Massiv multiple-input multiple-output (MIMO) med frekvensdivision duplex (FDD) läge är en lovande metod för att öka systemkapacitet och länk robusthet för den femte generationen (5G) trådlösa cellulära system. Premissen för dessa fördelar är den korrekta nedlänk kanaltillståndsinformation (CSI) som matas tillbaka från användarutrustning. Men konventionella återkopplingsmetoder har svårt att minska feedback overhead på grund av betydande mängd basstationsantenner (BS) i massiva MIMO-system. Nyligen, djupt lärande (DL)-baserad CSI-återkoppling övervinner många svårigheter, men ändå visar otillräcklighet för att minska ockupationen av upplänk bandbredd resurser. I detta dokument, för att lösa detta problem, kombinerar vi DL och superimposed kodning (SC) för CSI feedback, där nedlänken CSI sprids och sedan superimposed på uplink användare datasekvenser (UL-US) mot BS. Därefter, en multi-task neurala nätverk (NN) arkitektur föreslås vid BS för att återställa nedlänken CSI och UL-US genom att utveckla två iterationer av den minsta medel-kvadrat fel (MMSE)-kriteriet-baserad interferens minskning. För en nätverksutbildning utnyttjas dessutom en subnet-för-subnet-metod för att underlätta parameterinställningen och påskynda konvergensgraden. Jämfört med fristående SC-baserat CSI-system, vår multi-task NN, tränad i ett specifikt signal-till-brusförhållande (SNR) och effekt proportionell koefficient (PPC), förbättrar konsekvent uppskattningen av nedlänk CSI med liknande eller bättre UL-US detektion under SNR och PPC varierar. Kanaltillståndsinformation (CSI), djupinlärning (DL), överinställd kodning (SC), återkoppling, massiv multiple-input multiple-output (MIMO). CHAOJIN QING (M'15) mottog B.S. examen i kommunikationsteknik från Chengdu
Inspirerad av dessa fördelar föreslås i detta dokument en ELM-baserad superpositionerad CSI-återkopplingsmetod för att förbättra den DL-baserade superpositionerade CSI-återkopplingen i REF.
Deep Learning for CSI Feedback Based on Superimposed Coding
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}