CSI2Vec：面向定位与信道绘图的通用 CSI 特征表示
信息论
2025-06-06 v1 信号处理
math.IT
摘要
自然语言处理技术，如 Word2Vec，已展现出通过向量嵌入捕获文本语义和语法关系的卓越能力。灵感来自此技术，我们提出 CSI2Vec，一个自监督框架，用于生成面向基于 CSI 的定位（POS）和信道绘图（CC）的通用且稳健的信道状态信息（CSI）表示。CSI2Vec 在各种无线场景下学习紧凑向量嵌入，捕获用户设备位置之间的空间关系，而无需依赖 CSI 重建或真实位置信息。我们将 CSI2Vec 实现为一个神经网络，通过各种部署配置（即无线设备和散射体的空间布局）和无线配置（RS）（即具体硬件），确保对环境差异、天线数量或子载波分配等方面的鲁棒性。CSI2Vec 通过生成捕获关键空间信息的紧凑向量嵌入来抽象 RS，避免完整传输或重建 CSI 的需求，同时降低下游任务的复杂度和处理效率。基于射线追踪和真实世界 CSI 数据集的仿真实验表明，CSI2Vec 在保持出色的 POS 和 CC 性能的同时，显著降低计算需求和存储需求。
引用
@article{arxiv.2506.05237,
title = {CSI2Vec: Towards a Universal CSI Feature Representation for Positioning and Channel Charting},
author = {Victoria Palhares and Sueda Taner and Christoph Studer},
journal= {arXiv preprint arXiv:2506.05237},
year = {2025}
}
备注
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