这是两部分纸的第二部分，该论文着重于具有非线性接收器的多用户MIMO（MU-MIMO）系统的链接适应（LA）和物理层（PHY）抽象。第一部分提出了一个新的指标，称为检测器，称为比率解码率（BMDR），是非线性接收器的等效量等效的信号与交换后噪声比率（SINR）。由于该BMDR没有封闭形式的表达式，因此有效地提出了基于机器学习的方法来估计其。在这一部分中，第一部分中开发的概念用于开发LA的新算法，可用检测器列表中的动态检测器选择以及具有任意接收器的MU-MIMO系统中的PHY抽象。提出了证实所提出算法的功效的广泛仿真结果。

Link-Adaptation（LA）是无线通信的最重要方面之一，其中发射器使用的调制和编码方案（MCS）适用于通道条件，以满足某些目标误差率。在具有离细胞外干扰的单用户SISO（SU-SISO）系统中，LA是通过计算接收器处计算后平均值 - 交换后噪声比（SINR）进行的。可以在使用线性探测器的多用户MIMO（MU-MIMO）接收器中使用相同的技术。均衡后SINR的另一个重要用途是用于物理层（PHY）抽象，其中几个PHY块（例如通道编码器，检测器和通道解码器）被抽象模型取代，以加快系统级级别的模拟。但是，对于具有非线性接收器的MU-MIMO系统，尚无等效于平衡后的SINR，这使LA和PHY抽象都极具挑战性。这份由两部分组成的论文解决了这个重要问题。在这一部分中，提出了一个称为检测器的称为比特 - 金属解码速率（BMDR）的度量，该指标提出了相当于后平等SINR的建议。由于BMDR没有封闭形式的表达式可以启用其瞬时计算，因此一种机器学习方法可以预测其以及广泛的仿真结果。

最近在无线通信领域的许多任务中考虑了机器学习算法。以前，我们已经提出了使用深度卷积神经网络（CNN）进行接收器处理的使用，并证明它可以提供可观的性能提高。在这项研究中，我们专注于发射器的机器学习算法。特别是，我们考虑进行波束形成并提出一个CNN，该CNN对于给定上行链路通道估计值作为输入，输出下链路通道信息用于波束成形。考虑到基于UE接收器性能的损失函数的上行链路传输和下行链路传输，CNN以有监督的方式进行培训。神经网络的主要任务是预测上行链路和下行链路插槽之间的通道演变，但它也可以学会处理整个链中的效率低下和错误，包括实际的光束成型阶段。提供的数值实验证明了波束形成性能的改善。

Effective and adaptive interference management is required in next generation wireless communication systems. To address this challenge, Rate-Splitting Multiple Access (RSMA), relying on multi-antenna rate-splitting (RS) at the transmitter and successive interference cancellation (SIC) at the receivers, has been intensively studied in recent years, albeit mostly under the assumption of perfect Channel State Information at the Receiver (CSIR) and ideal capacity-achieving modulation and coding schemes. To assess its practical performance, benefits, and limits under more realistic conditions, this work proposes a novel design for a practical RSMA receiver based on model-based deep learning (MBDL) methods, which aims to unite the simple structure of the conventional SIC receiver and the robustness and model agnosticism of deep learning techniques. The MBDL receiver is evaluated in terms of uncoded Symbol Error Rate (SER), throughput performance through Link-Level Simulations (LLS), and average training overhead. Also, a comparison with the SIC receiver, with perfect and imperfect CSIR, is given. Results reveal that the MBDL receiver outperforms by a significant margin the SIC receiver with imperfect CSIR, due to its ability to generate on demand non-linear symbol detection boundaries in a pure data-driven manner.

Ultra-reliable short-packet communication is a major challenge in future wireless networks with critical applications. To achieve ultra-reliable communications beyond 99.999%, this paper envisions a new interaction-based communication paradigm that exploits feedback from the receiver. We present AttentionCode, a new class of feedback codes leveraging deep learning (DL) technologies. The underpinnings of AttentionCode are three architectural innovations: AttentionNet, input restructuring, and adaptation to fading channels, accompanied by several training methods, including large-batch training, distributed learning, look-ahead optimizer, training-test signal-to-noise ratio (SNR) mismatch, and curriculum learning. The training methods can potentially be generalized to other wireless communication applications with machine learning. Numerical experiments verify that AttentionCode establishes a new state of the art among all DL-based feedback codes in both additive white Gaussian noise (AWGN) channels and fading channels. In AWGN channels with noiseless feedback, for example, AttentionCode achieves a block error rate (BLER) of $10^{-7}$ when the forward channel SNR is 0 dB for a block size of 50 bits, demonstrating the potential of AttentionCode to provide ultra-reliable short-packet communications.

