面向下行 FD-RAN 的免信道反馈传输：一种基于无线电地图的复值预编码网络方法
信息论
2024-04-04 v2 机器学习
math.IT
摘要
随着对高质量服务需求的激增，一种创新的网络架构——全解耦 RAN (FD-RAN) 应运而生，以实现更灵活的频谱资源利用和更低的网络成本。然而，由于 FD-RAN 中上行基站与下行基站的解耦，依赖实时信道反馈的传统传输机制不再适用，因为接收端无法向发射端反馈准确且及时的信道状态信息。本文提出了一种不依赖物理层信道反馈的新型传输方案。具体而言，我们设计了一种基于无线电地图的复值预编码网络 (RMCPNet) 模型，该模型根据用户位置输出基站预编码。RMCPNet 包含多个子网，每个子网负责从不同的输入模态中提取独特的模态特征。此外，从这些不同子网中导出的多模态嵌入在信息融合层中进行整合，最终形成一个统一的表示。我们还开发了一种特定的 RMCPNet 训练算法，该算法采用负频谱效率作为损失函数。我们在公开的 DeepMIMO 数据集上评估了所提方案的性能，结果表明，与传统的实值神经网络和统计码本方法相比，RMCPNet 的性能分别提升了 16% 和 76%。
引用
@article{arxiv.2312.02184,
title = {Channel-Feedback-Free Transmission for Downlink FD-RAN: A Radio Map based Complex-valued Precoding Network Approach},
author = {Jiwei Zhao and Jiacheng Chen and Zeyu Sun and Yuhang Shi and Haibo Zhou and Xuemin and Shen},
journal= {arXiv preprint arXiv:2312.02184},
year = {2024}
}
备注
Content error, and I don't like to make it public now