南京邮电大学学报(自然科学版)

作者：胡钟秀,王鸿,宋荣方

单位：南京邮电大学 通信与信息工程学院，江苏南京210003南京邮电大学 通信与信息工程学院，江苏南京210003南京邮电大学 通信与信息工程学院，江苏南京210003

关键词：深度学习；迭代算法；模型驱动；MIMO检测

基金：江苏省自然科学基金（BK20181392）资助项目

文中提出了一种用于多输入多输出（MIMO）检测的模型驱动型深度学习网络。首先，对MIMO系统信号检测问题进行了建模，并且介绍了几种传统检测算法；然后，将简化近似消息传递（SAMP）迭代检测算法与深度学习结合，通过展开原算法得到网络结构，提出了新型模型驱动的深度学习网络SAMP-Net,通过学习得到最优可训练的参数，提高检测性能；最后，将其与最小均方误差（MMSE）算法、Richardson算法、SAMP算法进行检测性能比较。仿真结果表明，SAMP-Net算法可以在瑞利MIMO信道中以较低计算复杂度逼近MMSE算法的检测性能。

来源：2020年第6期

《南京邮电大学学报(自然科学版)》期刊编辑部

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