Iterative detection and decoding (IDD) is known to achieve near-capacity performance in multi-antenna wireless systems. We propose deep-unfolded interleaved detection and decoding (DUIDD), a new paradigm that reduces the complexity of IDD while achieving even lower error rates. DUIDD interleaves the inner stages of the data detector and channel decoder, which expedites convergence and reduces complexity. Furthermore, DUIDD applies deep unfolding to automatically optimize algorithmic hyperparameters, soft-information exchange, message damping, and state forwarding. We demonstrate the efficacy of DUIDD using NVIDIA's Sionna link-level simulator in a 5G-near multi-user MIMO-OFDM wireless system with a novel low-complexity soft-input soft-output data detector, an optimized low-density parity-check decoder, and channel vectors from a commercial ray-tracer. Our results show that DUIDD outperforms classical IDD both in terms of block error rate and computational complexity.

多用户多输入多输出（MU-MIMO）系统可用于满足5G和超越网络的高吞吐量要求。基站在上行链路MU-MIMO系统中为许多用户提供服务，从而导致多用户干扰（MUI）。设计用于处理强大MUI的高性能探测器具有挑战性。本文分析了最先进消息传递（MP）检测器中使用高MUI的后验分布近似引起的性能降解。我们开发一个基于图神经网络的框架来微调MP检测器的腔分布，从而改善MP检测器中的后验分布近似。然后，我们提出了两个基于神经网络的新型检测器，它们依赖于期望传播（EP）和贝叶斯平行干扰取消（BPIC），分别称为GEPNET和GPICNET探测器。 GEPNET检测器可最大化检测性能，而GPICNET检测器平衡了性能和复杂性。我们提供了置换量比属性的证明，即使在具有动态变化的用户数量的系统中，也只能对检测器进行一次培训。仿真结果表明，所提出的GEPNET检测器性能在各种配置中接近最大似然性能，而GPICNET检测器将BPIC检测器的多路复用增益加倍。

Communication and computation are often viewed as separate tasks. This approach is very effective from the perspective of engineering as isolated optimizations can be performed. On the other hand, there are many cases where the main interest is a function of the local information at the devices instead of the local information itself. For such scenarios, information theoretical results show that harnessing the interference in a multiple-access channel for computation, i.e., over-the-air computation (OAC), can provide a significantly higher achievable computation rate than the one with the separation of communication and computation tasks. Besides, the gap between OAC and separation in terms of computation rate increases with more participating nodes. Given this motivation, in this study, we provide a comprehensive survey on practical OAC methods. After outlining fundamentals related to OAC, we discuss the available OAC schemes with their pros and cons. We then provide an overview of the enabling mechanisms and relevant metrics to achieve reliable computation in the wireless channel. Finally, we summarize the potential applications of OAC and point out some future directions.

在多输入多输出（MIMO）系统中使用深度自动码器（DAE）进行端到端通信，是一种具有重要潜力的新概念。在误码率（BER）方面，已示出DAE-ADED MIMO以占地识别的奇异值分解（SVD）为基础的预编码MIMO。本文提出将信道矩阵的左右奇异矢量嵌入到DAE编码器和解码器中，以进一步提高MIMO空间复用的性能。 SVD嵌入式DAE主要优于BER的理论线性预编码。这是显着的，因为它表明所提出的DAES通过将通信系统视为单个端到端优化块来超出当前系统设计的极限。基于仿真结果，在SNR = 10dB，所提出的SVD嵌入式设计可以实现近10美元，并将BER减少至少10次，而没有SVD，相比增长了18倍的增长率最高18倍具有理论线性预编码。我们将这一点归因于所提出的DAE可以将输入和输出与具有有限字母输入的自适应调制结构匹配。我们还观察到添加到DAE的剩余连接进一步提高了性能。

Channel estimation is a critical task in multiple-input multiple-output (MIMO) digital communications that substantially effects end-to-end system performance. In this work, we introduce a novel approach for channel estimation using deep score-based generative models. A model is trained to estimate the gradient of the logarithm of a distribution and is used to iteratively refine estimates given measurements of a signal. We introduce a framework for training score-based generative models for wireless MIMO channels and performing channel estimation based on posterior sampling at test time. We derive theoretical robustness guarantees for channel estimation with posterior sampling in single-input single-output scenarios, and experimentally verify performance in the MIMO setting. Our results in simulated channels show competitive in-distribution performance, and robust out-of-distribution performance, with gains of up to $5$ dB in end-to-end coded communication performance compared to supervised deep learning methods. Simulations on the number of pilots show that high fidelity channel estimation with $25$% pilot density is possible for MIMO channel sizes of up to $64 \times 256$. Complexity analysis reveals that model size can efficiently trade performance for estimation latency, and that the proposed approach is competitive with compressed sensing in terms of floating-point operation (FLOP) count.

