基于注意力机制的毫米波大规模MIMO系统智能信道反馈
信息论
2022-11-03 v2 信号处理
math.IT
摘要
具备毫米波（mmWave）与大规模多输入多输出（MIMO）的智能无线通信的潜在优势，建立在基站（BS）可获得瞬时信道状态信息（CSI）的基础之上。然而，在频分双工（FDD）系统中，信道互易性的缺失导致在BS处难以获取准确CSI。许多研究者探索了基于深度学习（DL）的有效架构以解决此问题，并证明了基于DL方案的成功。但现有方案聚焦于完整CSI的获取，而忽略了波束赋形与预编码操作。本文中，我们提出一种使用特征矩阵与特征向量反馈神经网络（EMEVNet）的智能信道反馈架构。在注意力机制的帮助下，所提EMEVNet可被视为双通道自动编码器，能够将特征矩阵与特征向量联合编码为码字。仿真结果表明，相较于传统基于DL的CSI反馈方法，所提EMEVNet方法以极低开销实现了巨大的性能提升与鲁棒性。
引用
@article{arxiv.2208.06570,
title = {Attention Mechanism Based Intelligent Channel Feedback for mmWave Massive MIMO Systems},
author = {Yibin Zhang and Jinlong Sun and Guan Gui and Yun Lin and Haris Gacanin and Hikmet Sari and Fumiyuki Adachi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2208.06570},
year = {2022}
}