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Deep Learning and Compressive Sensing-based CSI Feedback in FDD Massive MIMO Systems
IEEE Transactions on Vehicular Technology ( IF 6.8 ) Pub Date : 2020-08-01 , DOI: 10.1109/tvt.2020.3004842 Peizhe Liang , Jiancun Fan , Wenhan Shen , Zhijin Qin , Geoffrey Ye Li
IEEE Transactions on Vehicular Technology ( IF 6.8 ) Pub Date : 2020-08-01 , DOI: 10.1109/tvt.2020.3004842 Peizhe Liang , Jiancun Fan , Wenhan Shen , Zhijin Qin , Geoffrey Ye Li
To fully utilize multiplexing and array gains of massive multiple-input multiple-output (MIMO), the downlink channel state information (CSI) must be acquired at the base station (BS). In frequency division duplexing (FDD) massive MIMO systems, the downlink CSI is generally estimated at the user equipment (UE) and then fed back to the BS. The huge number of antennas at the BS leads to overwhelming feedback overhead. To address this issue, we propose a framework, named CS-ReNet. In this framework, the CSI is first compressed at the UE based on the compressive sensing (CS) technology and then reconstructed at the BS using a deep learning (DL)-based signal recovery solver, named ReNet. We analyze the CSI quality at the BS in terms of the normalized mean-squared error (NMSE) and cosine similarity. Simulation results demonstrate that the proposed method outperforms the existing CS-based and some DL-based methods.
中文翻译:
FDD 大规模 MIMO 系统中基于深度学习和压缩感知的 CSI 反馈
为了充分利用大规模多输入多输出 (MIMO) 的复用和阵列增益,必须在基站 (BS) 处获取下行链路信道状态信息 (CSI)。在频分双工 (FDD) 大规模 MIMO 系统中,下行链路 CSI 通常在用户设备 (UE) 处估计,然后反馈给 BS。BS 处的大量天线导致反馈开销过大。为了解决这个问题,我们提出了一个名为 CS-ReNet 的框架。在此框架中,CSI 首先在 UE 处基于压缩感知 (CS) 技术进行压缩,然后在 BS 处使用基于深度学习 (DL) 的信号恢复求解器 ReNet 进行重建。我们根据归一化均方误差 (NMSE) 和余弦相似度分析 BS 的 CSI 质量。
更新日期:2020-08-01
中文翻译:
FDD 大规模 MIMO 系统中基于深度学习和压缩感知的 CSI 反馈
为了充分利用大规模多输入多输出 (MIMO) 的复用和阵列增益,必须在基站 (BS) 处获取下行链路信道状态信息 (CSI)。在频分双工 (FDD) 大规模 MIMO 系统中,下行链路 CSI 通常在用户设备 (UE) 处估计,然后反馈给 BS。BS 处的大量天线导致反馈开销过大。为了解决这个问题,我们提出了一个名为 CS-ReNet 的框架。在此框架中,CSI 首先在 UE 处基于压缩感知 (CS) 技术进行压缩,然后在 BS 处使用基于深度学习 (DL) 的信号恢复求解器 ReNet 进行重建。我们根据归一化均方误差 (NMSE) 和余弦相似度分析 BS 的 CSI 质量。