基于深度學習的MIMO系統聯合優化

摘要：自動編碼器神經網絡可將通信系統重新構建為端到端的任務,從而實現整個系統的聯合優化。針對基于深度學習的2用戶與4用戶多輸入多輸出(multiple-input multiple-output,MIMO)系統聯合優化問題,提出將自動編碼器運用到系統中,將整個通信系統的發射端和接收端視為自動編碼器的編碼和譯碼部分,利用交叉熵損失加權和函數進行訓練學習,從而獲得優化的系統模型,并進一步分析得出每個用戶的誤比特率及所有用戶的平均誤比特率。實驗結果表明,基于自動編碼器所構建的MIMO通信系統相比于傳統的通信系統具有更優的系統性能。