Learnable MIMO Detection Networks Based on Inexact ADMM

多输入多输出 梯度下降 计算机科学 算法 迭代法 随机梯度下降算法 人工神经网络 集合(抽象数据类型) 数学优化 数学 频道(广播) 人工智能 电信 程序设计语言
作者
Minsik Kim,Daeyoung Park
出处
期刊:IEEE Transactions on Wireless Communications [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:20 (1): 565-576 被引量:16
标识
DOI:10.1109/twc.2020.3026471
摘要

In this article, we present a new iterative MIMO detection algorithm based on inexact alternating direction method of multipliers. Each iteration is considered as a neural network layer with learnable parameters, which are optimized by the stochastic gradient descent algorithm with a training data set of the received vectors and the ground truth transmitted signals. Numerical results show that the proposed algorithm outperforms the existing learnable detection network and it achieves near-optimal performance close to the sphere decoder in the case of a large number of receive antennas.
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