論文の概要: Contrastive Predictive Coding with Compression for Enhanced Channel State Feedback in Wireless Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.05419v2
- Date: Wed, 08 Jul 2026 01:13:13 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-07-13 07:26:11.091385
- Title: Contrastive Predictive Coding with Compression for Enhanced Channel State Feedback in Wireless Networks
- Title（参考訳）: 無線ネットワークにおけるチャネル状態フィードバック強化のための圧縮によるコントラスト予測符号化
- Abstract要約: 本稿では,コントラスト予測符号化を統合した圧縮予測フレームワークを提案する。
標準化されたパイプライン内で圧縮と予測を統一することにより、提案するフレームワークは、年齢を認識し、計算効率の良いCSIフィードバックソリューションを提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.949353795245168
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Accurate and timely channel state information (CSI) is essential for next-generation wireless systems, yet existing works treat CSI compression and CSI prediction as separate problems, both in academia and in current 3GPP studies. Consequently, channel aging remains insufficiently addressed within standardized CSI feedback pipelines. In this article, we propose a unified compression-prediction framework that integrates Contrastive Predictive Coding (CPC) directly into the 3GPP-compliant CSI compression architecture. Instead of predicting high-dimensional CSI matrices, our approach forecasts future latent representations and jointly optimizes reconstruction fidelity and temporal predictive coherence via a combined 1-SGCS and InfoNCE objective. This design enables temporal representation learning without increasing feedback overhead. We present two variants: CPC-before-Compression, which performs autoregressive modeling on encoded features prior to quantization, and CPC-after-Compression, which shifts temporal modeling to the base-station to reduce the complexity of users' devices. Evaluations on 3GPP-compliant datasets from Nokia, Oppo, and CATT show that CPC-before-Compression achieves over 90% reconstruction accuracy with 32x lower decoder GFLOPs than the 3GPP baseline, while CPC-after-Compression preserves an identical encoder footprint and the same 64-bit feedback overhead. By unifying compression and prediction within a standardized pipeline, the proposed framework provides an age-aware, computationally efficient CSI feedback solution. The source code is publicly available at: https://github.com/AhmedRadwan02/cpc-3gpp
- Abstract（参考訳）: 次世代無線システムには正確なチャネル状態情報(CSI)が不可欠であるが、既存の研究では、CSI圧縮とCSI予測は、学術と現在の3GPP研究の両方において別の問題として扱われている。
その結果、チャネルの老化は標準のCSIフィードバックパイプラインの中では不十分である。
本稿では,コントラスト予測符号化(Contrastive Predictive Coding, CPC)を3GPP準拠のCSI圧縮アーキテクチャに直接統合する統合圧縮予測フレームワークを提案する。
提案手法は,高次元CSI行列を予測するのではなく,将来の潜伏表現を予測し,1-SGCSとInfoNCEの組合せによる再構成忠実度と時間的予測コヒーレンスを協調的に最適化する。
この設計は、フィードバックのオーバーヘッドを増大させることなく、時間的表現学習を可能にする。
量子化に先立って符号化された特徴の自己回帰モデリングを行うCPC-before-Compressionと、ユーザのデバイスの複雑さを軽減するために時間的モデリングをベースステーションにシフトするCPC-after-Compressionの2つのバリエーションを提案する。
Nokia、Oppo、CATTによる3GPP準拠データセットの評価によると、CPC-before-Compressionは3GPPベースラインよりも32倍低いデコーダGFLOPで90%以上の再構築精度を達成し、CPC-after-Compressionは同じエンコーダフットプリントと64ビットのフィードバックオーバーヘッドを保持する。
標準化されたパイプライン内で圧縮と予測を統一することにより、提案するフレームワークは、年齢を認識し、計算効率の良いCSIフィードバックソリューションを提供する。
ソースコードは、https://github.com/AhmedRadwan02/cpc-3gppで公開されている。
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