我们考虑无上行赠款非正交多访问（NOMA）中的多用户检测（MUD）问题，其中访问点必须确定活动互联网（IoT）设备的总数和正确的身份他们传输的数据。我们假设IoT设备使用复杂的扩散序列并以随机访问的方式传输信息，按照爆发 - 距离模型，其中一些物联网设备以高概率在多个相邻的时间插槽中传输其数据，而另一些物联网设备在帧中仅传输一次。利用时间相关性，我们提出了一个基于注意力的双向长期记忆（BILSTM）网络来解决泥浆问题。 Bilstm网络使用前向和反向通过LSTM创建设备激活历史记录的模式，而注意机制为设备激活点提供了基本背景。通过这样做，遵循了层次途径，以在无拨款方案中检测主动设备。然后，通过利用复杂的扩散序列，对估计的活动设备进行了盲数据检测。所提出的框架不需要对设备稀疏水平和执行泥浆的通道的先验知识。结果表明，与现有的基准方案相比，提议的网络的性能更好。

随着数据生成越来越多地在没有连接连接的设备上进行，因此与机器学习（ML）相关的流量将在无线网络中无处不在。许多研究表明，传统的无线协议高效或不可持续以支持ML，这创造了对新的无线通信方法的需求。在这项调查中，我们对最先进的无线方法进行了详尽的审查，这些方法是专门设计用于支持分布式数据集的ML服务的。当前，文献中有两个明确的主题，模拟的无线计算和针对ML优化的数字无线电资源管理。这项调查对这些方法进行了全面的介绍，回顾了最重要的作品，突出了开放问题并讨论了应用程序方案。

我们考虑在线性符号间干扰通道上使用因子图框架的符号检测的应用。基于Ungerboeck观察模型，可以得出具有吸引人复杂性能的检测算法。但是，由于基础因子图包含循环，因此总和算法（SPA）产生了次优算法。在本文中，我们制定并评估有效的策略，以通过神经增强来提高基于因子图的符号检测的性能。特别是，我们将因子节点的神经信念传播和概括是减轻因子图内周期效应的有效方法。通过将通用预处理器应用于通道输出，我们提出了一种简单的技术来改变每个SPA迭代中的基本因子图。使用这种动态因子图跃迁，我们打算保留水疗消息的外在性质，否则由于周期而受到损害。仿真结果表明，所提出的方法可以大大改善检测性能，甚至可以在各种传输方案中接近最大后验性能，同时保留在块长度和通道内存中线性线性的复杂性。

基于深度学习的渠道代码设计最近引起了人们的兴趣，可以替代传统的编码算法，尤其是对于现有代码不提供有效解决方案的渠道。通过反馈渠道进行的沟通就是一个这样的问题，最近通过采用各种深度学习体系结构来获得有希望的结果。在本文中，我们为反馈渠道介绍了一种新颖的学习辅助代码设计，称为广义块注意反馈（GBAF）代码，i）使用模块化体系结构，可以使用不同的神经网络体系结构实现；ii）与现有设计相比，错误的可能性提高了误顺序；iii）可以以所需的代码速率传输。

State-of-the-art performance for many emerging edge applications is achieved by deep neural networks (DNNs). Often, these DNNs are location and time sensitive, and the parameters of a specific DNN must be delivered from an edge server to the edge device rapidly and efficiently to carry out time-sensitive inference tasks. In this paper, we introduce AirNet, a novel training and transmission method that allows efficient wireless delivery of DNNs under stringent transmit power and latency constraints. We first train the DNN with noise injection to counter the wireless channel noise. Then we employ pruning to reduce the network size to the available channel bandwidth, and perform knowledge distillation from a larger model to achieve satisfactory performance, despite pruning. We show that AirNet achieves significantly higher test accuracy compared to digital alternatives under the same bandwidth and power constraints. The accuracy of the network at the receiver also exhibits graceful degradation with channel quality, which reduces the requirement for accurate channel estimation. We further improve the performance of AirNet by pruning the network below the available bandwidth, and using channel expansion to provide better robustness against channel noise. We also benefit from unequal error protection (UEP) by selectively expanding more important layers of the network. Finally, we develop an ensemble training approach, which trains a whole spectrum of DNNs, each of which can be used at different channel condition, resolving the impractical memory requirements.

