論文の概要: Lightweight and Adaptive FDD Massive MIMO CSI Feedback with Deep Equilibrium Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.15079v1
• Date: Mon, 28 Nov 2022 05:53:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-29 22:55:01.261669
• Title: Lightweight and Adaptive FDD Massive MIMO CSI Feedback with Deep Equilibrium Learning
• Title（参考訳）: 深部平衡学習を用いた軽量・適応FDD質量型MIMO CSIフィードバック
• Authors: Yifan Ma, Wentao Yu, Xianghao Yu, Jun Zhang, Shenghui Song, Khaled B. Letaief
• Abstract要約: 周波数分割二重化(FDD)大規模マルチインプット多重出力(MIMO)システムでは、ダウンリンクチャネル状態情報(CSI)をユーザから基地局(BS)に送信する必要がある。 深層平衡モデルを利用して,軽量かつ適応的な深層学習に基づくCSIフィードバック方式を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.856867175477042
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In frequency-division duplexing (FDD) massive multiple-input multiple-output (MIMO) systems, downlink channel state information (CSI) needs to be sent from users back to the base station (BS), which causes prohibitive feedback overhead. In this paper, we propose a lightweight and adaptive deep learning-based CSI feedback scheme by capitalizing on deep equilibrium models. Different from existing deep learning-based approaches that stack multiple explicit layers, we propose an implicit equilibrium block to mimic the process of an infinite-depth neural network. In particular, the implicit equilibrium block is defined by a fixed-point iteration and the trainable parameters in each iteration are shared, which results in a lightweight model. Furthermore, the number of forward iterations can be adjusted according to the users' computational capability, achieving an online accuracy-efficiency trade-off. Simulation results will show that the proposed method obtains a comparable performance as the existing benchmarks but with much-reduced complexity and permits an accuracy-efficiency trade-off at runtime.
• Abstract（参考訳）: 広帯域多重出力(MIMO)システムでは、ダウンリンクチャネル状態情報(CSI)をユーザから基地局(BS)に送信する必要がある。 本稿では,深層平衡モデルを用いた軽量かつ適応的な深層学習に基づくCSIフィードバック方式を提案する。 複数の明示的な層を積み重ねる既存のディープラーニングベースのアプローチとは異なり、無限深層ニューラルネットワークの過程を模倣する暗黙の平衡ブロックを提案する。 特に、暗黙の平衡ブロックは固定点反復によって定義され、各イテレーションの訓練可能なパラメータは共有され、結果として軽量モデルとなる。 さらに、ユーザの計算能力に応じて前方イテレーションの数を調整でき、オンラインの精度と効率のトレードオフを実現できる。 シミュレーションの結果,提案手法は既存のベンチマークに匹敵する性能を示すが,複雑さが大きく,実行時に精度・効率のトレードオフが可能であることが示された。

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