首頁 > 期刊 > 自然科學與工程技術 > 信息科技 > 電信技術 > 重慶郵電大學學報·自然科學版 > 基于深度學習的MIMO系統(tǒng)聯(lián)合優(yōu)化 【正文】
基于深度學習的MIMO系統(tǒng)聯(lián)合優(yōu)化
李國權; 楊鵬; 林金朝; 徐勇軍; 龐宇; 徐永海 重慶郵電大學通信與信息工程學院; 重慶400065; 光電信息感測與傳輸技術重慶市重點實驗室; 重慶400065
- mimo系統(tǒng)
- 自動編碼器
- 深度學習
- 聯(lián)合優(yōu)化
摘要：自動編碼器神經(jīng)網(wǎng)絡可將通信系統(tǒng)重新構建為端到端的任務,從而實現(xiàn)整個系統(tǒng)的聯(lián)合優(yōu)化。針對基于深度學習的2用戶與4用戶多輸入多輸出(multiple-input multiple-output,MIMO)系統(tǒng)聯(lián)合優(yōu)化問題,提出將自動編碼器運用到系統(tǒng)中,將整個通信系統(tǒng)的發(fā)射端和接收端視為自動編碼器的編碼和譯碼部分,利用交叉熵損失加權和函數(shù)進行訓練學習,從而獲得優(yōu)化的系統(tǒng)模型,并進一步分析得出每個用戶的誤比特率及所有用戶的平均誤比特率。實驗結(jié)果表明,基于自動編碼器所構建的MIMO通信系統(tǒng)相比于傳統(tǒng)的通信系統(tǒng)具有更優(yōu)的系統(tǒng)性能。
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