FDD 大规模多用户 MIMO-OFDM 系统中用于 CSI 反馈的公共字典学习
信号处理
2023-08-01 v1
摘要
在发射预处理辅助的频分双工（FDD）大规模多用户（MU）多输入多输出（MIMO）正交频分复用（OFDM）系统中，需要用户设备（UE）将每个子载波的频域信道传递函数（FDCHTF）反馈至基站（BS）。需反馈至 BS 的信道状态信息（CSI）量随天线数与子载波数线性增长，可能变得过大。因此我们提出一种基于压缩感知（CS）的新型 CSI 反馈压缩算法，通过设计公共字典（CD）来降低现有算法的 CSI 反馈量。已有 CSI 反馈压缩工作大多考虑单 UE 系统。具体而言，我们针对实际频率选择性信道提出一种公共字典学习（CDL）框架，并设计一个适用于单 UE 与多 UE 系统的 CD。提出了一组两种方法：第一种为 CDL-K 奇异值分解（KSVD）方法，使用 K-SVD 算法；第二种为 CDL-正交 Procrustes（OP）方法，依赖于求解正交 Procrustes 问题。该 CD 利用所有子载波与 UE 间信道的空间相关性，在各 UE 处压缩 CSI，并在 BS 接收后重建。仿真结果表明，所提字典估计的信道向量比传统的基于固定离散傅里叶变换（DFT）的字典具有更低的归一化均方误差（NMSE）。CSI 反馈减少了 50%，且 UE 与 BS 处的存储减少从 50% 开始并随子载波数增加而提高。
引用
@article{arxiv.2307.15943,
title = {Learning a Common Dictionary for CSI Feedback in FDD Massive MU-MIMO-OFDM Systems},
author = {Pavan Kumar Gadamsetty and K. V. S. Hari and Lajos Hanzo},
journal= {arXiv preprint arXiv:2307.15943},
year = {2023}
}