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

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

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技术的方法，采用了深度循环神经网络（RNN）来学习时空相关性，并采用分离的深度可分离卷积来压缩信道状态信息（CSI）。实验结果表明，该方法在恢复质量和准确性方面优于现有的基于深度学习的方法，并且在低压缩比（CR）下也能达到显著的鲁棒性。

Aug, 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

该论文提出了一种基于多任务学习的反馈网络架构及相应的训练方案，该方法可以在减少训练成本和存储使用的同时，实现全面的反馈性能。关键词包括：深度学习、信道状态信息、CSI、多任务学习和大规模 MIMO。

Apr, 2022

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

在本文中，我们提出了一种低开销的基于 IEFSF 的少样本 CSI 反馈框架来应对大规模 MIMO 系统中的 CSI 反馈开销问题，通过在用户设备和基站之间进行合并和外推处理，形成低维特征向量的 CSI 矩阵，并利用领域知识和生成模型实现了少样本 CSI 反馈，实验结果表明，相比于现有方法，所提出的框架在几百个样本的情况下能够将 CSI 反馈开销降低 16 倍且保持较高的准确性。

Dec, 2023