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摘要
准确的CSI反馈是FDD大规模MIMO系统中的关键技术之一。为了解决现有基于深度学习的压缩反馈会因分解复值CSI矩阵而造成信息损失的问题，提出了一种改进的下行CSI反馈技术，基于全卷积模型的CVCNN算法，利用复卷积层和反卷积层分别对下行CSI进行压缩和解压缩，避免了分解复值带来的损耗。实验结果表明，相较于传统的基准CsiNet算法，所提出的CVCNN算法提升了下行CSI的重构精度，同时降低了存储和计算开销。
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单位南京邮电大学; 通信与信息工程学院
