基于位置的信道数据库的两步学习与插值方法
信息论
2018-12-05 v1 机器学习
math.IT
摘要
及时准确的信道状态信息 (CSI) 知识对于支持物理层和网络层的调度操作是必要的。为了支持小区休眠场景下的无导频信道估计，我们提议采用一个将 CSI 存储为地理位置函数的信道数据库。这样的信道数据库由历史用户记录生成，通常无法覆盖小区内的所有位置。因此，我们开发了一种两步插值方法来推断未覆盖位置的信道。该方法首先应用 K 近邻方法形成粗数据库，然后用深度卷积神经网络对其进行细化。当应用于射线追踪软件生成的信道数据时，我们的方法在性能上相比传统插值方法显示出巨大优势。
引用
@article{arxiv.1812.01247,
title = {A Two-Step Learning and Interpolation Method for Location-Based Channel Database},
author = {Ruichen Deng and Zhiyuan Jiang and Sheng Zhou and Shuguang Cui and Zhisheng Niu},
journal= {arXiv preprint arXiv:1812.01247},
year = {2018}
}
备注
To appear at GLOBECOM 2018