Avanzamento della Rilevazione One-Bit nei Sistemi MIMO

I sistemi di comunicazione wireless di nuova generazione sono pensati per offrire connettività ad alta velocità per tanti dispositivi. Però, distribuire questi sistemi su larga scala presenta sfide legate a costi, consumo energetico e complessità. Per affrontare questi problemi, i ricercatori hanno fatto molti passi avanti sia nella progettazione di algoritmi basati su modelli che nei metodi di Deep Learning per una migliore stima del canale e comunicazione.

Una sfida importante è creare convertitori analogico-digitali (ADC) ad alta risoluzione. Questi ADC possono essere costosi e consumare molta energia. Per questo motivo, gli ADC a bassa risoluzione stanno attirando attenzione, in particolare gli ADC a un bit. Il recupero di segnali a un bit ha visto varie innovazioni nella ricerca sul trattamento dei segnali. Qui ci concentriamo sull'uso dei metodi di deep learning per recuperare simboli per sistemi di comunicazione massive MIMO (Multiple Input Multiple Output) a un bit. I rilevatori di deep learning si adattano bene a questo problema a causa della natura non lineare del processo di misurazione.

#Sfide nei sistemi MIMO a un bit

Nei sistemi MIMO a un bit, rilevare i dati può essere complesso, specialmente per set di segnali di ordine superiore, noti come Costellazioni. Sviluppi recenti sia nell'analisi basata su modelli che nei metodi di deep learning hanno portato a progettazioni robuste per i rilevatori a un bit. Un approccio popolare è basato sulla discesa del gradiente (GD).

Le principali innovazioni di questo studio includono due contributi fondamentali nel design del nostro rilevatore. Prima, potenziamo ogni passaggio di GD con l'aiuto del deep learning. Secondo, introduciamo una nuova funzione di perdita specifica per il nostro design che tiene in considerazione le specifiche della costellazione.

La nostra strategia di Rilevamento a un bit si applica a due tipi di modelli di deep learning: una rete neurale profonda non svolta e una rete neurale ricorrente profonda. Queste reti sono addestrate su varie matrici di canale, rendendole rilevatori generali per sistemi a un bit. I nostri risultati mostrano che il nostro approccio migliorato porta a una qualità di rilevamento migliore, specialmente per costellazioni M-QAM (Quadrature Amplitude Modulation) di ordine superiore.

#Modello di sistema

Utilizziamo un modello di sistema wireless dove gli utenti con antenna singola inviano segnali a una stazione base (BS) multi-antenna. Questa struttura ha un canale con caratteristiche di fading casuali. Supponiamo che la BS abbia informazioni accurate sullo stato del canale (CSI). Tuttavia, i nostri esperimenti considerano anche casi in cui il CSI è meno accurato.

All'interno della configurazione multi-utente, ogni utente invia un segnale dalla costellazione M-QAM. Il segnale ricevuto dalla BS è influenzato dal rumore, che può variare in base al rapporto segnale-rumore (SNR) del sistema. L'obiettivo dell'algoritmo di rilevamento è recuperare i simboli originali trasmessi.

#Rilevamento massimo di verosimiglianza a un bit

Il problema del rilevamento massimo di verosimiglianza (ML) a un bit cerca di trovare il segnale trasmesso più probabile basato sui dati ricevuti. Il problema coinvolge la ricerca in uno spazio complesso di simboli possibili, che è computazionalmente impegnativo, specialmente man mano che aumentano il numero di utenti e il numero di simboli.

Una semplificazione comune per questo problema è utilizzare GD, seguita dalla proiezione del risultato nello spazio dei simboli validi. Tuttavia, questo approccio può essere instabile in condizioni di alto rumore.

Sviluppi recenti hanno portato a un nuovo metodo chiamato OBMNet. Questo metodo utilizza un'approssimazione logistica per migliorare la stabilità, consentendo un rilevamento migliore sotto rumore.

