本文旨在提高毫米波通信中有限射频 (RF) 链路下的通道估计。通过利用学习过程探测的近似传递 (LDAMP) 网络，可以学习信道结构和从大量的训练数据中估计信道。该文章结合了分析和仿真结果，表明即使接收机装备较少的 RF 链路数，LDAMP 神经网络也可以显著优于现有的压缩感知算法，从而进一步证明深度学习在毫米波通信中可以成为强有力的工具。

Feb, 2018

本文利用深度学习方法，通过卷积神经网络对在毫米波多重输入多重输出系统中频率选择性宽带通道的信道估计和混合波束成型进行了研究。该方法相对于当前最先进的优化和深度学习方法，提供更高的频谱效率，较少的计算成本和更少数量的导频信号，并且在接收导频数据，损坏的信道矩阵和传播环境偏差方面具有更高的容忍度。

Dec, 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

本文提出了一种基于深度学习技术的统一混合波束成形框架，通过将关键传输模块建模为端到端神经网络，实现了在时分复用（TDD）和频分复用（FDD）系统中具有隐式信道状态信息（CSI）的宽带多用户混合波束成形，避免了明确的信道重建，并将传统方法中的不同模块分别处理的流程，改为同时优化所有模块，从而减少了信道估计所需的导频和反馈开销，缓解了量化约束引起的性能损失，并大大提高了系统的速率和可靠性。

Jan, 2022

本文提出了一种基于深度学习的联合信道估计和反馈框架，用传统信道设计代替端到端方法实现超大规模 MIMO 系统的信道估计和反馈，其中包含两个网络：一个信道估计网络和一个压缩反馈网络，大量模拟结果和消融研究表明我们的方法优于目前的信道估计和反馈方法。

Jun, 2023

本论文提出了一种新型的神经网络架构 (auto-precoder)，基于少量的训练数据，这种深度学习方法可以同时感知毫米波通道 (channel sensing) 和设计混合预编码矩阵 (hybrid precoding matrices)，从而降低了训练开销，实验结果表明，在 64 个发射天线和 64 个接收天线的系统中仅需 8 或 16 个通道训练数据即可实现近乎最优的速率，这是毫米波和大规模 MIMO 系统信道估计和混合预编码设计问题的一种有前途的解决方案。

May, 2019

本文提出了 DLCS 通道估计方案和 DLQP 混合前缀设计方法，用于多用户毫米波大规模 MIMO 系统，模拟结果表明 DLCS 通道估计方案在规范化均方误差和频谱效率方面优于现有方案，而 DLQP 混合前缀设计方法在相位分辨率较低的情况下具有更好的频谱效率性能。

Feb, 2020

通过神经网络进行频域外推，实现 DL 信道状态信息的准确性推测，不需要进行频繁的 PILOT 信号发送，与传统 TDD 信号相比具有可比性，可大幅提升频谱效益。

Jan, 2019

本文旨在使用基于深度学习的方法解决毫米波通信中的信道估计问题，将信道估计视为源压缩问题，并比较了该方法与现有压缩感知方法的性能差异和最少测量次数下的可靠信道识别问题。

Apr, 2019

本文研究了基于深度神经网络的频分双工海量多输入多输出系统中的高效分布式信道估计、量化、反馈和下行多用户预编码技术，使用联合设计的序列与新的神经网络架构，使用户的反馈位直接转化为基站端的预编码矩阵，极大地提高了系统性能，且对于不同用户和反馈比特数，设计了实用的鲁棒性测试和普适的神经网络架构。

Jul, 2020