論文の概要: AI for CSI Feedback Enhancement in 5G-Advanced and 6G
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.15132v1
- Date: Thu, 30 Jun 2022 08:52:43 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-07-01 15:14:34.565436
- Title: AI for CSI Feedback Enhancement in 5G-Advanced and 6G
- Title（参考訳）: 5Gアドバンストと6GにおけるCSIフィードバック向上のためのAI
- Authors: Jiajia Guo, Chao-Kai Wen, Shi Jin, Xiao Li
- Abstract要約: 第3世代パートナーシッププロジェクトは2021年にリリース18の研究を開始した。
本稿では,5G-Advancedおよび6GにおけるCSIフィードバック向上のためのAIの概要を紹介する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 51.276468472631976
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The 3rd Generation Partnership Project has started the study of Release 18 in
2021. Artificial intelligence (AI)-native air interface is one of the key
features of Release 18, where AI for channel state information (CSI) feedback
enhancement is selected as the representative use case. This article provides a
comprehensive overview of AI for CSI feedback enhancement in 5G-Advanced and
6G. The scope of the AI for CSI feedback enhancement in 5G-Advanced, including
overhead reduction, accuracy improvement, and channel prediction, is first
presented and discussed. Then, three representative frameworks of AI-enabled
CSI feedback, including one-sided implicit feedback, two-sided
autoencoder-based implicit feedback, and two-sided explicit feedback, are
introduced and compared. Finally, the considerations in the standardization of
AI for CSI feedback enhancement, especially focusing on evaluation, complexity,
collaboration, generalization, information sharing, joint design with channel
prediction, and reciprocity, have been identified and discussed. This article
provides a guideline for the standardization study of the AI-based CSI feedback
enhancement.
- Abstract（参考訳）: 第3世代パートナーシッププロジェクトは2021年にリリース18の研究を開始した。
人工知能(AI)ネイティブエアインターフェースは、チャネル状態情報(CSI)フィードバック強化のためのAIが代表的なユースケースとして選択されるリリース18の重要な特徴の1つである。
本稿では,5G-Advancedおよび6GにおけるCSIフィードバック向上のためのAIの概要を紹介する。
5g-advancedにおけるcsiフィードバック強化のためのaiのスコープについて,まず,オーバーヘッド削減,精度向上,チャネル予測などについて述べる。
次に、一方の暗黙のフィードバック、両側の自己エンコーダに基づく暗黙のフィードバック、両側の明示的なフィードバックを含む、AI対応のCSIフィードバックの代表的な3つのフレームワークを紹介し比較する。
最後に,評価,複雑性,コラボレーション,一般化,情報共有,チャネル予測と協調設計,相互性に着目し,csiフィードバック強化のためのaiの標準化に関する考察と考察を行った。
本稿では、AIに基づくCSIフィードバック強化の標準化研究のガイドラインを提供する。
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