n^3)$ 为代价提供贝叶斯最优 MSE。该算法本质上是最近为深度学习开发的两种方法的混合,特别是对中继进行了优化。作为混合体,它继承了两者的状态演化公式,其中渐近 MSE 可以通过标量等效模型精确预测。当考虑单跳时,该算法也很容易退化为许多众所周知的结果。
更新日期:2020-03-27
中文翻译:
使用近似贝叶斯推理的大规模 MIMO AF 中继的符号检测
对于大规模 MIMO AF 中继,当天线数量不够大时,符号检测成为一个实际问题,因为线性方法不是最优的,而最优方法是指数复杂的。本文提出了一种新的检测算法,该算法以每次迭代的复杂度为 $O(n^3)$ 为代价提供贝叶斯最优 MSE。该算法本质上是最近为深度学习开发的两种方法的混合,特别是对中继进行了优化。作为混合体,它继承了两者的状态演化公式,其中渐近 MSE 可以通过标量等效模型精确预测。当考虑单跳时,该算法也很容易退化为许多众所周知的结果。