מושגי ליבה
Ein neuer Ansatz zur Unterdrückung von Aliasing-Effekten in der Kanalzustandsrückmeldung, der die Reziprozität zwischen Aufwärts- und Abwärtslink-Kanälen ausnutzt und eine physik-inspirierte Deep-Learning-Architektur verwendet.
תקציר
Der Artikel stellt einen neuen Ansatz zur Unterdrückung von Aliasing-Effekten in der Kanalzustandsrückmeldung (CSI) für Massive-MIMO-Systeme in Frequenzteilungsduplexbetrieb (FDD) vor. Der Schlüssel ist die Ausnutzung der Reziprozität zwischen Aufwärts- und Abwärtslink-Kanälen, um eine effektive Bandpassfilterung zur Unterdrückung von Aliasing-Effekten zu ermöglichen.
Der Ansatz besteht aus drei Modulen:
Generierung einer nicht-aliasing-Auswahlkarte: Hier wird ein lernbasierter Bandpassfilter auf Basis der Aufwärtslink-CSI-Informationen entworfen, um Aliasing-Peaks zu unterdrücken.
Wiederherstellung der wahren Peaks: Hier wird die heruntergetastete Abwärtslink-CSI durch Einfügen von Nullen in den Frequenzbereich überführt, um die Periodizität im Verzögerungsbereich auszunutzen.
CSI-Aufmerksamkeit und Verfeinerung: Hier wird der gefilterte CSI-Schätzwert weiter verfeinert, um die Genauigkeit zu erhöhen.
Darüber hinaus wird eine neuartige Architektur namens SRISTA-Net vorgestellt, die die Stärken des ISTA-Net-Ansatzes für nicht-uniforme Abtastung mit den Vorteilen des vorgeschlagenen Ansatzes kombiniert.
Die Ergebnisse zeigen, dass der Ansatz die Leistung im Vergleich zu herkömmlichen Interpolationstechniken und dem aktuellen Stand der Technik deutlich verbessert, insbesondere bei Kanälen mit großer Verzögerungsausbreitung.
סטטיסטיקה
Die maximale messbare Verzögerung des Aufwärtslink-CSI ist etwa sechsmal größer als die des Abwärtslink-CSI.
Der Pilotabstand im Frequenzbereich für SRS ist viel dichter (alle 2 Unterträger) als für CSI-RS (alle 12 Unterträger).
ציטוטים
"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."
"Even if a perfect CSI feedback is achieved, the aliasing loss due to downsampling is theoretically not possible to be recovered."