本论文介绍了一个基于深度学习的迭代检测算法，用于具有传输天线数大于接收天线数的大规模超载 MIMO 系统的检测，该算法能够快速有效地收敛参数估计，计算成本低，可扩展性强。

Dec, 2018

本文提出了一种基于模型驱动的深度学习网络用于多输入多输出（MIMO）检测，通过深度学习技术优化网络的可训练参数以提高检测性能；由于网络可训练变量的数量等于层数，因此可以在很短的时间内轻松训练网络，并且网络可以处理时变信道，通过数值结果表明该方法可以显著提高 Rayleigh 和相关 MIMO 信道下迭代算法的性能。

Sep, 2018

本文使用图神经网络（GNNs）学习图模型和马尔可夫链的随机场（MRF）来解决无线通信中的大规模 MIMO 检测问题，实验表现出比基于置信传播（BP）的 MMSE（minimum mean-squared error）基准检测器更好的性能。

Jul, 2020

本文介绍了利用模块化神经网络实现多天线信号检测，通过降低干扰和信号扩展以及神经网络的设计来达到减小量化误差的目的。本文的方法可以通过模块化来降低学习复杂度，并具有优于其他基于深度学习的 MIMO 检测方法的性能。

Apr, 2020

本文介绍了一种基于深度学习和迭代软阈值算法的 MMNet MIMO 检测方案，通过该方案，可以在同等或更低的计算复杂度下，实现对具有空间相关性的实际信道的在线训练，并在性能上远远优于现有的深度学习方法。

Jun, 2019

本文提出了一种基于数据驱动的深度学习方法，用于联合设计宽带大规模多输入多输出系统的导频信号和信道估计器。通过利用大规模 MIMO 信道的角度域压缩性，该方法可以从欠定的测量中可靠地重构高维信道，模拟结果表明，该方法优于最先进的压缩感知方法。

Mar, 2020

本文提出了一种多速度压缩感知神经网络框架来压缩和量化 CSI，从而提高重建精度、减少存储空间，增强系统可行性，并通过可视化参数研究了基于深度学习的 CSI 反馈方法的压缩和重建机制，提供了随后的研究指导。

Jun, 2019

本文研究了基于深度神经网络的 MIMO 检测，并提出了一种适用于此检测任务的现代神经网络架构。通过数值模拟，结果表明，深层网络可以在显著降低复杂性的同时，提供针对具有不良条件通道和误指定噪声方差的鲁棒性，达到最先进的准确性。

Jun, 2017

本文研究了在现有 OFDM MIMO 系统中，仅基于正交频分复用（OFDM）复杂频道系数的深度神经网络在多输入多输出（MIMO）用户定位方面的可用性，提出了一种两步训练流程来减少所需的训练点数量。

Apr, 2018

本文提出了一个深度学习框架，用于大型智能表面辅助大规模 MIMO 系统中的通道估计，其核心是双卷积神经网络结构，用于估计直接和级联信道，结果表明该方法性能优越。

Jan, 2020