Autoencoder-bank Based Design for Adaptive Channel-Blind Robust Transmission
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The idea of employing deep autoencoders (AEs) has been recently proposed to capture the end-to-end performance in the physical layer of communication systems. However, most of the current methods for applying AEs are developed based on the assumption that there is an explicit channel model for training that matches the actual channel model in the online transmission. Since the actual channel varies over time, this imposes a major limitation on employing AE-based systems. In this paper, without relying on an explicit channel model, we propose an adaptive scheme to increase the reliability of an AE-based communication system over different channel conditions. More precisely, we divide the interval of random channel coefficients into n sub-intervals. Subsequently, in the offline training phase, we employ an AE bank consisting of n pairs of encoder and decoder and perform training over the sub-intervals. Then, in the online transmission phase, based on the actual channel conditions, the optimal pair of encoder and decoder is selected for data transmission in terms of satisfying an average block error rate (BLER) constraint imposed on the system. To monitor actual channel conditions for adopting the adaptive scheme, we assume a realistic scenario where the instantaneous channel gain is not known to Tx/Rx and it is blindly estimated at the RX, i.e., without using any pilot symbols. Our simulation results confirms the superiority of the proposed adaptive scheme over a non-adaptive scenario in terms of average power consumption. For instance, when the target average BLER is equal to 10−4 , our proposed algorithm with n = 5 can achieve a performance gain over 1.2 dB compared with a non-adaptive scheme
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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 | 0,001 | 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) | 0,003 | 0,001 |
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 ».