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申请/专利权人：华南理工大学;京信网络系统股份有限公司

摘要：本发明公开了一种基于人工智能的CSI反馈增强方法、装置及介质，属于无线通信领域。其中方法包括：UE侧接收到BS侧下发的信号，根据接收到的信号进行CSI信道估计，得到估计信道H；根据估计信道H获取特征向量矩阵将特征向量矩阵输入编码器进行CSI压缩，获得压缩后的矩阵；将压缩后的矩阵进行量化处理，上传至BS侧；BS侧对接收到的信号进行数据处理，获得数字信号；对数字信号进行解量，得到原始压缩后的矩阵；将原始压缩后的矩阵输入到解码器中进行CSI解压缩，得到解压缩的矩阵本发明提出基于人工智能的CSI压缩反馈方案，针对不同的通信系统采取不同的量化比特数以及压缩率对模型进行训练，以达到兼容不同通信系统的目的。

主权项：1.一种基于人工智能的CSI反馈增强方法，其特征在于，包括以下步骤：UE侧接收到BS侧下发的信号，根据接收到的信号进行CSI信道估计，得到估计信道H；根据估计信道H获取相关矩阵，对相关矩阵进行特征值分解得到特征向量矩阵将特征向量矩阵输入编码器进行CSI压缩，获得压缩后的矩阵；将压缩后的矩阵进行量化处理以及数据后处理，获得适合信道发送的信号，并上传至BS侧；BS侧对接收到的信号进行数据处理，获得数字信号；对数字信号进行解量，得到原始压缩后的矩阵；将原始压缩后的矩阵输入到解码器中进行CSI解压缩，得到解压缩的矩阵其中，矩阵中的元素用于进行下行链路的预编码；所述CSI反馈增强方法还包括以下步骤：BS侧预先搭建并训练自编码器网络，所述自编码器网络包括编码器、解码器、量化模块和解量化模块；其中，编码器和量化模块应用于UE侧，解码器和解量化模块应用在BS侧；解量化模块为AI辅助的解量化模块，用于根据噪声数据分布特征自适应去除量化引入的噪声；BS侧将训练后的自编码器网络模型上传云端；在自编码器网络的训练中，采用SGCS作为代价函数，SGCS的公式为： 其中，T为样本个数，S为子带数，||·||代表欧几里得二范数，Wk代表未压缩矩阵中的特征向量，Wk′代表解压缩的矩阵中的特征向量。

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