ISDNN: MẠNG NƠ-RON SÂU CHO ƯỚC LƯỢNG KÊNH HỆ THỐNG MASSIVE MIMO

Tóm tắt

Massive MIMO là một công nghệ nền tảng được sử dụng trong các hệ thống truyền thông 5G trở lên. Mặc dù
mang lại nhiều lợi thế nhưng công nghệ này cũng gặp thách thức lớn về độ phức tạp tính toán trong pha ước lượng
kênh do số lượng rất lớn các phần tử anten trong mảng. Bài báo này đề xuất một mạng nơ-ron sâu đơn bước mở, được
đặt tên là ISDNN (Iterative Sequential Deep Neural Network) nhằm cải thiện độ phức tạp tính toán trong ước lượng
kênh massive MIMO. Ý tưởng xây dựng ISDNN là áp dụng kỹ thuật trải sâu cho một giải thuật lặp để ước lượng kênh,
mỗi lớp trong mạng thực thi một lần lặp, các thông số vào ban đầu được tính dựa trên thuật toán ước lượng phổ biến
LS (Least Square). Hơn nữa, bài báo cũng thực hiện việc mở rộng ISDNN thành S-ISDNN (structured channel ISDNN)
để áp dụng cho trường hợp kênh có cấu trúc. Kết quả nghiên cứu chỉ ra rằng, việc sử dụng ISDNN vượt trội khi so sánh
với một mô hình mạng đã được đề xuất trước đây là DetNet, về thời gian đào tạo (13%), thời gian chạy (4,6%), và độ
chính xác (tốt hơn 0,43dB). Hơn nữa, S-ISDNN còn có thời gian đào tạo nhanh hơn so với ISDNN, mặc dù hiệu năng
tổng thể của nó vẫn cần được cải thiện thêm.