Convolutional Neural Network based Multiple-Rate Compressive Sensing for Massive MIMO CSI Feedback:

本文主要是介绍Convolutional Neural Network based Multiple-Rate Compressive Sensing for Massive MIMO CSI Feedback:，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

Convolutional Neural Network based Multiple-Rate Compressive Sensing for Massive MIMO CSI Feedback: Design, Simulation, and Analysis简记

参考

• 原文
• 代码实现（部分）

MINO基本流程

• 公式就不列了，看图
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• 基本分为两个部分：encoder + decoder
  • encoder部分的功能是将CSI数据压缩，然后通过一个量化器将其量化成bit
  • decoder部分的功能是反量化+解压
• 因此我认为这个问题的主要难点在于：
  • 1、如何压缩
  • 2、如何尽量避免量化损失

改进简记

• 这篇文章是对CsiNet的一个改进，这里主要记录一下改进的点
  • 更大的Conv kernel（可尝试）
  • 非均匀量化（可尝试）
• CSINet+主要结构其实和CISNet没什么区别，如下图
  • encoder部分依然是两层conv+fc，只不过换了更大的kernel size，量化部分用的是非均匀量化
  • decoder部分添加了偏移函数（用一组卷积+残差当偏移）、残差结构，直接将block的输出当作最终估计结果
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  • 下面这张是量化和偏移的说明
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训练过程简记

• 此前有尝试过，但是属于自个在那里乱训，所以作者的训练方法可以参考一下
  • 此篇以前的方法：
    • 大lr训练encoder+decoder的第一个fc（可尝试）
    • 小lr用来end2end训练
  • 改进：
    • 不加量化训练（已经用过，暂时没看出效果，可能用错了）
    • 加上非均匀量化训练，offset部分用adam优化

其他部分

• 文中还有其他部分，诸如SM-CsiNet+,PM-CsiNet+,以及一些实验和讨论，这些暂时用不到就不在这里记录了。

补充

• 非均匀量化公式
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• 偏移网络公式
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这篇关于Convolutional Neural Network based Multiple-Rate Compressive Sensing for Massive MIMO CSI Feedback:的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

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