【摘 要】
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快变信道环境下,采用频分双工模式下的大规模MIMO系统,用户通过反馈链路将信道状态信息(Channel State Information,CSI)发送给基站,为适应信道快速变化保证系统性能,要求降
【机 构】
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中南民族大学电子信息工程学院&,智能无线通信湖北重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61379028,61671483),湖北省自然科学基金资助项目(2016CFA089),中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(CZY19003)
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快变信道环境下,采用频分双工模式下的大规模MIMO系统,用户通过反馈链路将信道状态信息(Channel State Information,CSI)发送给基站,为适应信道快速变化保证系统性能,要求降低反馈时延及减少反馈开销.提出一种基于深度学习的多分辨率信道状态信息网络(Multi-resolution Channel State Information Network,MCSINet),对反馈的信道状态信息进行压缩及预测,能够显著减少信道状态信息捕获与反馈开销,及降低时延.MCSINet模拟信道状态信息
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