Autoencoder-based Spatial Modulation for the Next Generation of Wireless Networks
Notice bibliographique
Résumé
<p>Spatial Modulation (SM) has been proposed as a multiple-input-multiple-output (MIMO)-based technique to overcome the inter-channel interference experienced in conventional MIMO systems. It has been further shown that SM enhances energy efficiency and reduces the receiver’s complexity. Nevertheless, under high antenna correlation scenarios, the detection performance of the antenna indices degrades significantly. To address this critical concern, in this paper, we propose three autoencoder-based frameworks for spatial modulation. The first scenario, similar to conventional spatial modulation, trains the encoder for data modulation and the decoder for data demodulation as well as antenna index detection. The performance of this framework deteriorates in high antenna correlation scenarios. Therefore, two novel solutions are presented to embed the antenna index into the transmitted signal in order to reduce the receiver’s reliance on the channel conditions. The first framework adds a phase-shift keying-based antenna signature, while the other trains the encoder to learn an appropriate antenna index embedding. Simulation results show that the two enhanced frameworks result in a significantly enhanced performance, compared to conventional spatial modulation, in terms of block error rate and power efficiency under a high correlation setup (about 18 dB and 24 dB gain, respectively, at a Rician factor of 20 dB).</p>
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».