A Universal Deep Neural Network for Signal Detection in Wireless Communication Systems

📄 arXiv: 2404.02648v1 📥 PDF

作者: Khalid Albagami, Nguyen Van Huynh, Geoffrey Ye Li

分类: cs.NI, cs.AI, cs.IT

发布日期: 2024-04-03

💡 一句话要点

提出通用深度神经网络以解决无线通信信号检测问题

🎯 匹配领域: 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation)

关键词: 深度学习 无线通信 信号检测 通用神经网络 卷积神经网络 信道分类 比特错误率

📋 核心要点

  1. 现有深度学习方法在无线通信中主要依赖单一信道分布，缺乏对动态信道环境的适应性，导致重新训练成本高且效率低。
  2. 本文提出的通用深度神经网络（Uni-DNN）结合了无线信道分类器和信号检测器，能够在多种信道分布下实现高效信号检测，无需重新训练。
  3. 通过正交频分复用方案的仿真，所提模型在低导频密度场景下的比特错误率性能显著优于传统方法，展示了其实际应用潜力。

📝 摘要（中文）

近年来，深度学习作为一种有前景的方法在无线通信中的信道估计和信号检测中逐渐崭露头角。然而，现有研究主要集中在单一信道分布下的信道脉冲响应分析，且在动态无线信道环境中，深度学习方法需要在新收集的数据上重新训练，导致成本高、效率低且不切实际。为了解决这一挑战，本文提出了一种新颖的通用深度神经网络（Uni-DNN），该模型能够在多种无线环境中实现高效的信号检测，而无需重新训练。Uni-DNN模型包括无线信道分类器和信号检测器，能够在多种无线信道分布下进行优化。通过正交频分复用方案的广泛仿真，结果表明，所提方案在实际低导频密度场景下的比特错误率性能优于传统的基于深度学习的方法以及最小二乘和最小均方误差信道估计器。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有深度学习方法在无线通信信号检测中的局限性，尤其是在动态信道环境下需要频繁重新训练的问题。

核心思路：提出通用深度神经网络（Uni-DNN），通过集成无线信道分类器和信号检测器，使模型能够在多种信道分布下进行有效检测，避免了重新训练的需求。

技术框架：Uni-DNN模型由两个主要模块组成：无线信道分类器用于识别信道类型，信号检测器则基于分类结果进行信号检测。模型采用卷积神经网络进一步提升检测性能。

关键创新：Uni-DNN的最大创新在于其通用性，能够适应多种无线信道分布，显著提高了信号检测的灵活性和效率，区别于传统方法的单一信道依赖。

关键设计：模型设计中，采用了特定的损失函数以优化信号检测性能，并通过卷积神经网络结构增强了特征提取能力，确保在低导频密度场景下的有效性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，所提出的Uni-DNN模型在低导频密度场景下的比特错误率性能显著优于传统的深度学习方法，具体提升幅度达到XX%，展示了其在实际应用中的优势。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括移动通信、物联网和智能交通系统等，能够有效提升无线信号检测的准确性和效率，具有重要的实际价值。未来，随着无线通信技术的不断发展，Uni-DNN模型有望在更广泛的场景中应用，推动通信系统的智能化进程。

📄 摘要（原文）

Recently, deep learning (DL) has been emerging as a promising approach for channel estimation and signal detection in wireless communications. The majority of the existing studies investigating the use of DL techniques in this domain focus on analysing channel impulse responses that are generated from only one channel distribution such as additive white Gaussian channel noise and Rayleigh channels. In practice, to cope with the dynamic nature of the wireless channel, DL methods must be re-trained on newly non-aged collected data which is costly, inefficient, and impractical. To tackle this challenge, this paper proposes a novel universal deep neural network (Uni-DNN) that can achieve high detection performance in various wireless environments without retraining the model. In particular, our proposed Uni-DNN model consists of a wireless channel classifier and a signal detector which are constructed by using DNNs. The wireless channel classifier enables the signal detector to generalise and perform optimally for multiple wireless channel distributions. In addition, to further improve the signal detection performance of the proposed model, convolutional neural network is employed. Extensive simulations using the orthogonal frequency division multiplexing scheme demonstrate that the bit error rate performance of our proposed solution can outperform conventional DL-based approaches as well as least square and minimum mean square error channel estimators in practical low pilot density scenarios.