LwAMP-Net：一种基于FPGA的轻量级网络AMP检测器，适用于大规模MIMO技术 林志杰（Zhijie Lin）、 范月文（Yuewen Fan）、 陈玉杰（Yujie Chen）、 梁丽燕（Liyan Liang）、 孟一硕（Yishuo Meng）、 王建飞（Jianfei Wang）以及 杨晨（Chen Yang）

《Electronics》：LwAMP-Net: A Lightweight Network-Based AMP Detector on FPGA for Massive MIMO Zhijie Lin, Yuewen Fan, Yujie Chen, Liyan Liang, Yishuo Meng, Jianfei Wang and Chen Yang

　　

摘要

随着5G技术的快速发展，需要能够在复杂信道条件下实现高速、低延迟通信的无线接收器。传统的接收器在大规模MIMO系统中面临着性能与复杂度之间的权衡问题：线性检测器的性能不佳，而最大似然（ML）检测方法在计算上却非常耗时。基于深度学习的模型驱动方法在检测性能和计算成本之间取得了良好的平衡。然而，尽管这些算法具有潜力，但由于硬件映射效率低下，这些学习到的检测器难以在实际的实时系统中得到应用，从而导致吞吐量不足、资源开销过高以及可扩展性受限。为了解决这一问题，本文提出了LwAMP-Net，这是一种专为轻量级学习型AMP检测器设计的FPGA加速器。我们为LwAMP-Net设计了一种模块化、多模式的硬件架构，该架构采用基于外积的数据流来减少处理流程中的停滞，并配备能够适应多种计算模式的多模式处理单元。这些创新共同提升了FPGA上的计算并行性和资源利用率。该加速器在Xilinx XC7VX690T FPGA上实现，用于128 × 8 MIMO系统（采用16QAM编码），与现有技术相比，每次迭代时的归一化吞吐量提高了49.2%，每个LUT片段的吞吐量提高了85.4%，每个DSP的吞吐量提高了12.7%。这项工作为在现实系统中部署高性能、低功耗的学习型MIMO检测器提供了完整的架构解决方案。