Kvantifierad kanal state information (CSI) spelar en kritisk roll i förkodning design som hjälper till att skörda fördelarna med multiple-input multiple-output (MIMO) teknik. För att minska omkostnaderna för CSI feedback, föreslår vi en djupinlärning baserad CSI quantization metod genom att utveckla en gemensam convolutional residual network (JC-ResNet) som gynnar MIMO kanal funktion extraktion och återhämtning från perspektivet av bit-nivå kvantization prestanda. Experiment visar att vår föreslagna metod avsevärt förbättrar prestandan. Index Terms-Channel state information (CSI), kvantisering, neurala nätverk (NN), multipel-ingång multiple-output (MIMO).
I REF konstruerades ett bit-nivåoptimerat NN, dvs. det gemensamma konvolutionsnätet (JC-ResNet), med både CSI-komprimering och kvantisering.
Bit-Level Optimized Neural Network for Multi-Antenna Channel Quantization
{'venue': 'IEEE Wireless Communications Letters', 'journal': 'IEEE Wireless Communications Letters', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics', 'Engineering']}