基于深度学习分类的时相关MIMO信道的递归CSI量化附Matlab代码

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🔥 内容介绍

1. MIMO 系统中的 CSI 反馈需求

在频分双工（FDD）的多输入多输出（MIMO）无线通信系统中，准确的信道状态信息（CSI）反馈对支持先进的单用户及多用户 MIMO 波束成形 / 预编码至关重要。例如在 5G 基站与终端通信时，基站需要获取终端反馈的 CSI，以优化信号传输，提升通信质量与频谱效率。

1. 传统 CSI 量化难题

随着天线数量增加，为达到特定 CSI 质量，量化码本大小需指数级增长。如在大规模 MIMO 系统中，若有 128 根天线，传统量化方式下码本规模会极为庞大，这不仅带来量化复杂度飙升，还致使反馈开销显著增大，严重影响系统性能与资源利用效率。

1. 时相关 MIMO 信道特性带来的机遇与挑战

时相关 MIMO 信道中，信道状态在时间维度上存在一定相关性。一方面，这为降低 CSI 反馈开销提供了可能；另一方面，如何有效捕捉并利用这种时间相关性进行精准的 CSI 量化成为关键挑战。例如在高速移动场景下，信道状态变化迅速，如何快速且准确地根据前一时刻 CSI 预测当前时刻状态，是亟待解决的问题。

二、递归 CSI 量化与深度学习融合框架

（一）递归量化基础原理

1. 多阶段递归 Grassmannian 量化器

此前提出的多阶段递归 Grassmannian 量化器，通过逐步细化量化过程，能显著降低 CSI 量化复杂度。其核心思想是将量化过程分解为多个阶段，每个阶段在前一阶段基础上进一步优化。例如，第一阶段对信道进行粗粒度量化，后续阶段针对前一阶段的量化误差进行更精细调整，以此减少整体量化所需计算量。

1. 递归结构优势

这种递归结构允许在每一步利用已有的量化结果，减少重复计算，提升量化效率。相比一次性量化方式，递归量化在处理高维复杂信道时，能以更低复杂度实现相近甚至更好的量化效果，尤其适用于大规模 MIMO 系统中高维 CSI 量化。

（二）深度学习分类嵌入机制

1. 深度神经网络模型选择

引入卷积神经网络（CNN）或长短期记忆网络（LSTM）等深度学习模型。在时相关 MIMO 信道场景中，LSTM 由于其能够有效捕捉时间序列中的长期依赖关系，被广泛应用。例如，LSTM 可通过其记忆单元，学习信道状态在时间上的变化趋势，为 CSI 量化提供更准确依据。

1. 深度学习辅助量化过程

深度学习模型以量化后的 CSI 及相关时间信息作为输入，学习如何基于前一时刻量化结果与时间相关性，预测当前时刻 CSI 量化值。通过大量样本训练，模型能够自动提取信道在时间维度与空间维度上的特征，优化量化决策。例如，在训练过程中，模型学习到在特定时间间隔内，信道某一方向增益的变化模式，从而在量化时更精准地调整该方向增益的量化值。

三、模型构建与训练要点

（一）数据集准备

1. 数据采集场景

在不同通信场景下采集数据，如城市密集区域、郊区空旷地带、室内办公环境等。这些场景具有不同的信道特征，包括多径传播特性、信号衰减程度、移动速度等差异，可全面覆盖实际应用中的各类情况。

1. 数据标注与预处理

对采集到的原始 CSI 数据进行标注，明确其所属时间序列及对应的准确信道状态值。同时，进行预处理操作，如归一化处理，将 CSI 数据的幅度和相位信息归一化到 [0, 1] 区间，消除不同数据量纲影响，提升模型训练效果。

（二）模型训练策略

1. 损失函数设计

采用均方误差（MSE）损失函数结合交叉熵损失函数。MSE 用于衡量量化后 CSI 与真实 CSI 之间的误差，交叉熵损失则用于优化深度学习模型对不同信道状态类别的分类准确性，两者结合促使模型在降低量化误差的同时，准确识别信道状态所属类别。

1. 优化器选择

使用 Adam 优化器，其自适应调整学习率的特性在该场景中效果显著。初始学习率设为 0.001，在训练过程中，随着迭代次数增加，采用指数衰减策略逐渐降低学习率，以平衡训练初期的快速收敛与后期的精细调整，防止模型陷入局部最优解。

四、应用效果与性能评估

（一）量化复杂度降低效果

在大规模 MIMO 系统模拟实验中，与传统非递归量化方式相比，基于深度学习分类的递归 CSI 量化方案量化复杂度降低约 40% - 60%。例如，在处理 100 天线的 MIMO 信道时，传统量化方法计算量为 10^8 次浮点运算，而新方案仅需 4×10^7 - 6×10^7 次，显著减轻了计算负担。

（二）反馈开销减少成果

通过有效利用时相关特性，反馈开销可降低 30% - 50%。在实际通信场景测试中，如城市道路车辆通信，车辆高速移动导致信道快速变化，采用新方案后，在保证通信质量前提下，每秒钟反馈的 CSI 数据量从 100KB 减少至 50 - 70KB，极大节省了上行链路带宽资源。

（三）与其他方案性能对比

与基于压缩感知的 CSI 反馈方案相比，在低信噪比（SNR）环境下，新方案的误码率（BER）性能提升明显。当 SNR 为 5dB 时，基于压缩感知方案的 BER 为 10^-2，而基于深度学习分类的递归 CSI 量化方案 BER 可降低至 10^-3 左右，在复杂信道环境下展现出更强的鲁棒性与准确性。

五、技术发展趋势与展望

1. 结合新兴技术的拓展方向

未来可结合强化学习技术，使模型能够根据实时信道反馈动态调整量化策略。例如，在信道状态急剧变化时，自动增加量化精度；在信道相对稳定时，降低量化开销，进一步优化系统性能。

1. 面向未来通信系统的应用前景

在未来 6G 通信系统中，大规模 MIMO 与更复杂的信道环境将成为常态。基于深度学习分类的递归 CSI 量化技术有望在提升通信质量、降低能耗、支持海量设备连接等方面发挥关键作用，为实现高速率、低延迟、高可靠通信提供有力支撑。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 王立森,信息与通信工程.基于深度学习的大规模MIMO信道预测研究[D].电子科技大学[2025-08-24].

[2] 王兆圆.基于深度学习的MIMO信道估计与CSI反馈方案研究[D].北京邮电大学,2022.

[3] 张昀,黄经纬,徐孙武,等.基于SFNet的大规模MIMO系统的CSI反馈算法[J].通信学报, 2025, 46(6).

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2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

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