AnciNet：大规模 MIMO 系统中估计 CSI 反馈压缩的高效深度学习方法
信号处理
2020-08-18 v1 信息论
math.IT
摘要
准确的信道状态信息（CSI）反馈在提升大规模多输入多输出（m-MIMO）系统性能增益方面起着至关重要的作用，其困境在于过高的 CSI 开销与有限的反馈带宽。考虑到由不完美信道估计引起的含噪 CSI，我们提出一种新颖的深度神经网络架构，即 AnciNet，以在有限带宽下进行 CSI 反馈。AnciNet 从含噪 CSI 样本中提取无噪特征，从而实现有效的 CSI 压缩用于反馈。实验结果验证了所提 AnciNet 方法在各种条件下优于现有技术。
引用
@article{arxiv.2008.07112,
title = {AnciNet: An Efficient Deep Learning Approach for Feedback Compression of Estimated CSI in Massive MIMO Systems},
author = {Yuyao Sun and Wei Xu and Lisheng Fan and Geoffrey Ye Li and George K. Karagiannidis},
journal= {arXiv preprint arXiv:2008.07112},
year = {2020}
}