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结合深度学习的自编码器端到端物理层优化方案

消耗积分:0 | 格式:pdf | 大小:2.37 MB | 2021-05-24

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　　5G规模化商用可提供髙速低延时的通信服务，但由于逐块设计的通信模型可解释性程度较低，增加了其物理层优化的复杂度。针对该问题，利用深度学习在结构化信息表示和数据提取上的优势，在其基础上提出一种自编码器端到端物理层优化方案。通过两阶段训练模式提髙神经网络的泛化性，同时利用自编码器压缩特性量化信道状态信息（CSI）并进行重建，降低CSI反馈导致的系统开销。仿真结果表明，该方案通过分阶段训练能有效提升收敛速率，而压缩量化CSI则可缓解系统负载。

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