Massiva multiple-input multiple-output (MIMO) system förlitar sig på kanaltillståndsinformation (CSI) feedback för att utföra förkodning och uppnå prestandavinst i frekvensdelning duplex nätverk. Men det enorma antalet antenner utgör en utmaning för de konventionella CSI återkoppling minskningsmetoder och leder till överdriven feedback overhead. I detta brev utvecklar vi en CSI-återkopplingsarkitektur i realtid, kallad CsiNetlong short-term memory (LSTM), genom att utöka ett nytt nätverk för djupinlärning (DL)-baserad CSI-avkänning och återställning. CsiNet-LSTM ökar återvinningskvaliteten avsevärt och förbättrar avvägningen mellan kompressionsförhållande (CR) och komplexitet genom att direkt lära sig rumsliga strukturer i kombination med tidssamband från träningsprover av tidsvarierande massiva MIMO-kanaler. Simuleringsresultat visar att CsiNet-LSTM överträffar befintliga compressive sensing-baserade och DL-baserade metoder och är anmärkningsvärt robust mot CR-reduktion.
För att avhjälpa detta fel har ett kortfristigt CsiNetlong-minne (CsiNet-LSTM) föreslagits i REF för att förbättra återhämtningen av CSI genom att lära sig rumsliga strukturer och tid korrelation av tidsvarierande massiva MIMO-kanaler.
Deep Learning-Based CSI Feedback Approach for Time-Varying Massive MIMO Channels
{'venue': 'IEEE Wireless Communications Letters', 'journal': 'IEEE Wireless Communications Letters', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}