資料介紹
5G規(guī)模化商用可提供髙速低延時(shí)的通信服務(wù),但由于逐塊設(shè)計(jì)的通信模型可解釋性程度較低,增加了其物理層優(yōu)化的復(fù)雜度。針對(duì)該問(wèn)題,利用深度學(xué)習(xí)在結(jié)構(gòu)化信息表示和數(shù)據(jù)提取上的優(yōu)勢(shì),在其基礎(chǔ)上提出一種自編碼器端到端物理層優(yōu)化方案。通過(guò)兩階段訓(xùn)練模式提髙神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的泛化性,同時(shí)利用自編碼器壓縮特性量化信道狀態(tài)信息(CSI)并進(jìn)行重建,降低CSI反饋導(dǎo)致的系統(tǒng)開(kāi)銷。仿真結(jié)果表明,該方案通過(guò)分階段訓(xùn)練能有效提升收斂速率,而壓縮量化CSI則可緩解系統(tǒng)負(fù)載。
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