摘要
提出基于人工智能的信道状态信息压缩技术方案,并全面思考了模型训练、模型管理中的标准制定、实际应用等相关问题,分析了不同问题的潜在解决方案。仿真结果表明,所提出的方案可有效提升信道状态信息反馈精度,网络容量平均提升10%左右。
A channel state information compression technology scheme leveraging artificial intelligence is proposed.Standard formulation,practical application,and other related problems and solutions have been comprehensively analyzed and considered.The simulation results show that the proposed scheme can effectively improve the accuracy of channel state information feedback,resulting in an average in-crease of approximately 10%in network capacity.
作者
鲁照华
胡留军
李伦
李永
LU Zhaohua;HU Liujun;LI Lun;LI Yong(ZTE Corporation,Shenzhen 518057,China;State Key Laboratory of Mobile Network and Mobile Multimedia Tech-nology,Shenzhen 518055,China)
出处
《中兴通讯技术》
北大核心
2024年第3期60-66,共7页
ZTE Technology Journal
关键词
人工智能
多输入多输出
信道状态信息
artificial intelligence
multiple-input multiple-output
channel state information
作者简介
鲁照华,中兴通讯股份有限公司资深预研工程师,主要从事移动通信物理层关键技术研究,发表论文10余篇。;胡留军,中兴通讯股份有限公司算法部副部长,正高级工程师,曾获信息产业重大技术发明奖、深圳市科技进步奖一等奖、广东省科学技术奖二等奖及专利金奖、广东省技术发明奖二等奖等奖项,主持或参与多项国家级项目,已发表论文15篇。;李伦,中兴通讯股份有限公司预研工程师,主要从事移动通信物理层关键技术研究。;李永,中兴通讯股份有限公司资深预研工程师,主要从事移动通信物理层关键技术研究。
