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基于低开销的整合 - 外推的少样本 CSI 反馈框架用于大规模 MIMO 系统
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
PDF7 months ago
深度学习提高 R17 Type-II 码本的性能
利用深度学习方法改进第 17 版（R17）的 Type-II 码本的两个新视角：通过选择主导的角度 - 延迟领域端口来提高反馈性能，并基于反馈信息利用深度学习重建下行 CSI，从而提高总速率性能。
PDF10 months ago
基于深度学习的二类编码本：增强 CSI 反馈的新思路
本文旨在将深度学习应用于 R17 Type-II 码本的无线通信标准，以提高 CSI 反馈性能，从两个角度提出了采用深度学习技术来改进 Type-II 码本：一是利用深度学习精确选择主要角度延迟域端口，二是根据 R17 Type-II 码本
PDFa year ago
自信息领域基于特征耦合的神经 CSI 压缩
提出了一种基于信息论的 CSI 压缩方法 SD-CsiNet，在 self-information 领域内建立了一个新的 DL 网络，可以在时间和空间方面提取 CSI self-information 矩阵的特征并将这两个特征整合起来进行压
PDFa year ago
面向高效子阵列混合波束成形：基于注意力网络的 FDD 大规模 MU-MIMO 系统实用反馈
本文介绍了一种联合优化的网络，用于信道估计和反馈，以学习光谱效率波束形成器。同时，应用了部署友好型子阵混合波束形成架构，并特别设计了实用的轻量级端到端网络。实验证明，与仅具有轻微性能损失的先前现有技术方法相比，所提出的网络在资源敏感的用户设
PDFa year ago
大规模 MIMO CSI 反馈的深度学习性能增强
本文提出一种拼图辅助的训练策略，旨在通过最大化原始 CSI 和压缩 CSI 之间的互信息，增强深度学习的大规模 MIMO CSI 反馈方法，实验结果表明，采用这种训练策略可以使在室内和室外环境中的准确度平均提高 12.07％和 7.01％，
PDF2 years ago
PolarDenseNet：MIMO 系统中 CSI 反馈的深度学习模型
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
PDF2 years ago
AnciNet: 大规模 MIMO 系统中实时信道状态反馈压缩的高效深度学习方法
通过考虑由于不完美的信道估计而产生的嘈杂 CSI，我们提出了一种新的深度神经网络架构，即 AnciNet，用于在带宽有限的情况下进行 CSI 反馈，并通过提取噪声 - free 本征来实现有效的 CSI 压缩，实验结果证明了所提出的 Anc
PDF4 years ago
CSI 反馈中的轻量级卷积神经网络在大规模 MIMO 中的应用
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。
PDF4 years ago
用于多天线信道量化的比特级优化神经网络
通过开发具有位级量化性能优势的联合卷积残差网络（JCResNet），我们提出了一种基于深度学习的 CSI 量化方法，以从多输入多输出（MIMO）信道特征提取和恢复角度来帮助降低 CSI 反馈的开销并提高性能。实验证明，我们提出的方法显著提高
PDF5 years ago
基于卷积神经网络的多速率压缩感知用于大规模 MIMO CSI 反馈：设计，仿真和分析
本文提出了一种多速度压缩感知神经网络框架来压缩和量化 CSI，从而提高重建精度、减少存储空间，增强系统可行性，并通过可视化参数研究了基于深度学习的 CSI 反馈方法的压缩和重建机制，提供了随后的研究指导。
PDF5 years ago
基于深度学习的时变大规模 MIMO 信道 CSI 反馈方法
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
PDF6 years ago