【CIE云讲堂】|1013| 东南大学金石：智能通信：基于深度学习的信道状态信息反馈

报告题目：智能通信：基于深度学习的信道状态信息反馈
报告关键词：6G，智能通信，CSI反馈，深度学习
报告摘要：信道状态信息（Channel State Information，CSI）在移动通信系统特别是5G/6G中起着至关重要的作用，CSI的准确与否决定着系统性能的优劣。在诸多典型场景中，用户端获取的CSI需被高精度地反馈至基站端，随着移动通信系统规模的不断扩大，继续沿用现有标准中的反馈方案，将不可避免占用大量系统资源。因此，开发一种低开销、高精度的新型CSI反馈架构势在必行。基于深度学习的CSI反馈架构被认为是解决该项挑战的颇具潜力的技术方案，目前已被列入国际通信标准组织3GPP R18的AI空口相关的研究议题中。本次报告将聚焦基于深度学习的CSI反馈展开讨论，首先详细讲解其基本原理和代表性架构，并将其与5G NR中的TYPE II码本方案进行比较，进而揭示近年来该领域的相关进展，包括专家知识和多域相关性的利用、多模块联合设计、基于深度隐藏的CSI反馈和轻量化反馈等，同时也列出智能CSI反馈在实际部署和标准化过程中面临的挑战，包括性能评估、复杂度、泛化性、用户基站交互和信息共享等核心问题，并给出可能的解决方案及思路，本报告最后将简要总结未来可能的研究方向及期待。
嘉宾简介：2007年获东南大学工学博士学位。2007年6月至2009年10月，受英国工程与自然科学研究理事会资助，在英国伦敦大学学院从事博士后研究。现为东南大学副校长、首席教授、博士生导师、长江学者计划特聘教授、国家自然科学基金杰出青年科学基金获得者、国家“万人计划”科技创新领军人才、江苏省特聘教授。长期围绕5G/6G理论与关键技术、物联网理论与关键技术、以及人工智能在移动通信中的应用等领域开展研究工作。共发表学术论文400余篇，授权国际/国家发明专利50余件，出版专著2部，教材1本。研究成果获省部级科学技术一等奖3项、二等奖1项、IEEE通信学会莱斯奖、IEEE信号处理学会青年作者最佳论文奖、China Communications最佳论文奖、Electronics Letters最佳论文奖、National Science Review最佳论文奖、Journal of Communications and Information Networks青年作者最佳论文奖、以及十余个国际重要学术会议最佳论文奖，2014年至今连续入选爱思唯尔中国高被引学者，2019年至今连续入选科睿唯安全球高被引学者。