【摘 要】
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针对频分双工(Frequency Division Duplexing,FDD)大规模多入多出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)系统中现有信道状态信息(Channel State Information,CSI)反馈方法复
【机 构】
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重庆大学通信与测控中心,中国人民解放军61212部队
【基金项目】
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国家自然科学基金(No.61501066),重庆市自然科学基金(No.cstc2019jcyjmsxmX0017)
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针对频分双工(Frequency Division Duplexing,FDD)大规模多入多出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)系统中现有信道状态信息(Channel State Information,CSI)反馈方法复杂度高、反馈精度低的问题,本文提出一种基于深度学习的CSI压缩反馈方法.该方法首先采用卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)提取信道特征矢量,然后利用最大池化(Maxpooling)网络压缩CSI,最后考虑
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