信道状态信息(Channel State Information,CSI)反馈是大规模多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)系统的一个关键问题。大规模MIMO系统中基站天线数量巨大,CSI反馈出现了反馈开销大、反馈精度低等问题。为了降低反馈开销...信道状态信息(Channel State Information,CSI)反馈是大规模多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)系统的一个关键问题。大规模MIMO系统中基站天线数量巨大,CSI反馈出现了反馈开销大、反馈精度低等问题。为了降低反馈开销,提高反馈精度,采用深度学习方法,提出了一种基于特征融合的CSI反馈网络(Feature Fusion Net,FFNet)。利用基于注意力机制的特征融合在编码器中融合不同尺度的CSI特征,并在解码器中使用多通道多分辨率卷积网络以及通道重排,从而高精度地重建压缩后的CSI。仿真结果表明,与几种经典的深度学习CSI反馈方法相比,在室内和室外信道条件下,均具有更高的反馈精度。展开更多