論文の概要: Physics-Inspired Deep Learning Anti-Aliasing Framework in Efficient Channel State Feedback

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.08133v1
• Date: Tue, 12 Mar 2024 23:40:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-14 16:22:45.753452
• Title: Physics-Inspired Deep Learning Anti-Aliasing Framework in Efficient Channel State Feedback
• Title（参考訳）: 物理にインスパイアされたディープラーニングアンチエイリアスフレームワーク チャネル状態フィードバック
• Authors: Yu-Chien Lin, Yan Xin, Ta-Sung Lee, Charlie (Jianzhong) Zhang, and Zhi Ding
• Abstract要約: この研究は、アンダーサンプリングによるギャップに対処するための後処理ソリューションとして、gNBで新しいCSIアップサンプリングフレームワークを導入している。 また,提案したアルゴリズムをISTA-Netアーキテクチャと統合する学習手法を開発した。 以上の結果から,ルールベースと深層学習の両手法が従来の手法や最先端の手法よりも性能的に優れていたことが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.68689988641748
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Acquiring downlink channel state information (CSI) at the base station is vital for optimizing performance in massive Multiple input multiple output (MIMO) Frequency-Division Duplexing (FDD) systems. While deep learning architectures have been successful in facilitating UE-side CSI feedback and gNB-side recovery, the undersampling issue prior to CSI feedback is often overlooked. This issue, which arises from low density pilot placement in current standards, results in significant aliasing effects in outdoor channels and consequently limits CSI recovery performance. To this end, this work introduces a new CSI upsampling framework at the gNB as a post-processing solution to address the gaps caused by undersampling. Leveraging the physical principles of discrete Fourier transform shifting theorem and multipath reciprocity, our framework effectively uses uplink CSI to mitigate aliasing effects. We further develop a learning-based method that integrates the proposed algorithm with the Iterative Shrinkage-Thresholding Algorithm Net (ISTA-Net) architecture, enhancing our approach for non-uniform sampling recovery. Our numerical results show that both our rule-based and deep learning methods significantly outperform traditional interpolation techniques and current state-of-the-art approaches in terms of performance.
• Abstract（参考訳）: 基地局におけるダウンリンクチャネル状態情報(CSI)の取得は、大規模な多重入力多重出力(MIMO)周波数分割二重化(FDD)システムの性能の最適化に不可欠である。 ディープラーニングアーキテクチャはUE側のCSIフィードバックとgNB側のリカバリを促進することに成功しているが、CSIのフィードバック以前のアンサンプの問題はしばしば見過ごされている。 この問題は、現在の標準における低密度パイロット配置から生じるもので、屋外チャネルにおいて大きなエイリアス効果をもたらし、結果としてCSI回復性能が制限される。 この目的のために、この研究は、アンダーサンプリングによるギャップに対処するための後処理ソリューションとして、gNBで新しいCSIアップサンプリングフレームワークを導入している。 離散フーリエ変換シフト定理と多重パス相反定理の物理原理を応用し、アップリンクCSIを効果的に利用してエイリアス効果を緩和する。 さらに,提案アルゴリズムをISTA-Netアーキテクチャと統合し,非一様サンプリングリカバリのためのアプローチを強化する学習ベース手法を開発した。 解析の結果,従来の補間手法と現状の手法を性能的に比較すると,ルールベースと深層学習の両方が有意に優れていることがわかった。

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