[论文解读] Autoencoder for Interconnect's Bandwidth Relaxation in Large Scale MIMO-OFDM Processing
本文提出在射频单元使用自编码器压缩大规模MIMO-OFDM信号，通过仅传输低维潜在码，实现互连带宽16倍的降低。中心单元的解码器以极小的性能损失重建信号，进一步通过迭代检测减轻性能损失，提供了一种带宽效率与计算复杂度之间的实用权衡。
Deep learning is playing an instrumental role in the design of the next generation of communication systems. In this letter, we address the massive MIMO interconnect's bandwidth constraint relaxation using autoencoders. The autoencoder is trained to learn the received signal structure so that a low dimension latent variable is transferred as opposed to the original high dimension signal. For an efficient implementation, the approach suggests to separately deploy the autoencoder components, namely the encoder and the decoder, in massive MIMO radio head and central processing units respectively. The simulation results show that one can relax the interconnect's bandwidth by a factor of up to 16 with non-substantial performance degradation of the centralized and the decentralized processing. Fortunately, such a loss can be compensated by running few extra iterations in the detection process which renders the autoencoder-iterative detection an interconnect's bandwidth and computational complexity design trade-off.
研究动机与目标
- 解决大规模MIMO-OFDM系统中的高带宽互连瓶颈问题。
- 降低远端射频头与中心处理单元之间所需的数据速率。
- 探索利用深度学习在大规模MIMO系统中进行信号压缩的可行性。
- 评估互连带宽减少与系统性能退化之间的权衡。
- 提出将自编码器组件分布在射频单元与中心单元的分布式实现方案。
提出的方法
- 训练自编码器以学习接收的MIMO-OFDM信号的统计结构。
- 在射频单元部署编码器，将高维信号压缩为低维潜在码。
- 在中心单元部署解码器，从潜在码重建原始信号。
- 系统使用迭代检测以补偿重建损失。
- 在真实MIMO-OFDM信号分布上端到端训练自编码器。
- 架构将编码器与解码器组件分离，以实现高效的硬件部署。
实验结果
研究问题
- RQ1自编码器能否有效压缩MIMO-OFDM信号以减少互连带宽？
- RQ2在不引起显著性能退化的情况下，可实现的最大带宽减少量是多少？
- RQ3重建误差对集中式与分布式处理中检测性能的影响如何？
- RQ4迭代检测能否补偿压缩引入的性能损失？
- RQ5带宽节省与计算复杂度之间的权衡如何？
主要发现
- 所提方法实现了高达16倍的互连带宽减少。
- 在集中式与分布式检测方案中，压缩导致的性能退化均不显著。
- 通过在检测过程中增加几次额外迭代，可有效补偿性能损失。
- 分布式自编码器架构实现了低开销的实际部署。
- 该方法在互连带宽与计算复杂度之间提供了可行的权衡。
- 结果表明，利用深度学习实现大规模MIMO系统中高效信号压缩具有可行性。
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