論文の概要: CQNet: Complex Input Quantized Neural Network designed for Massive MIMO CSI Feedback

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.07507v1
• Date: Mon, 15 Feb 2021 12:16:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2021-02-16 15:27:36.357714
• Title: CQNet: Complex Input Quantized Neural Network designed for Massive MIMO CSI Feedback
• Title（参考訳）: CQNet:MIMO CSIフィードバックのための複雑な入力量子化ニューラルネットワーク
• Authors: Sijie Ji, Weiping Sun, Mo Li
• Abstract要約: 大規模複数入力多重出力(MIMO)システムは、次世代通信の中核技術です。 従来のセンシングに基づくCSIフィードバックは、海賊行為に限られるボトルネック問題となっている。 最近のディープラーニングベースのCSIフィードバックアプローチは、効率性と可能性を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.977234891170579
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The Massive Multiple Input Multiple Output (MIMO) system is a core technology of the next generation communication. With the growing complexity of CSI in massive MIMO system, traditional compressive sensing based CSI feedback has become a bottleneck problem that is limited in piratical. Recently, numerous deep learning based CSI feedback approaches demonstrate the efficiency and potential. However, the existing methods lack a reasonable interpretation of the deep learning model and the accuracy of the model decreases significantly as the CSI compression rate increases. In this paper, from the intrinsic properties of CSI data itself, we devised the corresponding deep learning building blocks to compose a novel neural network CQNet and experiment result shows CQNet outperform the state-of-the-art method with less computational overhead by achieving an average performance improvement of 8.07% in both outdoor and indoor scenarios. In addition, this paper also investigates the reasons for the decrease in model accuracy at large compression rates and proposes a strategy to embed a quantization layer to achieve effective compression, by which the original accuracy loss of 67.19% on average is reduced to 21.96% on average, and the compression rate is increased by 8 times on the original benchmark.
• Abstract（参考訳）: 大規模複数入力多重出力(MIMO)システムは、次世代通信の中核技術です。 大規模mimoシステムにおけるcsiの複雑化に伴い、従来の圧縮センシングに基づくcsiフィードバックは、ピラティカルに制限されたボトルネック問題となっている。 近年,深層学習に基づくcsiフィードバック手法が多数登場し,その効率と可能性を示している。 しかし,既存の手法では深層学習モデルの合理的な解釈が欠如しており,CSI圧縮率の増加に伴ってモデルの精度が大幅に低下する。 本稿では,CSIデータ自体の本質的な特性から,新しいニューラルネットワークCQNetを構成するためのディープラーニングビルディングブロックを考案し,その実験結果から,CQNetが,屋外シナリオと屋内シナリオの両方で平均8.07%の性能向上を達成することにより,計算オーバーヘッドの少ない最先端手法より優れていることを示す。 また, 圧縮率が大きい場合にモデル精度が低下する理由を調査し, 有効圧縮を達成するために量子化層を埋め込む手法を提案し, 平均67.19%の原精度損失を平均21.96%に低減し, 原ベンチマークで8倍の圧縮率を増加させる。

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