面向多用户CSI反馈的多任务学习
信息论
2022-12-02 v2 信号处理
math.IT
摘要
近年来,基于深度学习的大规模MIMO CSI反馈受到了大量关注。目前存在众多CSI反馈模型,大多基于自编码器(AE)架构,在用户设备(UE)端设有编码器网络,在gNB(基站)端设有解码器网络。然而,这些模型是针对单信道场景中的单个用户训练的,导致它们在具有不同信道且各用户编码器模型不同的多用户场景中无效。在这项工作中,我们通过将多任务学习(MTL)技术应用于大规模MIMO CSI反馈来解决该问题。具体而言,我们提出了在多用户设置下联合训练现有模型的方法,同时提升其中部分组成模型的性能。例如,通过我们提出的方法,CSINet与STNet联合训练时性能提升了,同时系统总和速率提升了。
引用
@article{arxiv.2211.08173,
title = {Multi-Task Learning for Multi-User CSI Feedback},
author = {Sharan Mourya and SaiDhiraj Amuru and Kiran Kumar Kuchi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2211.08173},
year = {2022}
}