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Neural Network-based Information-Theoretic Transceivers for High-Order Modulation Schemes

Created by
  • Haebom

저자

Ngoc Long Pham, Tri Nhu Do

개요

본 논문은 신경망 기반 종단간(E2E) 통신 시스템에서 계산 효율을 향상시키면서 기존 복호기와 비슷한 성능을 유지하는 신경망 기반 비트 단위 수신기를 제안합니다. 이를 기반으로 송신기와 수신기를 물리 계층에서 공동으로 최적화하는 새로운 심볼 단위 오토인코더(AE) 기반 E2E 시스템을 제시합니다. 비트 오류율(BER) 분석을 통해 제안된 신경망 기반 수신기의 성능을 평가하고, AE 기반 시스템이 특히 고차 변조 방식에서 기존 아키텍처보다 우수한 성능을 보임을 실험적으로 확인합니다. 또한, 학습 시 신호대잡음비(SNR)가 다른 SNR 수준에서 추론 수행 시 시스템 성능에 큰 영향을 미침을 보여줍니다.

시사점, 한계점

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시사점:
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신경망 기반 비트 단위 수신기를 통해 계산 효율을 향상시키면서 기존 성능을 유지하는 것이 가능함을 보임.
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심볼 단위 오토인코더 기반 E2E 시스템이 고차 변조 방식에서 기존 아키텍처보다 우수한 성능을 보임.
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학습 SNR이 추론 성능에 미치는 영향을 규명하여 향후 시스템 설계에 중요한 지침을 제공.
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한계점:
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제안된 시스템의 성능이 특정 SNR 범위에 국한되어 있을 가능성.
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다양한 채널 조건에 대한 시스템의 로버스트니스(robustness)에 대한 추가적인 연구 필요.
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실제 하드웨어 구현 및 에너지 효율에 대한 분석 부족.
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