在本文中，我们介绍了一种基于结构的神经网络体系结构，即RC结构，用于MIMO-OFDM符号检测。 RC结构通过储层计算（RC）利用MIMO-OFDM信号的时间结构。二进制分类器利用系统中的重复星座结构来执行多级检测。 RC的合并允许以纯粹的在线方式学习RC结构，并在每个OFDM子帧中具有极为有限的飞行员符号。二进制分类器可以有效利用宝贵的在线培训符号，并可以轻松地扩展到高级调制，而无需大幅度提高复杂性。实验表明，在BIT错误率（BER）方面，引入的RC结构优于常规模型的符号检测方法和基于最新学习的策略。当采用等级和链接适应时，RC结构比现有方法的优势变得更加重要。引入的RC结构阐明了将通信领域知识和基于学习的接收处理结合在一起，可用于5G/5G高级及以后。

非正交多访问（NOMA）是一项有趣的技术，可以根据未来的5G和6G网络的要求实现大规模连通性。尽管纯线性处理已经在NOMA系统中达到了良好的性能，但在某些情况下，非线性处理是必须的，以确保可接受的性能。在本文中，我们提出了一个神经网络体系结构，该架构结合了线性和非线性处理的优势。在图形处理单元（GPU）上的高效实现证明了其实时检测性能。使用实验室环境中的实际测量值，我们显示了方法比常规方法的优越性。

给定有限数量的训练数据样本的分类的基本任务被考虑了具有已知参数统计模型的物理系统。基于独立的学习和统计模型的分类器面临使用小型训练集实现分类任务的主要挑战。具体地，单独依赖基于物理的统计模型的分类器通常遭受它们无法适当地调整底层的不可观察的参数，这导致系统行为的不匹配表示。另一方面，基于学习的分类器通常依赖于来自底层物理过程的大量培训数据，这在最实际的情况下可能不可行。本文提出了一种混合分类方法 - 被称为亚牙线的菌丝 - 利用基于物理的统计模型和基于学习的分类器。所提出的解决方案基于猜想，即通过融合它们各自的优势，刺鼠线将减轻与基于学习和统计模型的分类器的各个方法相关的挑战。所提出的混合方法首先使用可用（次优）统计估计程序来估计不可观察的模型参数，随后使用基于物理的统计模型来生成合成数据。然后，培训数据样本与基于学习的分类器中的合成数据结合到基于神经网络的域 - 对抗训练。具体地，为了解决不匹配问题，分类器将从训练数据和合成数据的映射学习到公共特征空间。同时，培训分类器以在该空间内找到判别特征，以满足分类任务。

在带有频划分双链体（FDD）的常规多用户多用户多输入多输出（MU-MIMO）系统中，尽管高度耦合，但已单独设计了通道采集和预编码器优化过程。本文研究了下行链路MU-MIMO系统的端到端设计，其中包括试点序列，有限的反馈和预编码。为了解决这个问题，我们提出了一个新颖的深度学习（DL）框架，该框架共同优化了用户的反馈信息生成和基础站（BS）的预编码器设计。 MU-MIMO系统中的每个过程都被智能设计的多个深神经网络（DNN）单元所取代。在BS上，神经网络生成试验序列，并帮助用户获得准确的频道状态信息。在每个用户中，频道反馈操作是由单个用户DNN以分布方式进行的。然后，另一个BS DNN从用户那里收集反馈信息，并确定MIMO预编码矩阵。提出了联合培训算法以端到端的方式优化所有DNN单元。此外，还提出了一种可以避免针对可扩展设计的不同网络大小进行重新训练的培训策略。数值结果证明了与经典优化技术和其他常规DNN方案相比，提出的DL框架的有效性。

在这项工作中，我们提出了Reldec，一种用于顺序解码中等长度低密度奇偶校验（LDPC）代码的新方法。 Reldec背后的主要思想是，基于Markov决策过程（MDP），通过增强学习获得优化的解码策略。与我们以前的工作相比，如果代理学习在每个迭代的CNS的组（群集中）中只学习一个检查节点（CN），我们在这项工作中我们培训代理程序在群集中安排所有CN和所有集群在每一次迭代中。也就是说，在Reldec的每个学习步骤中，代理学会根据与调度特定群集的结果相关联的奖励来顺序地安排CN簇。我们还修改了MDP的状态空间表示，使RELDEC能够适用于比我们之前的工作中研究的更大的块长度LDPC代码。此外，为了在不同信道条件下进行解码，我们提出了两个相关方案，即敏捷元 - Reldec（AM-Reldec）和Meta-Reldec（M-Reldec），这两者都采用了元增强学习。所提出的Reldec计划显着优于各种LDPC代码的标准洪水和随机顺序解码，包括为5G新无线电设计的代码。