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5G規(guī)?；逃每商峁{速低延時(shí)的通信服務(wù)，但由于逐塊設(shè)計(jì)的通信模型可解釋性程度較低，增加了其物理層優(yōu)化的復(fù)雜度。針對(duì)該問(wèn)題，利用深度學(xué)習(xí)在結(jié)構(gòu)化信息表示和數(shù)據(jù)提取上的優(yōu)勢(shì)，在其基礎(chǔ)上提出一種自編碼器端到端物理層優(yōu)化方案。通過(guò)兩階段訓(xùn)練模式提髙神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的泛化性，同時(shí)利用自編碼器壓縮特性量化信道狀態(tài)信息（CSI）并進(jìn)行重建，降低CSI反饋導(dǎo)致的系統(tǒng)開(kāi)銷。仿真結(jié)果表明，該方案通過(guò)分階段訓(xùn)練能有效提升收斂速率，而壓縮量化CSI則可緩解系統(tǒng)負(fù)載。
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