基于SAMP-Net的MIMO信号检测算法

• 作者: 胡钟秀 王鸿 宋荣方
• 来源期刊: 南京邮电大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 深度学习 迭代算法 模型驱动 MIMO检测
• 年，卷（期）: 2020,（6）
• 所属期刊栏目: 通信与电子
• 页码范围: 36-41
• 页数: 6页
• 分类号: TN929.5
• 语种: 中文
• DOI: 10.14132/j.cnki.1673-5439.2020.06.006

摘要

文中提出了一种用于多输入多输出(MIMO)检测的模型驱动型深度学习网络.首先,对MI-MO系统信号检测问题进行了建模,并且介绍了几种传统检测算法;然后,将简化近似消息传递(SAMP)迭代检测算法与深度学习结合,通过展开原算法得到网络结构,提出了新型模型驱动的深度学习网络SAMP-Net,通过学习得到最优可训练的参数,提高检测性能;最后,将其与最小均方误差(MMSE)算法、Richardson算法、SAMP算法进行检测性能比较.仿真结果表明,SAMP-Net算法可以在瑞利MIMO信道中以较低计算复杂度逼近MMSE算法的检测性能.