当前位置:
X-MOL 学术
›
IEEE Trans. Wirel. Commun.
›
论文详情
Our official English website, www.x-mol.net, welcomes your feedback! (Note: you will need to create a separate account there.)
Supervised and Semi-Supervised Learning for MIMO Blind Detection with Low-Resolution ADCs
IEEE Transactions on Wireless Communications ( IF 10.4 ) Pub Date : 2020-04-01 , DOI: 10.1109/twc.2020.2964661 Ly V. Nguyen , Duy Trong Ngo , Nghi H. Tran , A. Lee Swindlehurst , Duy H. N. Nguyen
IEEE Transactions on Wireless Communications ( IF 10.4 ) Pub Date : 2020-04-01 , DOI: 10.1109/twc.2020.2964661 Ly V. Nguyen , Duy Trong Ngo , Nghi H. Tran , A. Lee Swindlehurst , Duy H. N. Nguyen
The use of low-resolution analog-to-digital converters (ADCs) is considered to be an effective technique to reduce the power consumption and hardware complexity of wireless transceivers. However, in systems with low-resolution ADCs, obtaining channel state information (CSI) is difficult due to significant distortions in the received signals. The primary motivation of this paper is to show that learning techniques can mitigate the impact of CSI unavailability. We study the blind detection problem in multiple-input-multiple-output (MIMO) systems with low-resolution ADCs using learning approaches. Two methods, which employ a sequence of pilot symbol vectors as the initial training data, are proposed. The first method exploits the use of a cyclic redundancy check (CRC) to obtain more training data, which helps improve the detection accuracy. The second method is based on the perspective that the to-be-decoded data can itself assist the learning process, so no further training information is required except the pilot sequence. For the case of 1-bit ADCs, we provide a performance analysis of the vector error rate for the proposed methods. Based on the analytical results, a criterion for designing transmitted signals is also presented. Simulation results show that the proposed methods outperform existing techniques and are also more robust.
中文翻译:
使用低分辨率 ADC 进行 MIMO 盲检测的监督和半监督学习
使用低分辨率模数转换器 (ADC) 被认为是降低无线收发器功耗和硬件复杂性的有效技术。然而,在具有低分辨率 ADC 的系统中,由于接收信号的严重失真,很难获得通道状态信息 (CSI)。本文的主要动机是表明学习技术可以减轻 CSI 不可用的影响。我们使用学习方法研究具有低分辨率 ADC 的多输入多输出 (MIMO) 系统中的盲检测问题。提出了两种使用导频符号向量序列作为初始训练数据的方法。第一种方法利用循环冗余校验(CRC)来获得更多的训练数据,这有助于提高检测精度。第二种方法是基于待解码数据本身可以辅助学习过程的观点,因此除了导频序列之外不需要进一步的训练信息。对于 1 位 ADC,我们提供了所提出方法的向量错误率的性能分析。根据分析结果,还提出了设计传输信号的准则。仿真结果表明,所提出的方法优于现有技术,并且更加鲁棒。还提出了设计传输信号的标准。仿真结果表明,所提出的方法优于现有技术,并且更加鲁棒。还提出了设计传输信号的标准。仿真结果表明,所提出的方法优于现有技术,并且更加鲁棒。
更新日期:2020-04-01
中文翻译:
使用低分辨率 ADC 进行 MIMO 盲检测的监督和半监督学习
使用低分辨率模数转换器 (ADC) 被认为是降低无线收发器功耗和硬件复杂性的有效技术。然而,在具有低分辨率 ADC 的系统中,由于接收信号的严重失真,很难获得通道状态信息 (CSI)。本文的主要动机是表明学习技术可以减轻 CSI 不可用的影响。我们使用学习方法研究具有低分辨率 ADC 的多输入多输出 (MIMO) 系统中的盲检测问题。提出了两种使用导频符号向量序列作为初始训练数据的方法。第一种方法利用循环冗余校验(CRC)来获得更多的训练数据,这有助于提高检测精度。第二种方法是基于待解码数据本身可以辅助学习过程的观点,因此除了导频序列之外不需要进一步的训练信息。对于 1 位 ADC,我们提供了所提出方法的向量错误率的性能分析。根据分析结果,还提出了设计传输信号的准则。仿真结果表明,所提出的方法优于现有技术,并且更加鲁棒。还提出了设计传输信号的标准。仿真结果表明,所提出的方法优于现有技术,并且更加鲁棒。还提出了设计传输信号的标准。仿真结果表明,所提出的方法优于现有技术,并且更加鲁棒。