論文の概要: A Low-Overhead Incorporation-Extrapolation based Few-Shot CSI Feedback Framework for Massive MIMO Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.04062v1
• Date: Thu, 7 Dec 2023 06:01:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-08 16:05:23.941123
• Title: A Low-Overhead Incorporation-Extrapolation based Few-Shot CSI Feedback Framework for Massive MIMO Systems
• Title（参考訳）: 重畳MIMOシステムのためのFew-Shot CSIフィードバックフレームワーク
• Authors: Binggui Zhou, Xi Yang, Jintao Wang, Shaodan Ma, Feifei Gao, Guanghua Yang
• Abstract要約: 基地局(BS)におけるダウンリンクプリコーディングには、正確なチャネル状態情報(CSI)が不可欠である FDDシステムでは、ユーザ機器(UE)からのCSIフィードバックによってCSIが達成される。 近年,深層学習に基づくCSIフィードバック手法が注目されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 47.91723229735557
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Accurate channel state information (CSI) is essential for downlink precoding at the base station (BS), especially for frequency FDD wideband massive MIMO systems with OFDM. In FDD systems, CSI is attained through CSI feedback from the user equipment (UE). However, large-scale antennas and large number of subcarriers significantly increase CSI feedback overhead. Deep learning-based CSI feedback methods have received tremendous attention in recent years due to their great capability of compressing CSI. Nonetheless, large amounts of collected samples are required to train deep learning models, which is severely challenging in practice. Besides, with the rapidly increasing number of antennas and subcarriers, most of these deep learning methods' CSI feedback overhead also grow dramatically, owing to their focus on full-dimensional CSI feedback. To address this issue, in this paper, we propose a low-overhead Incorporation-Extrapolation based Few-Shot CSI feedback Framework (IEFSF) for massive MIMO systems. To further reduce the feedback overhead, a low-dimensional eigenvector-based CSI matrix is first formed with the incorporation process at the UE, and then recovered to the full-dimensional eigenvector-based CSI matrix at the BS via the extrapolation process. After that, to alleviate the necessity of the extensive collected samples and enable few-shot CSI feedback, we further propose a knowledge-driven data augmentation method and an artificial intelligence-generated content (AIGC) -based data augmentation method by exploiting the domain knowledge of wireless channels and by exploiting a novel generative model, respectively. Numerical results demonstrate that the proposed IEFSF can significantly reduce CSI feedback overhead by 16 times compared with existing CSI feedback methods while maintaining higher feedback accuracy using only several hundreds of collected samples.
• Abstract（参考訳）: 基地局(BS)におけるダウンリンクプリコーディング、特にOFDMを用いた周波数FDD広帯域MIMOシステムには、正確なチャネル状態情報(CSI)が不可欠である。 FDDシステムでは、CSIはユーザ機器(UE)からのCSIフィードバックによって達成される。 しかし、大規模なアンテナと多数のサブキャリアはcsiフィードバックのオーバーヘッドを大幅に増加させる。 深層学習に基づくcsiフィードバック手法は,近年,csi圧縮能力の面で大きな注目を集めている。 それでも、ディープラーニングモデルのトレーニングには大量のサンプルが必要であり、実際には非常に難しい。 さらに、アンテナやサブキャリアの急増に伴い、これらの深層学習手法のcsiフィードバックオーバーヘッドのほとんどは、全次元のcsiフィードバックに重点を置いているため、劇的に増大する。 そこで本稿では,大規模なMIMOシステムを対象としたFew-Shot CSIフィードバックフレームワーク(IEFSF)を提案する。 さらに、フィードバックオーバヘッドを低減させるために、ueの組み込み工程でまず低次元固有ベクトルベースのcsiマトリックスを形成し、その後、外挿工程を介してbsのフル次元固有ベクトルベースのcsiマトリックスに復元する。 その後,広範に収集されたサンプルの必要性を軽減し,少数のCSIフィードバックを可能にするために,無線チャネルのドメイン知識を活用し,新たな生成モデルを活用することにより,知識駆動型データ拡張法と人工知能生成コンテンツ(AIGC)に基づくデータ拡張法を提案する。 数値計算の結果,提案したIEFSFは既存のCSIフィードバック手法と比較してCSIフィードバックのオーバーヘッドを16倍に低減し,数百個のサンプルを用いて高いフィードバック精度を維持することができた。

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