期刊导航
期刊开放获取
上海教育软件发展有限公..
期刊文献
+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
检索
高级检索
期刊导航
共找到
1
篇文章
<
1
>
每页显示
20
50
100
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
文摘
详细
列表
相关度排序
被引量排序
时效性排序
基于双重注意力机制的大规模MIMO系统CSI反馈
被引量：
2
1
作者
陈发堂
戴东林
袁立
《南京邮电大学学报（自然科学版）》
北大核心
2022年第6期10-18,共9页
在频分双工大规模多输入多输出(Multiple Input Multiple Output,MIMO)系统中,针对现有基于深度学习信道状态信息(Channel State Information,CSI)反馈方法重建精度低、未考虑量化损失以及压缩率固定的问题,提出一种基于注意力机制和密...
在频分双工大规模多输入多输出(Multiple Input Multiple Output,MIMO)系统中,针对现有基于深度学习信道状态信息(Channel State Information,CSI)反馈方法重建精度低、未考虑量化损失以及压缩率固定的问题,提出一种基于注意力机制和密集连接卷积网络的多压缩率CSI反馈方案。该方法采用双重注意力机制提取CSI空间和时间相关性,串行全连接网络和密集连接卷积网络分别压缩和重构CSI。实验结果表明:在室内信道条件下,与基于卷积神经网络CsiNet相比,所提方法的参数量较少,归一化均方误差平均降低4.8 dB。所提反馈方法仅8比特量化可实现与未量化相近的重建精度。
展开更多
关键词
大规模MIMO
信道状态信息
注意力机制
卷积神经网络
多压缩率反馈
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
基于双重注意力机制的大规模MIMO系统CSI反馈
被引量：
2
1
作者
陈发堂
戴东林
袁立
机构
重庆邮电大学通信与信息工程学院
出处
《南京邮电大学学报（自然科学版）》
北大核心
2022年第6期10-18,共9页
基金
重庆市自然科学基金(cstc2021jcyj⁃msxmX0454)资助项目。
文摘
在频分双工大规模多输入多输出(Multiple Input Multiple Output,MIMO)系统中,针对现有基于深度学习信道状态信息(Channel State Information,CSI)反馈方法重建精度低、未考虑量化损失以及压缩率固定的问题,提出一种基于注意力机制和密集连接卷积网络的多压缩率CSI反馈方案。该方法采用双重注意力机制提取CSI空间和时间相关性,串行全连接网络和密集连接卷积网络分别压缩和重构CSI。实验结果表明:在室内信道条件下,与基于卷积神经网络CsiNet相比,所提方法的参数量较少,归一化均方误差平均降低4.8 dB。所提反馈方法仅8比特量化可实现与未量化相近的重建精度。
关键词
大规模MIMO
信道状态信息
注意力机制
卷积神经网络
多压缩率反馈
Keywords
massive MIMO
channel state information
attention mechanism
convolutional neural network
multiple compression ratio feedback
分类号
TN929.5 [电子电信—通信与信息系统]
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于双重注意力机制的大规模MIMO系统CSI反馈
陈发堂
戴东林
袁立
《南京邮电大学学报（自然科学版）》
北大核心
2022
2
在线阅读
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
上一页
1
下一页
到第
页
确定
用户登录
登录
IP登录
使用帮助
返回顶部
