論文の概要: Lightweight and Flexible Deep Equilibrium Learning for CSI Feedback in FDD Massive MIMO

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.15079v2
• Date: Mon, 5 Jun 2023 13:32:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-07 03:55:23.236686
• Title: Lightweight and Flexible Deep Equilibrium Learning for CSI Feedback in FDD Massive MIMO
• Title（参考訳）: FDD大規模MIMOにおけるCSIフィードバックのための軽量で柔軟な深度平衡学習
• Authors: Yifan Ma, Wentao Yu, Xianghao Yu, Jun Zhang, Shenghui Song, Khaled B. Letaief
• Abstract要約: 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)をベースステーション(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で柔軟な深層学習に基づくCSIフィードバック手法を提案する。
• 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 back to the base station (BS) by the users, which causes prohibitive feedback overhead. In this paper, we propose a lightweight and flexible deep learning-based CSI feedback approach by capitalizing on deep equilibrium models. Different from existing deep learning-based methods that stack multiple explicit layers, we propose an implicit equilibrium block to mimic the behavior of an infinite-depth neural network. In particular, the implicit equilibrium block is defined by a fixed-point iteration and the trainable parameters in different iterations are shared, which results in a lightweight model. Furthermore, the number of forward iterations can be adjusted according to users' computation capability, enabling a flexible accuracy-efficiency trade-off. Simulation results will show that the proposed design obtains a comparable performance as the benchmarks but with much-reduced complexity and permits an accuracy-efficiency trade-off at runtime.
• Abstract（参考訳）: 周波数分割多重化 (fdd) システムでは、ダウンリンクチャネル状態情報 (csi) をユーザによってベースステーション (bs) に送信する必要があるため、制限的なフィードバックオーバーヘッドが発生する。 本稿では,深層平衡モデルを用いて,軽量でフレキシブルな深層学習に基づくcsiフィードバック手法を提案する。 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手法と異なり、無限深層ニューラルネットワークの振る舞い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、異なる反復における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るため、柔軟な精度と効率のトレードオフが可能になる。 シミュレーションの結果,提案手法はベンチマークに匹敵する性能が得られるが,複雑性は少なく,実行時に精度と効率のトレードオフが得られることがわかった。

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