高速移动环境下基于RM-Net的大规模MIMO CSI反馈算法OA北大核心
CSI feedback algorithm based on RM-Net for massive MIMO systems in high-speed mobile environment
针对高速移动环境信道特征复杂多变,同时存在加性噪声和非线性效应的影响,提出一种残差混合网络(RM-Net)的大规模MIMO CSI反馈算法.RM-Net通过学习高速移动信道的空间结构与时间相关性,具备去除大规模MIMO信道噪声的能力,能显著提高CSI压缩率与恢复质量.系统仿真结果表明,RM-Net可消除高速移动场景加性噪声的影响,学习并适应稀疏、双选衰落信道特征,在高压缩率与低信噪比条件下依然具有较好的性能表现,所提算法性能大幅优于其他基于压缩感知(CS)和深度学习(DL)的CSI反馈算法.
廖勇;王世义
重庆大学微电子与通信工程学院,重庆 400044重庆大学微电子与通信工程学院,重庆 400044
信息技术与安全科学
高速移动大规模MIMOCSI反馈深度学习去噪
《通信学报》 2022 (5)
高速移动切换下分布式大规模FDD MIMO的信道估计与传输优化研究
166-176,11
国家自然科学基金资助项目(No.61501066)重庆市自然科学基金项目(No.cstc2019jcyj-msxmX0017)
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