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信息理论

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4月21日星期一的新提交

[1] 必威精装版App西汉姆联arXiv: 2104.11331[pdf其他]
标题:AFDM:用于高移动性通信的全分集下一代波形
评论:6页,5个数字,会议
主题: 信息理论(CS.IT);网络和互联网架构(cs.NI)

我们提出了一种新的基于啁啾的多载波收发方案仿射频分复用(AFDM),用于下一代无线系统的高移动性通信。AFDM是基于离散仿射傅里叶变换(DAFT)的,它是具有两个参数的离散傅里叶变换的一种推广,可以更好地适应双色散信道。根据导出的输入输出关系,设置AFDM的DAFT参数,以避免DAFT域存在明显延迟或多普勒频移的时域信道路径重叠。由此产生的DAFT域脉冲响应传达了信道的完全延迟-多普勒表示。我们证明AFDM可以实现线性时变(LTV)信道的全分集。通过数值模拟验证了我们的分析结果,表明AFDM在双色散信道下的误码率(BER)优于目前最先进的多载波方案。

[2] 必威精装版App西汉姆联arXiv: 2104.11500[pdfPS.其他]
标题:空间相关信道上的信道老化对无小区大规模MIMO的影响
评论:32页,12个数字,IEEE无线通信汇刊。必威精装版App西汉姆联arXiv管理注意:与文本重叠必威精装版App西汉姆联arXiv: 2008.10827
主题: 信息理论(CS.IT)

本文研究了具有空间相关和导频污染的无单元(CF)海量多输入多输出(MIMO)系统中信道老化对系统性能的影响。我们推导了考虑不完全信道估计的新颖的封闭式上行和下行频谱效率(SE)表达式。具体地说,我们考虑了上行链路中的大规模衰落译码和匹配滤波器接收机协作。本文推导了一个小蜂窝(SC)系统的上行链路性能进行了比较。CF大规模MIMO系统比SC系统实现了更高的95%可能上行SE。在下行链路中,相干传输比非相干传输具有高4倍的95%可能的每用户SE。采用统计信道协作功率控制(SCCPC)来减少用户间的干扰。SCCPC的性能优于全功率传输,但随着信道老化的加剧,其优势逐渐减弱。此外,强空间相关性降低了SE,但降低了信道老化的影响。增加天线数量可以提高SE,同时降低能量效率。 Finally, we use the maximum normalized Doppler shift to design the SE-improved length of the resource block. Simulation results are presented to validate the accuracy of our expressions and prove that the CF massive MIMO system is more robust to channel aging than the SC system.

[3] 必威精装版App西汉姆联arxiv:2104.11513[pdfPS.其他]
标题:wpt辅助无蜂窝大规模MIMO系统的无人机通信
作者: Jiakang郑张张博爱
评论:32页,10个数字,被IEEE杂志收录在通信领域
主题: 信息理论(CS.IT);信号处理(EESS.SP)

无单元(CF)海量多输入多输出(MIMO)是为无人机(UAV)通信提供统一、良好性能的解决方案。本文提出了一种基于无线功率传输(WPT)的无人机通信辅助CF大规模MIMO系统,从下行WPT获取的能量(HE)用于支持上行数据和导频传输。本文推导了考虑无人机硬件缺陷的新型封闭式下行HE和上行频谱效率(SE)表达式。UAV通信与当前小蜂窝(SC)和蜂窝大规模MIMO启用WPT系统也被考虑进行比较。CF大规模MIMO的上行SE分别是SC和蜂窝大规模MIMO的2倍和5倍。此外,大规模衰落译码接收机协作可以减少地面用户的干扰。此外,通过改变时间分裂分数可以获得最大SE。证明了无人机天线数量、飞行高度和硬件质量因子决定了最大SE的最佳时间分裂分数。在此基础上,提出了三种改进无人机弹道设计方案。有趣的是,角搜索方案比AP搜索和线路径方案都表现得最好。 Finally, simulation results are presented to validate the accuracy of our expressions.

