Massiva multiple-input multiple-output (MIMO) system kräver downlink kanal state information (CSI) vid basstationen (BS) för att bättre utnyttja tillgängliga rumsliga mångfald och multiplexing vinster. Men i en frekvensdelning duplex (FDD) massiv MIMO-system, den enorma CSI feedback overhead blir restriktiv och försämrar den totala spektral effektivitet. I detta dokument föreslår vi en djupinlärning baserad kanal state matris komprimeringsschema, kallad DeepCMC, som består av konvolutionella skikt följt av kvantisering och entropi kodning block. Simuleringsresultat visar att DeepCMC avsevärt överträffar toppmoderna komprimeringssystem när det gäller återuppbyggnaden av kanaltillståndsmatrisen för samma komprimeringshastighet, mätt i bitar per kanaldimension.
Arkitekturen i REF, som bestod av konvolutionella skikt följt av kvantisering och entropiska kodning block, presenterade lovande prestanda.
Deep Convolutional Compression For Massive MIMO CSI Feedback
{'venue': '2019 IEEE 29th International Workshop on Machine Learning for Signal Processing (MLSP)', 'journal': '2019 IEEE 29th International Workshop on Machine Learning for Signal Processing (MLSP)', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science', 'Mathematics']}