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基于SE-CsiNet的大规模MIMO信道状态信息反馈与重建算法
1
作者
赵显超
王斌
+1 位作者
夏婧
杨朔
《河北省科学院学报》
CAS
2024年第2期22-28,共7页
本文研究了大规模多输入多输出(MIMO)系统FDD模式下行链路信道状态信息(CSI)反馈与重建问题,针对传统基于压缩感知的CSI反馈与重建算法存在的计算复杂度高、对信道稀疏性要求严格等问题,以及现有的基于深度学习的CSI反馈与重建算法存在...
本文研究了大规模多输入多输出(MIMO)系统FDD模式下行链路信道状态信息(CSI)反馈与重建问题,针对传统基于压缩感知的CSI反馈与重建算法存在的计算复杂度高、对信道稀疏性要求严格等问题,以及现有的基于深度学习的CSI反馈与重建算法存在的性能不足问题,提出了一种基于联合注意力机制神经网络的大规模MIMO信道状态信息反馈与重建算法,基于自编码器神经网络架构提出了一种全新的SE-CsiNet神经网络模型,在译码器网络当中引入联合压缩-激活(SE)注意力机制算法,有效提高神经网络的特征提取能力。结果表明,所提出的算法相较于传统CSI反馈与重建算法及现有的深度学习算法性能更为优异。
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关键词
大规模MIMO
csi反馈与重建
自编码器神经网络
注意力机制
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职称材料
题名
基于SE-CsiNet的大规模MIMO信道状态信息反馈与重建算法
1
作者
赵显超
王斌
夏婧
杨朔
机构
空军装备部驻石家庄地区军代表室
中国电子科技集团公司第五十四研究所
出处
《河北省科学院学报》
CAS
2024年第2期22-28,共7页
基金
中国电子科技集团公司第五十四研究所基金项目(FFX23641X003)。
文摘
本文研究了大规模多输入多输出(MIMO)系统FDD模式下行链路信道状态信息(CSI)反馈与重建问题,针对传统基于压缩感知的CSI反馈与重建算法存在的计算复杂度高、对信道稀疏性要求严格等问题,以及现有的基于深度学习的CSI反馈与重建算法存在的性能不足问题,提出了一种基于联合注意力机制神经网络的大规模MIMO信道状态信息反馈与重建算法,基于自编码器神经网络架构提出了一种全新的SE-CsiNet神经网络模型,在译码器网络当中引入联合压缩-激活(SE)注意力机制算法,有效提高神经网络的特征提取能力。结果表明,所提出的算法相较于传统CSI反馈与重建算法及现有的深度学习算法性能更为优异。
关键词
大规模MIMO
csi反馈与重建
自编码器神经网络
注意力机制
Keywords
Massive MIMO
csi
feedback and reconstruction
Autoencoder neural network
Attention mechanism
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于SE-CsiNet的大规模MIMO信道状态信息反馈与重建算法
赵显超
王斌
夏婧
杨朔
《河北省科学院学报》
CAS
2024
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