An Efficient Model Driven Deep Learning Based Approximate Message Passing Detector for MIMO Systems

Saleem Ahmedw; Sooyoung Kim

doi:10.7840/kics.2024.49.9.1207

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자료유형: 학술저널

저자정보: Saleem Ahmedw (Jeonbuk National University) Sooyoung Kim (Jeonbuk National University)

저널정보: 한국통신학회 한국통신학회논문지 한국통신학회논문지 제49권 제9호

발행연도: 2024.9

수록면: 1,207 - 1,215 (9page)

DOI: 10.7840/kics.2024.49.9.1207

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This paper presents an improved signal detection method for multiple-input multiple-output (MIMO) systems. The approximate message passing (AMP) algorithm is one of the promising signal detection methods which can achieve near optimal error rate performance. The proposed method enhances the performance of an existing AMP method by applying a model-driven deep learning network. In the proposed method, a trainable parameter is selected and optimized using a neural network. Simulation results illustrate that the proposed method can improve the bit error rate performance with lower computational complexity, compared to the existing methods.

#Approximate message passing #multiple-input multiple-output #neural network #signal detection

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