#Struttura di rilevamento migliorata

Per affrontare le limitazioni dell'OBMNet, proponiamo un nuovo framework utilizzando un approccio GD regolarizzato per il rilevamento a un bit. Questo include due miglioramenti principali:

1. Modifichiamo il passaggio di aggiornamento GD aggiungendo un passo apprendibile basato sul deep learning. Questo ci consente di regolare le nostre stime in modo più accurato.
2. Creiamo una nuova funzione di perdita che aiuta a penalizzare gli errori nel recupero dei simboli in modo più efficace.

Questa funzione di perdita aiuta a garantire che la rete impari a ridurre al minimo sia gli errori di simbolo che quelli di bit in modo efficiente.

#Architetture di rete

Introduciamo due design unici di rete neurale basati sul nostro approccio regolarizzato: ROBNet e OBiRIM.

#ROBNet

ROBNet è una rete neurale profonda non svolta che implementa una serie di aggiornamenti GD. Ogni aggiornamento consiste in due parti: un passo di GD e un passo di regolarizzazione che affina ulteriormente l'output.

La struttura consente di progettare più stadi, ciascuno responsabile di un'iterazione di GD. Ogni stadio ha i propri parametri, dando flessibilità alla rete e migliorando le prestazioni.

#OBiRIM

OBiRIM è una rete neurale ricorrente che cattura la sequenza di aggiornamenti nel tempo. Questa rete utilizza parametri condivisi tra le iterazioni, consentendole di apprendere efficacemente dai passaggi precedenti pur mantenendo il numero di parametri basso. Contiene elementi che aiutano a mantenere la memoria delle iterazioni passate, supportando il processo di rilevamento.

#Sperimentazione e risultati

Abbiamo valutato le nostre reti in diversi scenari. Ci concentriamo su due tipi di costellazioni: QPSK e 16-QAM.

#Impostazione della simulazione

Per entrambe le costellazioni, consideriamo più utenti e varie antenne della stazione base. Simuliamo canali che imitano le condizioni reali del fading Rayleigh, assicurando che i nostri modelli siano robusti in circostanze pratiche.

#Confronto delle prestazioni

I nostri algoritmi sono stati confrontati con modelli e benchmark esistenti. Osserviamo che le nostre reti proposte, ROBNet e OBiRIM, si comportano eccezionalmente bene sia in condizioni ideali che realistiche del canale.

#Analisi dei risultati

1. Canale Rayleigh-Fading Singolo: In un ambiente controllato, dove le reti sono addestrate e testate sullo stesso canale, sia ROBNet che OBiRIM mostrano tassi di errore di bit (BER) più bassi rispetto ai design precedenti.

2. Prestazioni generali del canale: Quando testate su una varietà di canali generati casualmente, le prestazioni di ROBNet e OBiRIM rimangono elevate senza necessità di ri-addestramento su nuovi dati.

3. Impatto del rumore del canale: Abbiamo valutato quanto bene le nostre reti gestiscono un CSI imperfetto, simulando condizioni in cui le informazioni del canale non sono perfettamente accurate. Le nostre reti gestiscono queste situazioni in modo più efficace rispetto ai design tradizionali.

#Conclusione

I risultati confermano che i nostri metodi proposti per il rilevamento a un bit migliorano significativamente le prestazioni. L'aggiunta di regolarizzazione del deep learning negli aggiornamenti GD migliora il recupero per costellazioni di ordine superiore.

Il nostro approccio è particolarmente promettente per future applicazioni nelle reti di comunicazione wireless avanzate, specialmente nel campo in crescita delle tecnologie mmWave necessarie nelle moderne reti 5G.

#Lavoro futuro

Guardando avanti, puntiamo ad adattare i nostri metodi per canali mmWave, che pongono sfide uniche a causa delle loro caratteristiche diverse rispetto ai canali wireless tradizionali. Ci aspettiamo che il nostro approccio possa aiutare ulteriormente a migliorare il rilevamento in questi ambienti complessi.