ABSTRACT Syftar på problemet med hög komplexitet och låg återkoppling noggrannhet av befintlig kanal state information (CSI) feedback algoritmer för frekvens-division duplexing (FDD) massiva multiple-input multiple-output (MIMO) system, föreslår detta dokument en CSI komprimering feedback algoritm baserad på djupt lärande (DL), som är lämplig för en användare och flera användare scenarier i massiva MIMO-system. Denna algoritm tar hänsyn till den rumsliga korrelationen mellan massiv MIMO-kanal och använder tvåvägslångt korttidsminne (Bi-LSTM) och tvåvägskonvolutionslångt korttidsminne (Bi-ConvLSTM) för att dekomprimera och återställa CSI för en användare respektive flera användare. Det föreslagna DL-baserade CSI-återkopplingsnätverket tränas offline av massiva MIMO-kanaldata och kan lära sig de strukturella egenskaperna hos den massiva MIMO-kanalen genom att fullt ut utnyttja kanalinformationen i utbildningsproven. Simuleringsresultaten visar att jämfört med flera klassiska CSI komprimeringsåterkopplingsalgoritmer, har den föreslagna CSI komprimeringsåterkopplingsalgoritmen lägre beräkningskomplexitet, högre återkopplingsnoggrannhet och bättre systemprestanda i massiva MIMO-system. INDEX TERMS FDD, massiv MIMO, kanaltillstånd information, komprimerad feedback, djupt lärande.
Med tanke på den rumsliga korrelationen mellan antenner föreslogs de dubbelriktade LSTM (Bi-LSTM) och dubbelriktade konvolutionella LSTM (Bi-ConvLSTM) i REF.
CSI Feedback Based on Deep Learning for Massive MIMO Systems
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}