Abstract-I ett multi-input multiple-output (MIMO) system, tillgängligheten av kanal state information (CSI) vid sändaren är avgörande för prestandaförbättring. Nya konvolutionella neurala nätverk (NN)-baserade tekniker visar konkurrenskraftig förmåga att realisera CSI komprimering och feedback. Genom att introducera en ny NN-arkitektur ökar vi precisionen i kvantiserad CSI-återkoppling i MIMO-kommunikation. Den föreslagna NN-arkitekturen åberopar en modul som kallas korttidsminne och som medger att NN kan dra nytta av att utnyttja tidsmässiga och frekvensrelaterade korrelationer mellan trådlösa kanaler. Genom att kompromissa med komplexiteten ändrar vi NN-arkitekturen ytterligare med ett avsevärt minskat antal parametrar som ska utbildas. Slutligen visar experimenten att de föreslagna NN-arkitekturerna uppnår bättre prestanda både när det gäller CSI-komprimering och återställningsnoggrannhet. Index Terms-Channel state information (CSI) återkoppling, återkommande neurala nätverk (RNN), multipel-ingång multipel-output (MIMO).
Genom att införliva en LSTM-modul och FCN i en neural nätverksarkitektur (NN) bildades de återkommande komprimerings- och okompressionsmodulerna i REF för att effektivt fånga tid- och frekvenskorrelationerna i trådlösa kanaler.
MIMO Channel Information Feedback Using Deep Recurrent Network
{'venue': 'IEEE Communications Letters', 'journal': 'IEEE Communications Letters', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}