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

本文系统评估现有的信道状态信息 (CSI) 结构的开发利用，进而寻找更深层次的结构，开发适合于 CSI 数据的深度神经网络 (DNN) 设计，为未来性能提升提供了巨大潜力。

Dec, 2018

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

本研究提出了一种基于注意力机制的 CSI（Channel State Information）用于深度神经网络的鲁棒特征学习，在铁路环境中的表现优于使用基础 DNN。

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

提出了一种新颖的自我监督可扩展深度压缩感知方法，称为 SCL 和 SCNet，它不需要 GT，可以处理任意的采样比率和矩阵。实验证明该方法在 1D/2D/3D 信号上取得了显著的效果和优越性能，具有灵活性和泛化能力，可以与最先进的有监督方法竞争。

Aug, 2023