深度即插即用先验在大规模MIMO系统中的应用
摘要：基于深度学习(DL)的方法在无线通信系统中的实现面临可扩展性的重大问题。在不同的通信任务中，为一个特定的任务应用一个DL模型在模型训练和存储方面都是昂贵的。在本文中，我们提出了一种新颖的深度即插即用先验方法，用于大规模多输入多输出(MIMO)系统下行链路中的三个通信任务，包括信道估计、天线推断和信道状态信息(CSI)反馈。对应于这三个通信任务的所提出方法使用一个共同的DL模型，大大减少了模型训练和存储的开销。与普通的多任务学习不同，所提方法的DL模型不需要为特定的通信任务进行进一步的微调，而是即插即用的。通过在DeepMIMO数据集上进行大量实验，证明了所提方法在三个通信任务上的收敛性、性能和存储开销。
作者：Weixiao Wan, Wei Chen, Shiyue Wang, Geoffrey Ye Li, Bo Ai
论文ID：2308.04728
分类：Signal Processing
分类简称：eess.SP
提交时间：2023-08-10