AI 赋能无线通信：用于 CSI 反馈的 Transformer 骨干网络
信号处理
2022-06-17 v1
摘要
本文基于由 IMT-2020(5G) 推进组 5G+AI 工作组主办的第二届无线通信人工智能（AI）大赛（WAIC）背景，首次给出了基于特征向量的信道状态信息（CSI）反馈问题框架。随后提出了一种用于 CSI 反馈的称为 EVCsiNet-T 的基础 Transformer 骨干网络。此外，介绍了一系列面向基于深度学习（DL-based）的 CSI 反馈的潜在增强方法，包括 i) 数据增强，ii) 损失函数设计，iii) 训练策略，以及 iv) 模型集成。进一步给出了 EVCsiNet-T 与传统码本方法在不同信道上对比的实验结果，展示了 Transformer 在基于深度学习的 CSI 反馈问题上的先进性能与良好前景。
引用
@article{arxiv.2206.07949,
title = {AI Enlightens Wireless Communication: A Transformer Backbone for CSI Feedback},
author = {Han Xiao and Zhiqin Wang and Dexin Li and Wenqiang Tian and Xiaofeng Liu and Wendong Liu and Shi Jin and Jia Shen and Zhi Zhang and Ning Yang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2206.07949},
year = {2022}
}