Novel Low-complexity Neural Network Aided Detection for FTN Signalling in ISI Channel
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
This paper studies the application of neural networks to Viterbi detection of Faster-Than-Nyquist (FTN) signals in an intersymbol interference (ISI) channel. In particular, we propose a novel low-complexity neural network structure for calculating the branch metrics, and we explore its suitability for FTN signalling with channel uncertainty. We compare the proposed network to another neural network-based technique for metric calculation, the ViterbiNet, which was originally designed for ISI channels. The simulation results confirm that the proposed neural network outperforms the ViterbiNet, with much lower complexity, and is much more resilient to channel uncertainty than the traditional Viterbi detector, which uses Euclidean distance for metric calculations. We further show that the proposed neural network exhibits robustness to being trained at mismatched SNR values and FTN squeezing parameters, meaning that the number of trained models required can be significantly reduced. Additionally, the results show that the proposed neural network remains a favorable alternative at much higher levels of channel uncertainties, the results also reflect that we can generalize the proposed network to work with different channel models defined by different decaying factors. Finally, we show that we can still achieve a bandwidth efficiency gain of 33% due to FTN by using the proposed network in the presence of channel uncertainty.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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