[4] 必威精装版App西汉姆联arXiv: 2104.11537[pdf其他]
标题:受限动态范围毫米波大规模MIMO全双工实用混合波束形成
主题: 信息理论(CS.IT);信号处理(EESS.SP)

在本文中,我们介绍了一种新颖的联合混合波束形成(HIMBF)和在单细胞毫米波(MMWAVE)大规模MIMO全双工(FD)系统中的组合方案,用于加权和速率(WSR)最大化,具有多天线一半-duplex(HD)上行链路和下行链路用户具有非理想硬件。此外,我们提出了一种新的干扰和自干扰(SI)意识到功率分配方案,用于最佳波束形成方向。与传统的总和约束相比,所提出的算法在联合和功率和每个天线功率约束下设计。总和限制自然施加以限制最大传输功率。然而,每个天线都有其功率放大器(PA),并且每个天线功率约束考虑每个PA的物理限制,同时最大化通信系统的性能。为了模拟FD基站和半双工用户的非理想硬件,我们将传统的有限动态范围(LDR)噪声模型与FD混合收发器一起扩展到MMWAVE。我们的设计依赖于基于较小化最大化方法的交替优化。提出了详细的数值分析,研究了不同水平的LDR噪声差异对实际FD系统中HYBF的最大可实现性能的影响。仿真结果显示出与传统高清系统相比的显着性能改善。然而,最大可实现的性能增益导致LDR噪声水平受限。

4月21日(星期一)的交叉列表

[5] 必威精装版App西汉姆联arXiv: 2104.11231(从cs.CV交叉列表)[pdf]
标题:使用基于代理的深度度量学习和精确解决方案的药丸识别
评论:31页,21图,10表
主题: 计算机愿景和模式识别(CS.cv);人工智能(cs.AI);信息理论(cs.IT);机器学习(cs.LG)

我们介绍了我们开发了使用Verimedi设备拍摄的图像的识别和验证药丸的系统。Verimedi设备是一种物联网设备,它从小瓶的底部拍摄填充的丸小瓶的照片,并使用本研究中呈现的解决方案来识别小瓶中的药丸。该解决方案具有两种串联连接的深度学习解决方案,可以进行分割和识别。通过使用掩模R-CNN模型,分段溶液在小瓶图像中为每个药丸产生掩模,然后段,并堆积药丸并使背景混合。之后,将分段的丸图像发送到识别解决方案,其中具有代理锚损失(PAL)功能训练的深度度量学习模型(PAL)功能产生嵌入向量,用于每个药丸图像。生成的嵌入向量被馈送到一层完全连接的网络中,该网络被培训,该网络具有精确的解决方案来预测每个单个丸图像。然后,聚合/验证函数聚合来自多个单个丸图像的多个预测,并验证关于预定规则的最终预测的正确性。此外,我们通过更好的代理初始化增强了PLA,可以提高模型的性能,并让模型不断地在不恢复整个数据集的情况下持续了解新类图像。当用初始类培训的模型仅使用新类进行再培训时,旧类和新类模型的准确性增加。我们在本研究中呈现的识别解决方案也可以重复使用不断学习和/或细粒度视觉分类的其他问题域。

[6] 必威精装版App西汉姆联arXiv: 2104.11413(从cs.LG交叉列表)[pdf其他]
标题:神经网络分裂推理的无监督信息混淆
主题: 机器学习(cs.LG);信息理论(CS.IT)

