使用深度学习技术，本文提出了一种新型的频分双工模式下的 CSI 感知和恢复机制 CsiNet，将 CSI 转换为一组最佳表示，具有比现有压缩感知方法更好的重建质量和有效的波束成形增益。

Dec, 2017

该研究介绍了一种新的神经网络架构，使用卷积神经网络压缩和反馈信道状态信息，加入长短期记忆模块以实现多路径输入多路径输出（MIMO）通信的量化 CSI 反馈性能提高，实验结果表明该 NN 架构在 CSI 压缩和恢复准确性方面表现更好。

Nov, 2018

本文提出了一种基于深度学习的实时 CSI 反馈架构 CsiNet-LSTM，通过直接从大规模 MIMO 信道的时变训练样本中学习空间结构和时间相关性，大大提高了恢复质量并改善了压缩比与复杂度之间的权衡。模拟结果表明，CsiNet-LSTM 优于现有的压缩感知和 DL 方法，并且在压缩比减小的情况下具有明显的鲁棒性。

Jul, 2018

本文提出了一种名为 CRNet 的新型反馈网络，通过在多个分辨率上提取 CSI 特征，实现更好的性能，并介绍了一种先进的训练方案以进一步提高网络性能。仿真结果表明，所提出的 CRNet 在相同计算复杂度下优于最先进的 CsiNet，且不需要额外的信息。

Oct, 2019

本文提出了一种基于深度学习的信道状态反馈 (CSI) 网络，通过低复杂度轻量级的 CSI 反馈网络实现了有效 CSI 反馈，该网络在重构性能方面表现更好，并且维持了较少的参数和参数复杂度，具有可行性和潜力。

May, 2020

本文介绍了一种基于 Markovian 模型的深度卷积神经网络框架 MarkovNet，用于对前向通道状态信息 (CSI) 进行编码、传输和恢复，以提高 CSI 的重建精度和反馈效率。与基于递归神经网络 (RNN) 的方法相比，MarkovNet 在保证重建准确性的前提下，能显著降低成本和复杂度，尤其在反馈量化方面表现优异。

Sep, 2020

本文提出了一种基于深度学习的方案，以改进基于压缩感知技术的叠加信道状态信息反馈，包括频分双工、大规模 MIMO、1 比特压缩感知、模型驱动方法和干扰消除技术等方面。该方案能够显著提高用户上联信息和下联信道状态信息的恢复精度，并具有对参数变化的鲁棒性。

Mar, 2022

本文提出了一种基于自编码器架构的基于 AI 的 CSI 反馈方法，通过将 CSI 编码成低维度潜空间并在 BS 处解码回来来有效地减少反馈开销，同时最小化恢复期间的损失，仿真结果表明，该 AI-based 建议的架构优于采用 5G New Radio（NR）系统中采用的 DFT 基础上的最先进的高分辨率线性组合码书。

Feb, 2022

本文提出了一种无成本蒸馏技术，名为代号模仿（CM），以训练更好的轻量级反馈网络，并设计了一种模仿 - 探索训练策略和特殊的蒸馏调度器来增强 CM 学习。实验证明，所提出的 CM 学习方法优于以前的最新反馈蒸馏方法，提高了轻量级反馈网络的性能，而不需要额外的推理成本。

Oct, 2022

本文提出基于深度学习的 CSI 压缩方案，DeepCMC，它包括卷积层和量化熵编码块，能够显著提高频道状态矩阵的重构质量，并且在相同的压缩率下优于现有的压缩方案。

Jul, 2019