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

利用深度卷积神经网络和生成对抗神经网络来利用上行 CSI 推断下行 CSI，实现无需反馈的数据驱动方案，以发现信道状态信息用于有效分配无线资源，在 FDD 通信中准确推断数据。

Dec, 2018

该论文提出了一种基于有限数量的现场信道数据的信道建模辅助数据增强方法，通过从现场信道数据中提取主要的随机参数并将其传输给基站，然后使用更新后的信道模型生成数据集，从而综合考虑了数据集采集、模型泛化和模型监控等因素，仿真结果表明，该策略可以显著提高性能。

Jul, 2024

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

本文提出了基于深度学习技术的 CSI 采集的两种实现方案，并在 5G NR 网络中进行了评估，结果表明这些方案在信道状态信息获取方面具有较大的性能提升，可用于 5G 网络和未来的 6G 网络。

Jun, 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