Reinforcement Learning-Aided Markov Chain Monte Carlo For Lattice Gaussian Sampling

Sampling from the lattice Gaussian distribution has emerged as a key problem in coding, decoding and cryptography. In this paper, the Gibbs sampling from Markov chain Monte Carlo (MCMC) methods is investigated for lattice Gaussian sampling. Firstly, the error function of random scan Gibbs sampling i...

Ausführliche Beschreibung

Bibliographische Detailangaben

Veröffentlicht in:	2021 IEEE Information Theory Workshop (ITW) S. 1 - 5
Hauptverfasser:	Wang, Zheng, Xia, Yili, Lyu, Shanxiang, Ling, Cong
Format:	Tagungsbericht
Sprache:	Englisch
Veröffentlicht:	IEEE 17.10.2021
Schlagworte:	Gaussian distribution lattice coding and decoding Lattice Gaussian sampling Lattices Markov chain Monte Carlo Markov processes MIMO detection Monte Carlo methods Performance gain Reinforcement learning Simulation
Online-Zugang:	Volltext
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