One-Bit Precoding Constellation Design via Autoencoder-Based Deep Learning
Notice bibliographique
Résumé
This paper considers a multicasting system in which the base station has a large number of antennas with cost-effective one-bit digital-to-analog converters and aims to send a common symbol to multiple remote users. Unlike the existing literature which seeks to design the one-bit precoder for a given constellation, e.g., quadrature amplitude modulation (QAM) or phase shift keying (PSK), this paper aims to jointly design the transmit one-bit precoder and the receive constellation by leveraging the concept of autoencoder, wherein the end-to-end multicasting system is modeled using a deep neural network with the one-bit precoding constraint represented by a binary thresholding layer. To deal with the issue that such a binary layer always produces a gradient of zero, and thus prevents an effective end-to-end training when using the conventional back-propagation method, this paper uses a variant of straight-through estimator which approximates the thresholding function with a properly scaled sigmoid function in the back-propagation phase. Numerical results show that, for a fixed channel scenario, the proposed autoencoder-based constellation design is superior to the conventional QAM and PSK constellations. Using the insights obtained from fixed channel scenarios, we also propose a constellation design for varying channel scenarios and numerically show that the proposed design achieves a better performance as compared to the conventional constellations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».