一种基于签名的超低复杂度全局信道图表方法

信道图表是一种无监督学习方法，从信道信息中学习低维表示以保持用户设备（UE）物理空间的几何特性，因其能促进许多下游任务（如室内定位、UE切换、波束管理等）而受到学术界和工业界的广泛关注。然而，许多先前工作主要关注仅保持局部几何的图表，并使用原始信道信息学习图表，未考虑全局几何，且通常计算密集且非常耗时。因此，本文提出了一种新颖的基于签名的全局信道图表方法，具有超低复杂度。通过使用基于迭代积分的方法（称为签名变换），提出了紧凑的特征映射和新的距离度量，使得信道图表具有超低复杂度并同时保持局部和全局几何。我们使用合成和开源真实场数据集证明了我们方法的有效性。