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DeepNOMA: A Unified Framework for NOMA Using Deep Multi-Task Learning
IEEE Transactions on Wireless Communications ( IF 10.4 ) Pub Date : 2020-04-01 , DOI: 10.1109/twc.2019.2963185
Neng Ye , Xiangming Li , Hanxiao Yu , Lian Zhao , Wenjia Liu , Xiaolin Hou

Non-orthogonal multiple access (NOMA) will provide massive connectivity for future Internet of Things. However, the intrinsic non-orthogonality in NOMA makes it non-trivial to approach the performance limit with only conventional communication-theoretic tools. In this paper, we resort to deep multi-task learning for end-to-end optimization of NOMA, by regarding the overlapped transmissions as multiple distinctive but correlated learning tasks. First of all, we establish a unified multi-task deep neural network (DNN) framework for NOMA, namely DeepNOMA, which consists of a channel module, a multiple access signature mapping module, namely DeepMAS, and a multi-user detection module, namely DeepMUD. DeepMAS and DeepMUD are automatically trained in a data-driven fashion, and a multi-task balancing technique is then proposed to guarantee fairness among tasks as well as to avoid local optima. To further exploit the benefits of communication-domain expertise, we introduce constellation shape prior and inter-task interference cancellation structure into DeepMAS and DeepMUD, respectively. These sophisticated designs help to reduce the implementation complexity without sacrificing DNN’s universal function approximation property, which makes DeepNOMA a universal transceiver optimization approach. Detailed experiments and link-level simulations show that higher transmission accuracy and lower computational complexity can be simultaneously achieved by DeepNOMA under various channel models, compared with state-of-the-art.

中文翻译:

DeepNOMA:使用深度多任务学习的 NOMA 统一框架

非正交多路访问 (NOMA) 将为未来的物联网提供大规模连接。然而,NOMA 中固有的非正交性使得仅使用传统的通信理论工具来接近性能极限并非易事。在本文中,我们通过将重叠传输视为多个独特但相关的学习任务,采用深度多任务学习对 NOMA 进行端到端优化。首先,我们为NOMA建立了一个统一的多任务深度神经网络(DNN)框架,即DeepNOMA,它由一个通道模块、一个多访问签名映射模块即DeepMAS和一个多用户检测模块组成,即深泥。DeepMAS 和 DeepMUD 以数据驱动的方式自动训练,然后提出了一种多任务平衡技术来保证任务之间的公平性以及避免局部最优。为了进一步利用通信领域专业知识的优势,我们分别将星座形状先验和任务间干扰消除结构引入 DeepMAS 和 DeepMUD。这些复杂的设计有助于在不牺牲 DNN 的通用函数逼近特性的情况下降低实现复杂性,这使得 DeepNOMA 成为一种通用的收发器优化方法。详细的实验和链路级模拟表明,与最先进的技术相比,DeepNOMA 在各种信道模型下可以同时实现更高的传输精度和更低的计算复杂度。为了进一步利用通信领域专业知识的优势,我们分别将星座形状先验和任务间干扰消除结构引入 DeepMAS 和 DeepMUD。这些复杂的设计有助于在不牺牲 DNN 的通用函数逼近特性的情况下降低实现复杂性,这使得 DeepNOMA 成为一种通用的收发器优化方法。详细的实验和链路级模拟表明,与最先进的技术相比,DeepNOMA 在各种信道模型下可以同时实现更高的传输精度和更低的计算复杂度。为了进一步利用通信领域专业知识的优势,我们分别将星座形状先验和任务间干扰消除结构引入 DeepMAS 和 DeepMUD。这些复杂的设计有助于在不牺牲 DNN 的通用函数逼近特性的情况下降低实现复杂性,这使得 DeepNOMA 成为一种通用的收发器优化方法。详细的实验和链路级模拟表明,与最先进的技术相比,DeepNOMA 在各种信道模型下可以同时实现更高的传输精度和更低的计算复杂度。这些复杂的设计有助于在不牺牲 DNN 的通用函数逼近特性的情况下降低实现复杂性,这使得 DeepNOMA 成为一种通用的收发器优化方法。详细的实验和链路级模拟表明,与最先进的技术相比,DeepNOMA 在各种信道模型下可以同时实现更高的传输精度和更低的计算复杂度。这些复杂的设计有助于在不牺牲 DNN 的通用函数逼近特性的情况下降低实现复杂性,这使得 DeepNOMA 成为一种通用的收发器优化方法。详细的实验和链路级模拟表明,与最先进的技术相比,DeepNOMA 在各种信道模型下可以同时实现更高的传输精度和更低的计算复杂度。
更新日期:2020-04-01
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