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基于AI通信的大规模MIMO信道状态信息反馈网络

刘为波 颜彪 沈麟 丁宇舟

电讯技术2024,Vol.64Issue(1):29-35,7.
电讯技术2024,Vol.64Issue(1):29-35,7.DOI:10.20079/j.issn.1001-893x.220517005

基于AI通信的大规模MIMO信道状态信息反馈网络

Massive MIMO Channel State Information Feedback Network Based on AI Communication

刘为波 1颜彪 1沈麟 1丁宇舟1

作者信息

  • 1. 扬州大学 信息工程学院,江苏 扬州 225009
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摘要

Abstract

In a massive multiple-input multiple-output(MIMO)system,the increase of the number of antennas leads to the increase of the channel state information(CSI)feedback bandwidth overhead.To reduce the feedback overhead,a feedback network based on deep learning(DL)is proposed.The network combines a convolutional attention module with a Fast Iterative Shrinkage Thresholding Algorithm(FISTA).In order to fit the practical application,the noise situation is considered and the threshold sensitivity is analyzed.The simulation results show that the performance and robustness of the network can be further improved in different environments.

关键词

大规模多输入多输出/信道状态信息/反馈网络/AI通信/深度学习

Key words

massive MIMO/channel state information/feedback network/AI communication/deep learning

分类

信息技术与安全科学

引用本文复制引用

刘为波,颜彪,沈麟,丁宇舟..基于AI通信的大规模MIMO信道状态信息反馈网络[J].电讯技术,2024,64(1):29-35,7.

基金项目

国家自然科学基金资助项目(61601403) (61601403)

电讯技术

OA北大核心CSTPCD

1001-893X

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