在边缘设备和服务器之间分割网络计算可以实现神经网络的低边缘计算推理,但可能会将有关测试查询的敏感信息暴露给服务器。为了解决这个问题,现有的技术训练该模型,使给定的敏感属性集的信息泄漏最小化。然而,在实践中,测试查询可能包含在培训期间没有预见到的属性。我们提出了一种非监督模糊处理方法来剔除与主要任务无关的信息。我们通过一个信息理论框架来阐明这个问题,并推导出模型输出给定失真的解析解。在我们的方法中,边缘设备运行模型到一个根据其计算能力确定的分裂层。然后根据服务器模型的第一层,通过去除零空间中的成分以及剩余信号的低能成分,对得到的特征向量进行模糊处理。实验结果表明,该方法在去除不相关属性信息和保持目标标签准确性方面优于现有技术。我们还表明,我们的方法降低了通信成本,只引起很小的计算开销。

[7] 必威精装版App西汉姆联arXiv: 2104.11541(cross-list from eess.SP) [pdf其他]
标题:用于可重构智能表面辅助MIMO系统的深度多级CSI采集
评论:5页,5个数字,由IEEE通信字母接受
主题: 信号处理(EESS.SP);信息理论(CS.IT)

本文旨在减少可重构智能表面(RIS)中继无线信道估计时巨大的导航开销。由于深度学习在处理非线性映射问题时的重要性,该方法仅激活RIS元素的一部分,并利用相应的级联信道估计来预测另一部分。通过合成深度神经网络(DNN),首先对直接通道和主动级联通道进行估计,然后对非活动RIS元素进行通道预测。针对这种合成DNN,开发了一种三阶段训练策略。仿真结果表明,所提出的基于深度学习的方法在降低导频开销和保证可靠估计精度方面是有效的。

[8] 必威精装版App西汉姆联arXiv: 2104.11549(cross-list from eess.SP) [pdfPS.其他]
标题:大规模MIMO检测中的天线效率
作者: 瑞希江Ya-Feng刘
评论:5页,3个数字,提交给可能的出版
主题: 信号处理(EESS.SP);信息理论(CS.IT)

在本文中,我们考虑了多输入多输出(MIMO)系统中的多用户检测问题,其中基站(BS)的接收天线数量无限大。我们提出了一种新的性能指标,称为天线效率,以表征矢量误差概率(VEP)减小的速度如何随着接收天线的数量在大系统限制增加。我们分析了最佳最大可能性(ML)检测器和简单的零强制(ZF)检测器,并证明了它们的天线效率承认简单的封闭形式,这量化了用户到天线比的影响,信号 - 到-Noise比率(SNR),以及VEP上的星座。数值结果表明,我们的分析可以很好地描述了逼真的MASIVE MIMO系统中的经验检测误差性能。

4月21日(星期一)的替换

[9] 必威精装版App西汉姆联arxiv:1612.09316(更换)[pdfPS.其他]
标题:香农信息理论简介
作者: 陈晓峰
评论:部分关闭开放讨论。欢迎评论!
主题: 信息理论(CS.IT);组合(math.CO)
[10] 必威精装版App西汉姆联arxiv:1904.06761(更换)[pdf其他]
标题:基于深度cnn的毫米波大规模MIMO系统信道估计
评论:与本文相关的可执行代码可用这https URL
Journal-ref:在IEEE中的信号处理中所选主题杂志中,Vol。13,不。5,PP。989-1000,2019年9月
主题: 信息理论(CS.IT)
[11] 必威精装版App西汉姆联arXiv: 2101.02868(更换)[pdfPS.其他]
标题:空间光谱太赫兹网络
作者: 郑林李寿王博晒黑乡里
主题: 信息理论(CS.IT)
[12] 必威精装版App西汉姆联arXiv: 2101.10498(更换)[pdf其他]
标题:DNC辅助极地代码的SCL翻转解码
作者: Yaoyu道Zhengya张
评论:提交到Globecom 2021
主题: 信息理论(CS.IT);信号处理(EESS.SP)
[13] 必威精装版App西汉姆联arxiv:2103.11762(更换)[pdfPS.其他]
标题:基于复杂度的排列熵:从确定性时间序列到白噪声
评论:19页,2个图
主题: 信息理论(CS.IT);数据分析、统计和概率(physics.data-an)
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