基于深度学习的FDD大规模MIMO系统CSI反馈去噪网络
信号处理
2020-04-17 v1
摘要
信道状态信息(CSI)反馈对于频分双工(FDD)大规模多输入多输出(MIMO)系统至关重要。大多数传统算法基于压缩感知(CS)，且高度依赖于信道稀疏度水平。为解决该问题，近期方法采用深度学习(DL)将CSI压缩为低维码字，在反馈链路理想时其性能优于CS算法。然而在实际场景中，存在各种干扰与非线性效应。在本文中，我们设计了一种基于DL的去噪网络，称为DNNet，以提升信道反馈性能。数值结果表明，采用所提DNNet的基于DL的反馈算法优于现有算法，尤其在低信噪比(SNR)下。
引用
@article{arxiv.2004.07576,
title = {Deep Learning based Denoise Network for CSI Feedback in FDD Massive MIMO Systems},
author = {Hongyuan Ye and Feifei Gao and Jing Qian and Hao Wang and Geoffrey Ye Li},
journal= {arXiv preprint arXiv:2004.07576},
year = {2020}
}