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

一、技术背景：为何需要新型 CSI 量化方案？

在频分双工（FDD）多输入多输出（MIMO）系统中，基站需通过用户设备（UE）反馈的信道状态信息（CSI）优化波束成形与预编码，这是提升通信质量与频谱效率的核心前提。但传统方案面临两大瓶颈：

1. 维度灾难困境：随着天线数量增加（如大规模 MIMO 的 128 根天线），传统量化码本需指数级扩容，导致量化复杂度与反馈开销飙升，严重占用上行链路资源。

1. 时变信道挑战：实际通信中，车辆移动、环境变化等因素使信道呈现时间相关性，高速场景下信道状态剧变，如何利用相关性实现高效量化成为关键难题。

传统压缩感知（CS）方案虽能降低开销，但依赖信道稀疏性先验假设，且迭代恢复算法实时性差，难以适配复杂时变场景。深度学习与递归量化的融合为此提供了突破性思路。

二、核心架构：递归量化与深度学习的融合逻辑

该技术通过 “递归细化 + 深度分类” 双机制，实现复杂度与精度的平衡，其核心框架包含两大模块：

（一）递归量化基础：多阶段 Grassmannian 细化

递归量化打破传统 “一次性全精度量化” 模式，采用多阶段递归 Grassmannian 量化器，核心原理是 “粗粒度打底 + 精细度迭代”：

1. 第一阶段：对信道子空间进行低精度粗量化，快速锁定信道大致范围；

1. 后续阶段：基于前一阶段的量化误差，针对性调整量化维度，逐步降低偏差。

这种结构的优势在于复用历史计算结果，避免重复处理高维数据。例如在 100 天线系统中，传统方案需 10⁸次浮点运算，而递归量化可将计算量压缩至同一量级的 40%-60%。

（二）深度学习嵌入：时间相关性的智能捕捉

引入深度学习分类模型解决递归过程中的 “误差预测” 问题，关键设计包括：

1. 模型选型：优先采用长短期记忆网络（LSTM） ，其记忆单元可精准学习信道状态的时间演化规律，尤其适配高速移动等时变场景；在空间特征显著的场景中，可结合卷积神经网络（CNN）提取信道空间分布特征。

1. 输入输出设计：以 “前一时刻量化 CSI + 时间间隔 + 信道场景标签” 为输入，输出当前时刻的 “量化类别索引”，直接指导递归量化的精细调整方向。

1. 损失函数优化：采用均方误差（MSE）+ 交叉熵联合损失：MSE 约束量化值与真实 CSI 的偏差，交叉熵提升信道类别的分类准确性，实现 “精度 - 效率” 双目标优化。

三、关键实现：从数据到训练的全流程要点

（一）数据集构建：覆盖多场景信道特征

为保证模型泛化性，需构建多维度数据集：

• 场景覆盖：采集城市密集区（多径复杂）、郊区空旷地（信号衰减弱）、室内办公区（遮挡多）等典型场景数据，包含多径传播、移动速度等差异化特征；

• 数据预处理：对 CSI 的幅度、相位信息进行归一化（映射至 0-1 区间），消除量纲差异；同时按时间序列标注，建立 “前一时刻 - 当前时刻” 的对应关系。

（二）训练策略：兼顾收敛速度与泛化能力

1. 优化器配置：采用 Adam 自适应优化器，初始学习率设为 0.001，通过指数衰减策略在训练后期降低学习率，避免陷入局部最优；

1. 迭代控制：设置 100-200 轮迭代，每 20 轮验证一次泛化误差，当验证集 MSE 连续 3 轮下降小于 10⁻⁴时停止训练。

四、性能优势：三大核心指标的突破

（一）量化复杂度降低 40%-60%

通过递归多阶段分解与深度学习的预测指导，在保证量化精度的前提下，计算复杂度较传统方案降低近一半。在大规模 MIMO 系统中，该优势随天线数量增加呈线性放大。

（二）反馈开销减少 30%-50%

利用 LSTM 捕捉的时间相关性，可减少冗余 CSI 数据传输。例如在车辆通信场景中，每秒钟反馈数据量从 100KB 降至 50-70KB，显著节省上行带宽资源。

（三）低信噪比环境鲁棒性更强

与基于压缩感知的方案相比，在 SNR=5dB 的复杂环境中，误码率（BER）从 10⁻² 降至 10⁻³，降幅达一个数量级，适配恶劣通信条件。

五、未来展望：技术演进的两大方向

1. 动态策略优化：结合强化学习技术，使模型可根据实时信道变化（如突然加速、遮挡出现）动态调整量化阶段数与精度，实现 “信道剧变时升精度、稳定时降开销” 的自适应调节；

1. 6G 场景适配：面向 6G 的超大规模 MIMO、太赫兹通信等新场景，需进一步优化模型轻量化设计（如采用 ReEsNet 的精简卷积结构），同时融合空天地一体化信道的时空特征建模。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 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.

[2] 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).

[3] 廖勇,姚海梅,花远肖,等.一种基于深度学习的FDD大规模MIMO系统CSI反馈方法[J].电子学报, 2020, 48(6):1182-1189.DOI:10.3969/j.issn.0372-2112.2020.06.020.

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2.16 时序、回归预测和分类

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