Deep Learning-based List Sphere Decoding for Faster-than-Nyquist (FTN) Signaling Detection
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Faster-than-Nyquist (FTN) signaling is a candidate non-orthonormal transmission technique to improve the spectral efficiency (SE) of future communication systems. However, such improvements of the SE are at the cost of additional computational complexity to remove the intentionally introduced intersymbol interference. In this paper, we investigate the use of deep learning (DL) to reduce the detection complexity of FTN signaling. To eliminate the need of having a noise whitening filter at the receiver, we first present an equivalent FTN signaling model based on using a set of orthonormal basis functions and identify its operation region. Second, we propose a DL-based list sphere decoding (DL-LSD) algorithm that selects and updates the initial radius of the original LSD to guarantee a pre-defined number N <inf xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">L</inf> of lattice points inside the hypersphere. This is achieved by training a neural network to output an approximate initial radius that includes N <inf xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">L</inf> lattice points. At the testing phase, if the hypersphere has more than N <inf xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">L</inf> lattice points, we keep the N <inf xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">L</inf> closest points to the point corresponding to the received FTN signal; however, if the hypersphere has less than N <inf xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">L</inf> points, we increase the approximate initial radius by a value that depends on the standard deviation of the distribution of the output radii from the training phase. Then, the approximate value of the log-likelihood ratio (LLR) is calculated based on the obtained N <inf xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">L</inf> points. Simulation results show that the computational complexity of the proposed DL-LSD is lower than its counterpart of the original LSD by orders of magnitude.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 découle