Massive multiple-input multiple-output (MIMO) är en lovande teknik för att öka länkkapaciteten och energieffektiviteten. Dessa fördelar baseras dock på tillgänglig kanalstatsinformation (CSI) vid basstationen (BS). Därför måste användarutrustning (UE) fortsätta att mata CSI tillbaka till BS och därmed förbruka värdefull bandbredd resurs. Stora antenner vid BS för massiv MIMO ökar allvarligt denna overhead. I detta dokument föreslår vi en flergradig kompressiv avkänning av neurala nätverk ram för att komprimera och kvantifiera CSI. Detta ramverk förbättrar inte bara återuppbyggnadsnoggrannheten utan minskar också lagringsutrymmet vid UE, vilket ökar systemets genomförbarhet. I synnerhet fastställer vi två principer för nätverksdesign för CSI-återkoppling, föreslår en ny nätverksarkitektur, CsiNet+, enligt dessa principer, och utvecklar en ny kvantiseringsram och utbildningsstrategi. Därefter introducerar vi två olika tillvägagångssätt med rörlig ränta, nämligen SM-CsiNet+ och PM-CsiNet+, som minskar parameterantalet vid UE med 38,0 % respektive 46,7 %. Experimentella resultat visar att CsiNet+ överträffar det toppmoderna nätet med marginal men bara något ökar parameternumret. Vi undersöker också komprimerings- och rekonstruktionsmekanismen bakom djupinlärningsbaserade CSI-återkopplingsmetoder via parametervisualisering, vilket ger en riktlinje för efterföljande forskning.
Genom att använda den multi-rate CS neurala nätverk ram, REF komprimerade och kvantifierade CSI för att förbättra återuppbyggnad noggrannhet och minska lagringsutrymme.
Convolutional Neural Network based Multiple-Rate Compressive Sensing for Massive MIMO CSI Feedback: Design, Simulation, and Analysis
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science', 'Engineering']}