公开(公告)号：CN120074760A

公开(公告)日：2025-05-30

申请号：CN202510074376.5

申请日：2025-01-17

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 顾昕钰 ,  杜志霖 ,  刘振宇 ,  李昊臻

IPC: H04L1/06 ,  H04L1/00

Abstract: 本发明公开了一种基于重要值传输和非重要值生成的CSI反馈方法及装置，涉及信道状态反馈技术领域，包括：UE侧获取得到CSI矩阵，基于重要元素选择算法，对CSI矩阵内的元素进行重要性打分，基于重要性打分值进行降序排序，依据排序结果选择Top‑k个重要元素以及重要元素的索引矩阵；对于重要元素采用自适应量化编码码长算法进行编码，对重要元素的索引矩阵使用改进的Huffman码本进行编码，将编码结果合并后传输至BS侧；BS侧对第一编码结果进行解量化得到第一解码结果，对第二编码结果进行解码得到第二解码结果，将第一解码结果与第二解码结果进行合并得到重构CSI矩阵，将重构CSI矩阵输入至预先建立的生成器模型内，输出得到CSI矩阵重构结果。

公开(公告)号：CN114024587A

公开(公告)日：2022-02-08

申请号：CN202111280662.5

申请日：2021-10-29

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 顾昕钰 ,  张博源 ,  李昊臻

IPC: H04B7/06 ,  H04B7/0413 ,  H04L5/00

Abstract: 本申请提供一种基于全连接层共用的反馈网络编码器、架构及训练方法。其中，基于全连接层共用的反馈网络编码器，应用于大规模MIMO信道状态信息的反馈，包括：卷积部分：在n个信道场景中分别存储不同的卷积部分参数；全连接层：在n个信道场景中存储一组共用全连接层参数。通过设置全连接层在n个信道场景中存储一组共用全连接层参数，能够显著降低占据整个网络编码器参数量比重较大的全连接层的参数量，进而显著降低整个网络编码器的参数量，减小对于用户设备的内存的占用，有利于基于深度学习的CSI反馈网络在实际大规模MIMO系统中的应用。

公开(公告)号：CN114024587B

公开(公告)日：2024-07-16

申请号：CN202111280662.5

申请日：2021-10-29

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 顾昕钰 ,  张博源 ,  李昊臻

IPC: H04B7/06 ,  H04B7/0413 ,  H04L5/00

Abstract: 本申请提供一种基于全连接层共用的反馈网络编码器、架构及训练方法。其中，基于全连接层共用的反馈网络编码器，应用于大规模MIMO信道状态信息的反馈，包括：卷积部分：在n个信道场景中分别存储不同的卷积部分参数；全连接层：在n个信道场景中存储一组共用全连接层参数。通过设置全连接层在n个信道场景中存储一组共用全连接层参数，能够显著降低占据整个网络编码器参数量比重较大的全连接层的参数量，进而显著降低整个网络编码器的参数量，减小对于用户设备的内存的占用，有利于基于深度学习的CSI反馈网络在实际大规模MIMO系统中的应用。