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计算机科学 > 信息论

arXiv:2501.04730 (cs)
[提交于 2025年1月6日 (v1) ,最后修订 2025年7月7日 (此版本, v2)]

标题: 相对相位等变深度神经系统用于物理层通信

标题: Relative Phase Equivariant Deep Neural Systems for Physical Layer Communications

Authors:Arwin Gansekoele, Sandjai Bhulai, Mark Hoogendoorn, Rob van der Mei
摘要: 在电信时代,对复杂和专用通信系统日益增长的需求导致了对物理层通信改进的关注。人工智能(AI)已成为解决这一问题的有前途的解决方案。深度神经接收器已经在提高通信系统的性能方面显示出显著的潜力。然而,一个主要挑战在于开发出在能量效率和速度上与传统接收器相匹配的深度神经接收器。这项工作研究了在物理层中使用群等变深度学习引入归纳偏差,以提高深度神经接收器的参数效率。我们通过构建一个相对于到达相位具有等变性的深度神经接收器来实现这一点。我们表明,相对相位等变性的引入在相似的模型规模下显著降低了深度神经接收器的误码率。因此,我们展示了群等变深度学习在物理层通信领域中的潜力。
摘要: In the era of telecommunications, the increasing demand for complex and specialized communication systems has led to a focus on improving physical layer communications. Artificial intelligence (AI) has emerged as a promising solution avenue for doing so. Deep neural receivers have already shown significant promise in improving the performance of communications systems. However, a major challenge lies in developing deep neural receivers that match the energy efficiency and speed of traditional receivers. This work investigates the incorporation of inductive biases in the physical layer using group-equivariant deep learning to improve the parameter efficiency of deep neural receivers. We do so by constructing a deep neural receiver that is equivariant with respect to the phase of arrival. We show that the inclusion of relative phase equivariance significantly reduces the error rate of deep neural receivers at similar model sizes. Thus, we show the potential of group-equivariant deep learning in the domain of physical layer communications.
评论: 发表于TMLR(https://openreview.net/forum?id=vttqWoSJIW)
主题: 信息论 (cs.IT) ; 网络与互联网架构 (cs.NI)
引用方式: arXiv:2501.04730 [cs.IT]
  (或者 arXiv:2501.04730v2 [cs.IT] 对于此版本)
  https://doi.org/10.48550/arXiv.2501.04730
通过 DataCite 发表的 arXiv DOI

提交历史

来自: Arwin Gansekoele [查看电子邮件]
[v1] 星期一, 2025 年 1 月 6 日 15:59:55 UTC (305 KB)
[v2] 星期一, 2025 年 7 月 7 日 19:17:28 UTC (309 KB)
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