RNN-FL-based Channel Estimation Approach in mmWave Massive MIMO Systems
Notice bibliographique
Résumé
So far, various data-driven approaches have been presented to obtain channel state information (CSI) in mmWave multiple-input-multiple-output (MIMO) wireless networks. In almost all previous works, training and testing channels were assumed to have the same distribution, which may not be the case in practice. In this paper, we address this challenge, by proposing a learning framework that is a combination of a long short-term memory (LSTM) network and a deep neural network (DNN) for estimating CSI in a dynamic wireless communication environment. Furthermore, we use federated learning (FL) to train the learning-based channel estimation (CE) model. More specifically, we introduce a two-stage downlink pilot transmission procedure, where in the initial stage, long frame length downlink pilot signals are used to train the introduced RNN-DNN model. Following that, users will receive shorter-frame-length pilot signals that can be used for CSI estimation. To speed up the training procedure of the proposed network, we first generate a pre-trained model and then modify it according to the collected data samples. Simulation results demonstrate that, when the channel distribution is unavailable, the proposed approach performs significantly better than the most recent channel estimation algorithms in terms of estimation performance and computational complexity.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».