【摘 要】
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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MIMO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)
【基金项目】
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江苏省自然科学基金(BK20181392)资助项目
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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MIMO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M1M0信道中以较低计算复杂度逼近MM
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