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Multilevel MIMO Detection with Deep Learning

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Résultats de recherche: Le chapitre dans un livre, un rapport, une anthologie ou une collectionContribution à une conférenceRevue par des pairs

Résumé

A quasi-static flat multiple-antenna channel is considered. We show how real multilevel modulation symbols can be detected via deep neural networks. A multi-plateau sigmoid function is introduced. Then, after showing the DNN architecture for detection, we propose a twin-network neural structure. Batch size and training statistics for efficient learning are investigated. Near-Maximum-Likelihood performance with a relatively reasonable number of parameters is achieved.

langue originaleAnglais
titreConference Record of the 52nd Asilomar Conference on Signals, Systems and Computers, ACSSC 2018
rédacteurs en chefMichael B. Matthews
EditeurIEEE Computer Society
Pages1805-1809
Nombre de pages5
ISBN (Electronique)9781538692189
Les DOIs
étatPublié - 2 juil. 2018
Evénement52nd Asilomar Conference on Signals, Systems and Computers, ACSSC 2018 - Pacific Grove, États-Unis
Durée: 28 oct. 201831 oct. 2018

Série de publications

NomConference Record - Asilomar Conference on Signals, Systems and Computers
Volume2018-October
ISSN (imprimé)1058-6393

Une conférence

Une conférence52nd Asilomar Conference on Signals, Systems and Computers, ACSSC 2018
Pays/TerritoireÉtats-Unis
La villePacific Grove
période28/10/1831/10/18

Empreinte digitale

Examiner les sujets de recherche de « Multilevel MIMO Detection with Deep Learning ». Ensemble, ils forment une empreinte digitale unique.

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