文档名：大规模MIMO信号检测IPIC算法的深度学习网络
摘要：针对在大规模多输入多输出(Multiple-InputMultiple-Output,MIMO)系统中,信道硬化现象减弱时最小均方误差(MinimumMeanSquareError,MMSE)检测算法及Richardson、Jacobi等迭代检测算法检测性能退化严重的问题,提出了一种深度检测网络,称为IPICNet,将深度学习技术和迭代并行干扰消除(IterativeParallelInterferenceCancellation,IPIC)检测算法结合.在IPICNet中,将IPIC检测算法的迭代过程展开为深度网络,并在此基础修改网络架构和添加可训练参数,同时对网络中需要使用的投影函数和损失函数进行了讨论和设计.实验结果表明,训练完成的IPICNet能有效提升IPIC检测算法的检测性能并在信道硬化现象不明显的MIMO系统中稳定工作.
作者：曾相誌 涂媛媛 申滨Author：ZENGXiangzhi TUYuanyuan SHENBin
作者单位：重庆邮电大学通信与信息工程学院,重庆400065
刊名：电讯技术 ISTICPKU
Journal：TelecommunicationEngineering
年，卷(期)：2023, 63(8)
分类号：TN929.5
关键词：大规模MIMO 信号检测 深度学习 IPIC检测算法
Keywords：massiveMIMO signaldetection deeplearning IPICdetectionalgorithm
机标分类号：TN929.5TP391.41TP181
在线出版日期：2023年9月8日
基金项目：大规模MIMO信号检测IPIC算法的深度学习网络[
期刊论文] 电讯技术--2023, 63(8)曾相誌 涂媛媛 申滨针对在大规模多输入多输出(Multiple-InputMultiple-Output,MIMO)系统中,信道硬化现象减弱时最小均方误差(MinimumMeanSquareError,MMSE)检测算法及Richardson、Jacobi等迭代检测算法检测性能退化严重的问题,提出了一...参考文献和引证文献
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